应用连续小波变换提取机械故障的特征

设备常见故障及排除方法

设备常见故障及排除方法 目录 1.风机常见故障、原因及排除对策 2.减速机常见故障及排除方法 3.带式压滤机常见故障及排除方法 4.空压机常见故障及排除方法 5.立式排污泵常见故障及排除方法 6.潜水排污泵的运行故障及排除方法 7.微孔曝气器常见故障及排除方法 8.电动蝶阀常见故障及排除方法 9.闸阀常见故障及排除方法 10.电动葫芦常见故障及调整 11.加氯间常见故障及排除方法 12.固液分离机常见故障及排除方法

1.风机常见故障、原因及排除对策

2.减速机常见故障及排除方法

3.带式压滤机常见故障及排除方法 1.滤带纠偏频繁 a）滤带张紧力：如果张紧力不够，可调节张紧压力张紧滤带。 b) 接近开关：若感应位置不对，调整感应位置。 c）布料：如果重力脱水区布料不均匀，会使滤带两边受力不均匀，频繁向一边跑偏，应将进料处的理料板高度降低，使物料均匀分布在滤带上。 d）滤带变形程度：如果变形严重，滤带两边松紧程度不同，只能更换滤带。 2.滤带超偏报警 a)总气源压力：检查总气压力表，压力值应不小于0.35Mpa。 b)纠偏压力：若纠偏压力过小，可适当增大气压。 c)气路密闭性：检查气路各处有无漏气现象，如有漏气元件则更换相应的元件。 d)控制元件：检查接近开关、感应杆位置、气动电磁阀工作是否正常。 e)滤带张紧程度：如果如果滤带张紧力不够，则提高张紧压力。 f)絮凝：如果污泥絮凝不好，就会使泥粘在浓缩段虑带上，滤带就会变重下垂，跑偏极限感应杆脱离滤带，电控柜报警并停机。 g)滤带变形程度：如果变形严重，滤带两边松紧程度不同，只能更换滤带。 3.滤带冲洗不干净 a)冲洗压力：检查冲洗管路是否堵塞，水泵工作是否正常。 b)喷嘴：按第七节第五条的方法清洗冲洗管或更换喷嘴。 c)刮板：如果泥饼卸料不彻底，应调整刮板与滤带间的间隙和弹簧的拉紧程度；若刮板磨损严重，应及时更换新刮板。 d)药剂：药液过浓，多余的药液会粘附在滤带上，使滤带不易冲洗干净。可将滤带用毛刷刷干净，并降低药液浓度。 4.物料从重力脱水区或预压脱水区跑料 a)流量：进料流量太大与带速不匹配，应减少进料流量或提高带速。 b)絮凝：物料絮凝效果不好，应调整加药量或做絮凝试验。 c)密封：重力脱水区密封橡胶磨损，应更换密封橡胶板。 5.重力脱水效果差 a)冲洗：如果滤带冲洗不干净，按本节第三条检查并调整。 b)絮凝：如果物料絮凝效果不好，应调整加药量或做絮凝试验。 6.滤液含固率高 a)絮凝：物料絮凝效果不好，应调整加药量或做絮凝试验。 b)滤带：滤带型号选择不当，通过试验确定滤带型号。 c)张紧程度：如果如果滤带张紧力过大，可适当减小张紧压力。

电动机常见机械故障检修

电动机常见机械故障检 修 集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-

电动机常见机械故障检修 1.定、转子铁芯故障检修 定、转子都是由相互绝缘的硅钢片叠成，是电动机的磁路部分。定、转子铁芯的损坏和变形主要由以下几个方面原因造成。 ①轴承过度磨损或装配不良，造成定、转子相擦，使铁芯表面损伤，进而造成硅钢片间短路，电动机铁损增加，使电动机温升过高。这时应用细锉等工具去除毛刺，消除硅钢片短接，清理干净后涂上绝缘漆，并加热烘干。 ②拆除旧绕组时用力过大，使盗槽歪斜和向外张开。此时应用尖嘴钳、木榔头等工具予以修整，使齿糟复位，并在不好复位的有缝隙的硅钢片间加入青壳纸、胶木板等硬质绝缘材料。 ③因受潮等原因造成铁芯表面锈蚀。此时需用砂纸打磨干净，清理后涂上绝缘漆。 ④围绕组接地产生高热烧毁铁芯糟或齿部。可用凿子或刮刀等工具将熔积物剔除干净，涂上绝缘漆烘干。 ⑤铁芯与机座间结合松动，可拧紧原有定位螺钉。若定位螺钉失效，可在机座上重钻定位孔并攻丝，旋紧定位螺钉。 2.轴承故障检修 转轴通过轴承支撑转动，是负荷最重的部分，又是容易磨损的部件。

①故障检查 运行中检查； 滚动轴承缺油时，会听到“骨碌骨碌”的声音；若听到不连续的“梗梗”的声，可能是轴承钢圈破裂。轴承内混有沙土等杂物或轴承零件有轻度磨损时，会产生轻微的杂音。 拆卸后检查； 先察看轴承滚动体、内外钢圈是否有破损、锈蚀、疤痕等，然后用手捏住轴承内圈，并使轴承摆平，另一只手用力推外刚圈，如果轴承良好，外钢圈应转动平稳，转动中无振动和明显的卡滞现象，停转后外钢圈没有倒退现象。否则说明轴承已不能再用了。左手卡住外圈，右手捏住内钢圈，用力向各个方向推动，如果推动时感到很松，就是磨损严重。 ②故障修理 轴承外表面上的锈斑可用00号砂纸擦除，然后放入汽油中清洗；或轴承有裂纹、内外圈碎裂或轴承过度磨损时，应更换新轴承。更换新轴承时，要选用与原来型号相同的轴承。 3.转轴故障检修 ①轴弯曲； 若弯曲不大，可通过磨光轴颈、滑环的方法进行修复；若弯曲超过0.2mm，可将转轴放于压力机下，在拍弯曲处加压矫正，矫正后的轴表面用车床切削磨光；如果弯曲过大，则需另换新轴。

基于连续小波变换的信号检测技术与故障诊断

机械工程学报 CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING 2000 Vol.36 No.12 P.95-100 基于连续小波变换的信号检测技术与故障诊断 林京 屈梁生 摘　要：通过分析指出，连续小波变换具有很强的弱信号检测能力，非常适合故障诊断领域。从参数离散到参数优化系统研究了连续小波变换的工程应用方法，建立 了“小波熵”的概念，并以此作为基小波参数的择优标准。论文最后把连续小波技术应用在滚动轴承滚道缺陷和齿轮裂纹的识别中，诊断效果十分理想。 关键词：小波故障诊断滚动轴承齿轮 分类号：TH133．33　TH132．41 FEATURE DETECTION AND FAULT DIAGNOSIS BASED ON CONTINUOUS WAVELET TRANSFORM Lin Jing（State Key Laboratory of Acoustics, Institute ofAcou stics, Chinese Academy of Science）　 Qu Liangsheng（Xi’an Jiaotong University） Abstract：It is pointed out that continuous wavelet transform(CWT) has powerful ability for weak signal detection which help itself to be used for fault diagnosis. The method for parameter discretization and optimi zation of CWT is estabished. The concept of wavelet entropy is introduced and it is used as a rule for parameter optimization. In the end, CWT is used fo r fault diagnosis of rolling bearing and gear-box. Very good results are obtain ed using this method. Keywords：Wavelet　Fault diagnosis　Rolling bearing　Gear

旋转机械常见故障

旋转机械常见故障 1. 转子质量不平衡 转子质量不平衡是汽轮发电机组最常见的振动故障，它约占故障总数的80%。 转子质量不平衡的一般特征 （1）量值上，工频振幅的绝对值通常在30μm以上,相对于通频振幅的比例大于80% （2）频振幅为主的状况应该是稳定的，这包括： 1) 各次启机 2) 升降速过程 3) 不同的工况（负荷，真空，油温，氢压，励磁电流等） （3）工频振动同时也是稳定的 1.1原始质量不平衡 原始质量不平衡指的是转子开始转动之前在转子上已经有的不平衡。它通常是在加工制造过程中产生的，或是在检修时更换转动部件造成的。这种不平衡的特点除了上面介绍的振幅和相位的常规特征外，它的最显著特征是“稳定”，这个稳定是指在一定的转速下振动特征稳定，振幅和相位受机组参数影响不大，与升速或带负荷的时间延续没有直接的关联，也不受启动方式的影响。具体所测数据中，在同一转速下，工况相差不大时，振幅波动约20%，相位在10°～20°范围内变化的工频振动均可视为是稳

定的。 1.2松动 发生松动的部件可能有转子线圈.槽楔.联轴器等。这类松动包括设备底脚、基础平板和混凝土基础强度刚度不够，出现变形或开裂，地脚螺栓松动等。这类松动的振动频谱中占优势的是工频(或转速频率)，这与不平衡状态相同，但振动幅值大的部位很确定，有局限性，这点与不平衡或不对中情况不同。另外，还要进一步比较各方向之间的相对幅值，观察它们的相位特性。如轴承座水平与垂直方向振幅、相位差，这类松动的振动具有方向性，在松动方向振动较大，如垂直方向振动远大于水平方向，水平和垂直方向相位差为0°或180° (而不平衡故障中水平和垂直方向相位差约为90°)。 详见《振动故障松动》pdf文档 1.3 部件缺损、飞脱 振动发生转动部件飞脱可能有叶片、围带、拉金以及平衡质量块。飞脱时产生的工频振动是突发性的，在数秒内以某一瓦振或轴振为主，振幅迅速增大到一个固定值，相位也同时出现一个固定的变化。相邻轴承振动也会增大，但变化的量值不及前者大。这种故障一般发生在机组带有某一负荷的情况。 1.4 转子热弯曲 转子热弯曲引起的质量不平衡的主要特征是工频振动随时间的变化，随机组参数的提高和高参数下运行时间的延续，工频振幅逐渐增大，相位也随之缓慢变化，一定时间内这种变化趋缓，基本保持不变。

连续小波变换的概念

连续小波变换的概念swt,cwt,dwt 1。连续小波的概念。就是把一个可以称作小波的函数（从负无穷到正无穷积分为零）在某个尺度下与待处理信号卷积。改变小波函数的尺度，也就改变了滤波器的带通范围，相应每一尺度下的小波系数也就反映了对应通带的信息。本质上，连续小波也就是一组可控制通带范围的多尺度滤波器。 2。连续小波是尺度可连续取值的小波，里面的a一般取整数，而不像二进小波a取2的整数幂。从连续小波到二进小波再到正交离散小波，其实就是a、b都连续，a不连续、b连续，a、b都不连续的过程。操作他们的快速算法也就是卷积(快速傅里叶)，多孔(a trous)，MALLAT。在MATLAB里，也就是CWT，SWT，DWT。SWT称平稳小波变换、二进小波变换、或者非抽取小波变换。3。从冗余性上：CWT>SWT>DWT，前面两个都冗余，后面的离散小波变换不冗余。 4。从应用上：CWT适合相似性检测、奇异性分析；SWT适合消噪，模极大值分析；DWT适合压缩。 5。操作。就是在某个尺度上得到小波的离散值和原信号卷积，再改变尺度重新得到小波的离散值和原信号卷积。每一个尺度得到一个行向量存储这个尺度下的小波系数，多个尺度就是一个矩阵，这个矩阵就是我们要显示的时间-尺度图。 6。显示。“不要认为工程很简单”。我的一个老师说过的话。小波系数的显示还是有技巧的。很多人画出的图形“一片乌黑”就是个例子。第一步，一般将所有尺度下的小波系数取模；第二步，将每个尺度下的小波系数范围作映射，映射到你指定MAP的范围，比如如果是GRAY，你就映射到0-255；第三步，用IMAGE命令画图；第四步，设置时间和尺度坐标。MATLAB是个很专业的软件，它把这些做的很好，但也就使我们懒惰和糊涂，我是个好奇心重的人就研究了下。里面有个巧妙的函数把我说的(1,2)两个步骤封装在了一起，就是WCODEMAT，有兴趣的同学可以看看。 希望大家深入研究小波。 这里，还有要说的是，小波目前理论的热点： 1。不可分的小波或者具有可分性质的方向性小波； 2。XLET: CONTOURLET, WEDGELET, SHEARLET, BANDELET, RIDGELET, CURVELET; PLATELET. 3。多分辨率分析+多尺度几何分析的结合，才真正是我们所需要的。比如小波域的WEDGELET等等。 最后，几点建议： 1。理论研究和实际应用不同，工程上很多问题小波并不是最好的，在做项目的时候大家要实际情况，实际对待。

基于小波分析的机械故障诊断

绪 论 机械故障诊断技术作为一门新兴的科学，自从二十世纪六七十年代以来已经取得了突飞猛进的发展，尤其是计算机技术的应用，使其达到了智能化阶段。现在，机械故障诊断技术在工业生产中起着越来越重要的作用，生产实践已经证明开展故障诊断与状态预测技术研究具有重要的现实意义。 我国的故障诊断技术在理论研究方面，紧跟国外发展的脚步，在实践应用上还是基本落后于国外的发展。在我国，故障诊断的研究与生产实际联系不是很紧密，研究人员往往缺乏现场故障诊断的经验，研制的系统与实际情况相差甚远，往往是从高等院校和科研部门开始，再进行到个别行业，而国外的发展则是从现场发现问题进而反映到高等院校或科研部门，使得研究有的放矢[1]。 要求机械设备不出故障是不现实的，因为不存在绝对安全可靠的机械设备。因此，为了预防故障和减少损失，必须对设备的运行状态进行监测，及时发现设备的异常状况，并对其发展趋势进行跟踪：对己经形成的或正在形成的故障进行分析诊断，判断故障的部位和产生的原因，并及早采取有效的措施，这样才能做到防患于未然。因此，设各状态监测与故障诊断先进技术的研究对于保证复杂机械设备的安全运行具有重要意义。 关键词：小波分析，故障诊断，小波基选取，奇异性 基于小波分析的机械故障检测 小波奇异性理论用于机械故障检测的基本原理 信号的奇异性与小波变换的模极大值之间有如下的关系： 设)(x g 为一光滑函数，且满足条件0g(x) lim ,1x)dx ( g x ==∞→+∞ ∞-?，不妨设)(x g 为高斯函数，即σσπ2221)(x e x g -= ，令 d x,/x)( dg x)(=ψ由于?+∞ ∞-=0x)dx (ψ，因此，可取函数x)(ψ

水泵机械密封常见故障及解决办法

水泵机械密封常见故障及解决办法 一、常见的渗漏现象机械密封渗漏的比例占全部维修泵的50%以上,机械密封的运行好坏直接影响到水泵的正常运行,现总结分析如下 1、周期性渗漏 (1)泵转子轴向窜动量大,辅助密封与轴的过盈量大,动环不能在轴上灵活移动。在泵翻转,动、静环磨损后,得不到补偿位移。 对策:在装配机械密封时,轴的轴向窜动量应小于0、1mm,辅助密封与轴的过盈量应适中,在保证径向密封的同时,动环装配后保证能在轴上灵活移动(把动环压向弹簧能自由地弹回来)。 (2)密封面润滑油量不足引起干摩擦或拉毛密封端面。 对策:油室腔内润滑油面高度应加到高于动、静环密封面。 (3)转子周期性振动。原因是定子与上、下端盖未对中或叶轮和主轴不平衡,汽蚀或轴承损坏(磨损),这种情况会缩短密封寿命和产生渗漏。 对策:可根据维修标准来纠正上述问题。2、小型潜污泵机封渗漏引起的磨轴现象 (1)715kW以下小泵机封失效常常产生磨轴,磨轴位置主要有以下几个:动环辅助密封圈处、静环位置、少数弹簧有磨轴现象。 (2)磨轴的主要原因:①BIA型双端面机械密封,反压状态是不良的工作状态,介质中的颗粒、杂质很容易进入密封面,使密封失

效。②磨轴的主要件为橡胶波纹管,且是由于上端密封面处于不良润滑状态,动静环之间的摩擦力矩大于橡胶波纹管与轴之间的传递转矩,发生相对转动。③动、静环辅助密封由于受到污水中的弱酸、弱碱的腐蚀,橡胶件已无弹性。有的已腐烂,失去了应有的功能,产生了磨轴的现象。 (3)为解决以上问题,现采取如下措施:①保证下端盖、油室的清洁度,对不清洁的润滑油禁止装配。②机封油室腔内油面线应高于动静环密封面。③根据不同的使用介质选用不同结构的机封。对高扬程泵应重新设计机封结构,对腐蚀性介质橡胶应选用耐弱酸、弱碱的氟橡胶。机封静环应加防转销。 二、由于压力产生的渗漏 (1)高压和压力波造成的机械密封渗漏由于弹簧比压力及总比压设计过大和密封腔内压力超过3MPa时,会使密封端面比压过大,液膜难以形成,密封端面磨损严重,发热量增多,造成密封面热变形。对策:在装配机封时,弹簧压缩量一定要按规定进行,不允许有过大或过小的现象,高压条件下的机械密封应采取措施。为使端面受力合理,尽量减小变形,可采用硬质合金、陶瓷等耐压强度高的材料,并加强冷却的润滑措施,选用可*的传动方式,如键、销等。 (2)真空状态运行造成的机械密封渗漏泵在起动、停机过程中,由于泵进口堵塞,抽送介质中含有气体等原因,有可能使密封腔出现负压,密封腔内若是负压,会引起密封端面干摩擦,内装式机械

设备常见故障及维修方法

设备维护、维保、常见故障及注意事项 一：颗粒Ⅱ车间 （一）进口包装线 1：大部分故障机器会报警和操作屏提示故障代码，要参见“小袋包装机LA500故障表”“P700装盒故障表”依次检查。故障分为“机器内部故障”“操作原因故障”“包材及产品原因故障”，排除故障在排除原因和产品包材原因后再确定机器故障。 2：常见故障： （1）切刀错位，要检查横切刀并调整。 （2）转移部分的真空吸嘴吸不住小袋，要检查真空吸嘴，损坏的要更换；真空吸嘴好的检查真空度 （3）设备有异声或振动很大，要检查传动部件确定故障点，是紧固螺栓松脱还是皮带跑偏，摆杆松脱或错位等。 （4）LA500小袋机的密封站后端的液压站系统曾经出现过故障，以后操作及维修人员平时多观察油缸液位的变化，压力表气压的变化，一般在5～6bar,以避免因液压站故障造成密封站系统的工作异常。 （5）电气系统故障： （1）.常见的基本是传感器检测系统的异常，一般调整即可，传感器坏就得更换。 （2）电气其他故障基本没有出现，以后肯能出现的会是加热系统的加热片，传感器，气动部件的电磁阀，控制部分的接触器，继电器。涉及PLC及伺服控制系统本身的要咨询厂家后再处理。 （3）维修部分，平时多注意传动系统中紧固螺栓的松脱以及皮带，传动链，齿轮等个部分的检查，避免因上述故障造成机器整体错位，调整比较麻烦。 （4）维修完成要先“点动”观察故障是否排除，不要“启动”运行，防止故障排除不彻底又造成新的故障。 操作屏常用菜单（翻译） （1）LA500小袋包装机 主菜单： F1 Function “功能”F2 over view “监控”F3 Disturbance“故障报警” F4 Recipes “更换模具”F5 Data aquisit “生产数据” F6 Service “服务指南” Function 二级菜单1： F1 Dosage “下药”F3 Vacaum transfer “真空转移” F4 Cutting device“切刀装置”F5 Sealing station“密封站” F6 Converyor belt“传送带” 二级菜单2： F1 Main motor “主电机”F2 Draw off“拉锟”F3 Heating “加热” F4 Foil contro“膜偏移控制”l F5 Splice detection“拼接检测”

小波变换详解

基于小波变换的人脸识别 近年来，小波变换在科技界备受重视，不仅形成了一个新的数学分支，而且被广泛地应用于模式识别、信号处理、语音识别与合成、图像处理、计算机视觉等工程技术领域。小波变换具有良好的时频域局部化特性，且其可通过对高频成分采取逐步精细的时域取样步长，从而达到聚焦对象任意细节的目的，这一特性被称为小波变换的“变聚焦”特性，小波变换也因此被人们冠以“数学显微镜”的美誉。 具体到人脸识别方面，小波变换能够将人脸图像分解成具有不同分辨率、频率特征以及不同方向特性的一系列子带信号，从而更好地实现不同分辨率的人脸图像特征提取。 4.1 小波变换的研究背景 法国数学家傅立叶于1807年提出了著名的傅立叶变换，第一次引入“频率”的概念。傅立叶变换用信号的频谱特性来研究和表示信号的时频特性，通过将复杂的时间信号转换到频率域中，使很多在时域中模糊不清的问题，在频域中一目了然。在早期的信号处理领域，傅立叶变换具有重要的影响和地位。定义信号(t)f 为在(-∞，+∞)内绝对可积的一个连续函数，则(t)f 的傅立叶变换定义如下： ()()dt e t f F t j ωω-? ∞ -∞ += (4-1) 傅立叶变换的逆变换为： ()()ωωπ ωd e F t f t j ? +∞ ∞ -= 21 (4-2) 从上面两个式子可以看出，式（4-1）通过无限的时间量来实现对单个频率

的频谱计算，该式表明()F ω这一频域过程的任一频率的值都是由整个时间域上的量所决定的。可见，式（4-1）和（4-2）只是同一能量信号的两种不同表现形式。 尽管傅立叶变换可以关联信号的时频特征，从而分别从时域和频域对信号进行分析，但却无法将两者有效地结合起来，因此傅立叶变换在信号的局部化分析方面存在严重不足。但在许多实际应用中，如地震信号分析、核医学图像信号分析等，研究者们往往需要了解某个局部时段上出现了哪个频率，或是某个频率出现在哪个时段上，即信号的时频局部化特征，傅立叶变换对于此类分析无能为力。 因此需要一种如下的数学工具：可以将信号的时域和频域结合起来构成信号的时频谱，描述和分析其时频联合特征，这就是所谓的时频局部化分析方法，即时频分析法。1964年，Gabor 等人在傅立叶变换的基础上引入了一个时间局部化“窗函数”g(t)，改进了傅立叶变换的不足，形成窗口化傅立叶变换，又称“Gabor 变换”。 定义“窗函数”(t)g 在有限的区间外恒等于零或很快地趋于零，用函数(t )g -τ乘以(t)f ，其效果等同于在t =τ附近打开一个窗口，即： ()()()dt e t g t f G t j f ωττω-+∞ ∞--=?, (4-3) 式（4-3）即为函数f(t)关于g(t)的Gabor 变换。由定义可知，信号(t)f 的Gabor 变换可以反映该信号在t =τ附近的频谱特性。其逆变换公式为： ()()()ττωτωπ ωd G t g e d t f f t j ,21 ? ?+∞ ∞ --- = (4-4) 可见()τω,f G 的确包含了信号(t)f 的全部信息，且Gabor 窗口位置可以随着 τ的变化而平移，符合信号时频局部化分析的要求。 虽然Gabor 变换一定程度上克服了傅立叶变换缺乏时频局部分析能力的不

故障诊断复习题

1．设备故障诊断最初的发展阶段是 ( A ) 。 A．感性阶段 B．量化阶段 C．诊断阶段 D．人工智能和网络化 2、设备故障诊断技术在保证设备的安全可靠运行以及获取更大的经济效益和（ A ）上意 义是十分明显的。 A 社会效益 B 国家建设 C 人身安全 D 医疗事业 3、旋转机械振动的故障诊断应在（A）进行。 A 机械运行中 B 机械停止运行后 C 机械损坏后 D 装配过程中 4、根据具体情况，也可将状态监测维修的定期测量周期改为连续或（ C ） A 断续 B 随机 C 不定期 D 长期 5、我国从（B ）起已正式把开展设备诊断工作的要求纳入《国营工业交通设备管理实行条 例》。 A 1980年 B 1983年 C 1995年 D 1999年 6、设备故障诊断未来的发展方向是（ D ） A 感性阶段 B 量化阶段 C 诊断阶段 D 人工智能和网络化 7、状态监测与故障诊断的概念来源于（ C ） A 化学 B 高等数学 C 仿生学 D 工程力学 8、监视设备的状态，判断其是否正常是（A ） A 设备故障诊断的任务 B 故障产生的原因 C 设备状态监测的任务 D 消除故障的方法 9 设备的整体或局部没有缺陷，或虽有缺陷但其性能仍在允许的限度以内称为设备的（B） A 异常状态 B 正常状态 C 紧急故障状态 D 早期故障状态 10、旋转机械转子不平衡故障的最主要征兆是（A ） A 转速的工频分量占主要成分 B 转速的工频分量占次要成分 C 主要信号成分中出现同族谐频 D 主要信号成分中出现异族谐频

11、状态监测主要采用检测、测量、监测、分析和（C ）等方法 A 测试 B 估计 C 判别 D 观察 12、设备不能正常工作且不能维持工作时的状态称为（D ） A 标准状态 B 异常状态 C 正常状态 D 故障状态 13、下列哪个不是设备管理和维修工作中的基本技术（C） A 设备诊断技术 B 修复技术 C 液压传动技术 D 润滑技术 14、设备状态监测和故障诊断是在（）情况下进行。（ C ） A 停机状态 B 完全解剖 C 设备运行中 D 修理过程中 15、设备状态监测和故障诊断是在（）情况下进行。（ B ） A 修理过程中 B 基本不拆卸 C 设备解体 D 设备闲置 16、设备故障诊断的目的之一是在允许的条件下充分挖掘设备潜力，延长使用寿命，减低设 备（）的费用。（A） A 寿命周期 B 修理周期 C 能耗 D 设备闲置 17、“设备状态监测和故障诊断”来源于仿生学，其技术具有（）。（ D） A 神秘特征 B 复杂性 C 直观性 D 综合性 三、判断题(正确的在括号内打“√”，错误的在括号内打“×”) 1．通常设备的状态可分为正常状态、异常状态和故障状态。 ( ) 2．状态监测的任务是对设备可能要发生的故障进行预报和分析、判断。 (× ) 3．故障诊断技术真正作为一门学科是以振动等传感器的广泛应用为标志。 (× ) 4．最早开展故障诊断技术研究的是美国海军研究室(ONR)。( ) 5．“状态监测与故障诊断”的概念来源于仿生学。 ( ) 6、通常设备的状态可分为正常状态、异常状态和故障状态。（） 7、状态监测的任务是根据设备的复杂程度对设备进行修理。（×） 8、故障诊断技术真正作为一门学科是以振动等传感器的广泛应用为标志。（×） 9、最早开展故障诊断技术研究韵是美国海军研究室(ONR)。（） 10、状态监测与故障诊断”的概念来源于生物学。（） 11、如果用指示灯示性，红色表示预警。（×）

小波变换及其应用_李世雄

现代数学讲座 小波变换及其应用 李世雄　(安徽大学数学系　合肥　230039) 科学技术的迅速发展使人类进入了信息时代。在信息社会中人们在各种领域中都会涉及各种信号(语音,音乐,图像,金融数据,……)的分析、加工、识别、传输和存储等问题。长期以来,傅里叶变换一直是处理这方面问题最重要的工具,并且已经发展了一套内容非常丰富并在许多实际问题中行之有效的方法。但是,用傅里叶变换分析处理信号的方法也存在着一定的局限性与弱点,傅里叶变换提供了信号在频率域上的详细特征,但却把时间域上的特征完全丢失了。小波变换是80年代后期发展起来的新数学分支,它是傅里叶变换的发展与扩充,在一定程度上克服了傅里叶变换的弱点与局限性。本文从信号分析与处理的角度来介绍小波变换的基本理论与应用,使具有微积分基础的读者通过本文能对这一新的数学分支有一初步了解。小波变换在函数论、微分方程、数值计算等方面也有着重要的应用,有兴趣的读者可参看[1][4]。 (一)从傅里叶变换谈起 数学中经常用变换这一技巧将问题由繁难化为简易,初等数学中用对数将较繁难的乘除法化为简易的加减法就是很典型的一个例子。而傅里叶变换(简称FT )则是利用积分将一个函数f (t )(-∞

机械雕刻机常见故障与解决方法

机械雕刻机常见故障与解决方法 一、一轴或三轴不走动或走动不正常 1、控制卡松动或故障； 2、相对应的轴的驱动器故障； 3、相对应的轴步进电机故障； 4、相对应的连轴器断列或松动； 5、相对应的丝杆断裂或丝杆螺母出现故障； 6、相对应的轴的滑快出现故障； 7、驱动器细分数、电流、与软件中设置不一样； 二、z轴失控 1、控制卡松动或故障； 2、静电干扰； 3、z轴马达线故障； 4、文件路径有误； 5、变频器干扰； 6、电脑系统有问题或有病毒； 7、操作失误 三、出现错误 1、控制卡松动或故障； 2、驱动器故障； 3、步进电机故障； 4、静电干扰； 5、马达线故障； 6、数据线故障； 7、路径有误； 8、连轴器断裂或松动； 9、加工速度太快；1 0、电脑系统问题或病毒 四、雕刻深浅不一 1、控制卡松动或故障； 2、步近电机故障； 3、驱动器故障或电流细分与软件设置不一致； 4、z轴马达

线故障；5、主轴电机故障；6、变频器干扰或数据设置有误；7、静电干扰；8：电脑病毒或系统问题 五、乱刻 1、控制卡故障； 2、变频器干扰； 3、文件路径有误； 4、静电干扰； 5、软件设置有问题； 6、驱动器故障或电流细分设置有误； 7、数据线故障； 8、电脑 有病毒或系统问题 六、洗底不平 1、主轴与台面不垂直。需校正； 2、刀具有问题； 3、控制卡有问题； 4、Z轴驱动器有问题 七、主轴停转 1、主轴内部短路； 2、电流屏蔽； 3、变频器参数设置有误或自身故障； 4、控制卡故障； 5、主轴线或 数据线短路 八、主轴转动声音不正常 1、变频器设置有误； 2、主轴不转； 3、主轴本身 有问题 九、走动或回机械原点时方向相反 1、在记事本中改文件； 2、修改变频器的接线方法； 3：在维宏软件中该转出方向

基于Gabor小波变换的人脸表情特征提取

—172 — 基于Gabor 小波变换的人脸表情特征提取 叶敬福，詹永照 (江苏大学计算机科学与通信工程学院，镇江 212013) 摘 要：提出了一种基于Gabor 小波变换的人脸表情特征提取算法。针对包含表情信息的静态灰度图像，首先对其预处理，然后对表情子区域执行Gabor 小波变换，提取表情特征矢量，进而构建表情弹性图。最后分析比较了在不同光照条件下不同测试者做出6种基本表情时所提取的表情特征，结果表明Gabor 小波变换能够有效地提取与表情变化有关的特征，并能有效地屏蔽光照变化及个人特征差异的影响。关键词：模式识别；表情特征提取；Gabor 小波变换 Facial Expression Features Extraction Based on Gabor Wavelet Transformation YE Jingfu, ZHAN Yongzhao (School of Computer Science and Communications Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013) 【Abstract 】This paper introduces a facial expression features extraction algorithm. Given a still image containing facial expression information,preprocessors are executed firstly. Secondly, expression feature vectors of the expression sub-regions are extracted by Gabor wavelet transformation to form expression elastic graph. Different expression features are extracted and compared while different subjects display six basic expressions with illumination variety. Experiment shows that expression features can be extracted effectively based on Gabor wavelet transformation, which is insensitive to illumination variety and individual difference. 【Key words 】Pattern recognition; Expression feature extraction; Gabor wavelet transformation 计 算 机 工 程Computer Engineering 第31卷 第15期 Vol.31 № 15 2005年8月 August 2005 ·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2005)15—0172—03 文献标识码：A 中图分类号：TP37 人脸表情识别是指从给定的表情图像或者视频序列中分析检测出特定的表情状态，进而确定被识别对象的心理情绪。人脸表情识别技术在许多领域有着潜在的应用价值，这些领域包括心理学研究、图像理解、合成脸部动画、视频检索、机器人技术、虚拟现实技术以及新型人机交互环境等[1]。 典型的人脸表情识别系统包括人脸检测、表情特征提取、表情特征分类识别3个阶段。人脸检测要能够从复杂的背景中检测出人脸的存在并确定其位置，对于图像序列，还要能精确跟踪人脸区域，国内外在人脸检测方面已做了大量的研究，且已有相关的有效方法及成果报道。而对于表情特征的提取和分类识别算法的研究目前还处于探索之中，国外学者已做了一定的研究工作，国内关于这方面的研究则相对较少。 针对处理图像的性质，可将表情特征提取方法分为两类：基于静态图像的表情特征提取和基于视频序列的动态表情特征提取。前者处理的是单帧静态表情图像，一般要求该图像反映的表情处于夸张或极大状态，使得提取的表情特征更为典型，这类方法主要包括主成份分析、奇异值分解以及基于小波变换的方法等。后者处理的是表情图像序列，目标是提取表情特征的变化过程。光流模型(Optical Flow Models)是提取动态表情特征的典型方法。比较而言，静态方法处理的数据量少，方法简单可靠，且提取的特征较为典型，能获得较高的识别率，但待处理的图像所包含的表情信息需处于夸张状态。而动态方法处理视频序列中的每一帧图像，因此计算量较大，难以满足实时性要求。 1表情图像的预处理 表情图像的预处理包括表情图像子区域的分割以及表情图像的归一化处理。前者指从表情图像中分割出与表情最相关的子区域，而后者包括图像的灰度均衡和尺度归一。图像预处理的好坏直接影响表情特征提取的效果和计算量。 (a) (b) 图1 分割人脸表情图像以提取特征区域 人脸表情特征可分为两类：持久性表情特征和瞬态表情特征，前者包括嘴巴、眼睛和眉毛，决定了基本表情状态，后者包括脸颊和额角皱纹的瞬间变化，能在一定程度上揭示表情状态。实验表明[3]，嘴角形状对表情的影响最大，其次是眼睛和眉毛，而皱纹变化属于动态特征，且受年龄等因素影响较大，对表情的贡献不大，甚至会对表情识别产生不利影响。因此表情识别应重点提取嘴巴、眼睛和眉毛等局部表情特征，并忽略皱纹的变化。图像分割算法的目标就是要精确定位和分离出持久表情特征子区域。对于样本图像，可以人工框出这些区域，也可以根据眼睛的灰度特征并结合先验知识采用特定的定位算法实现特征区域的自动分割。分割结 基金项目：国家自然科学基金资助项目（60273040）；江苏省高校自然科学基金资助项目（02KJB520003） 作者简介：叶敬福(1980—)，男，硕士生，研究方向：多媒体技术，CSCW ；詹永照，教授、博导 定稿日期：2004-06-26 E-mail ：yejingfu@https://www.wendangku.net/doc/488539700.html,

关于舞台机械设备的常见故障排查及其解决办法

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/488539700.html, 关于舞台机械设备的常见故障排查及其解决办法 作者：冯炼谦 来源：《文艺生活·下旬刊》2016年第03期 摘要：本文以中山市文化艺术中心大剧场为事实基础，分析舞台机械设备在剧场演出中起着关键的作用。日常维护保养及其管理工作成为舞台机械设备在演出过程中顺利运行的保障。设备的使用在年限远久，如何处理舞台机械的各组成部件因老化出现各种各样的问题。针对舞台机械在日常使用过程中常见的问题及故障进行排查分析，探讨解决办法。 关键词：舞台机械；常见问题；解决办法 中图分类号：TS955.1文献标识码：A文章编号：1005-5312（2016）09-0286-01 一、舞台机械的主要构成部分 本文对剧场的舞台机械分成机械硬件部分和电控部分进行分析研究。硬件部分主要由钢体结构组成，包括台上吊杆系统，台下舞台升降系统。通常吊杆系统的转盘及电机都会放置于剧场的顶层或顶部两侧。台下升降及运动部分则置于舞台底下。两部分的信号通过电控机柜集中后连接到剧场的机械控制室。（1）舞台机械硬件部分出现故障时一般反映为：异响、运作不顺等。（2）舞台机械电器部件出现故障时一般反映在舞台控制室的控台上。表现形式为：设备状态异常、设备状态正常但无法正常运作、设备状态间歇性异常等。 二、常见故障排查及其解决办法 （一）舞台机械硬件部分 1.台上1号吊杆两个制动器不能正常打开。故障分析：制动器生锈，拆除除锈。 2.台上21号吊杆编码器出现松动现象，数据反馈出现异常，设备运行高度不精准。故障 分析：更换编码器安装支架。 3.台上23号等所有30台非调速设备启动和停止时均出现设备基座明显抖动现象，且发出明显的金属撞击声。故障分析：原设计的防震部件由于设备本身没有缓启动和减速制动功能，出现明显的抖动现象，应更换部分基座部件，增加调速功能，减少设备冲击。 4.台上63号吊杆运行时设备出现严重晃动，且发出较大的金属撞击声。故障分析：原设 计的防震部件由于设备本身没有缓启动和减速制动功能，从一开始轻微抖动，到现在的严重晃

小波变换及其应用

实验三小波变换及其应用 实验目的 1、通过观察小波变换系数建立对小波变换及其有关性质的感性认识。 2、掌握小波变换及重构方法；了解小波变换基本应用。 实验内容 1、图像二维离散小波变换及其重构； 2、小波变换在去噪、压缩、图像增强上的应用。 实验原理 1、“小波”就是小区域、长度有限、均值为0的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与 Fourier变换相比，小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。 小波转换分成两个大类：离散小波变换 (DWT) 和连续小波转换 (CWT)。两者的主要区别在于，连续转换在所有可能的缩放和平移上操作，而离散转换采用所有缩放和平移值的特定子集。 小波变换的公式有内积形式和卷积形式，两种形式的实质都是一样的。它要求的就是一个个小波分量的系数也就是“权”。其直观意义就是首先用一个时窗最窄，频窗最宽的小波作为尺子去一步步地“量”信号，也就是去比较信号与小波的相似程度。信号局部与小波越相似，则小波变换的值越大，否则越小。当一步比较完成后，再将尺子拉长一倍，又去一步步地比较，从而得出一组组数据。如此这般循环，最后得出的就是信号的小波分解（小波级数）。 当尺度及位移均作连续变化时，可以理解必将产生大量数据，作实际应用时并不需要这么多的数据，因此就产生了离散的思想。将尺度作二进离散就得到二进小波变换，同时也将信号的频带作了二进离散。当觉得二进离散数据量仍显大时，同时将位移也作离散就得到了离散小波变换。 2、二维离散小波变换常用函数

小波变换理论及应用

2011-2012 学年第一学期 2011级硕士研究生考试试卷 课程名称：小波变换理论及应用任课教师：考试时间：分钟 考核类型：A（）闭卷考试（80%）+平时成绩（20%）； B（）闭卷考试（50%）+ 课程论文（50%）； C（√）课程论文或课程设计（70%）+平时成绩（30%）。 一、以图示的方式详细说明连续小波变换（CWT）的运算过程，分析小波变换的内涵；并阐述如何从多分辨率（MRA）的角度构造正交小波基。（20分） 二、综述小波变换理论与工程应用方面的研究进展，不少于3000字。（25分） 三、运用MATLAB中的小波函数和小波工具箱，分别对taobao.wav语音信号在加噪之后的taobao_noise.wav信号进行降噪处理，要求列出程序、降噪结果及降噪的理论依据。（25分） 四、平时成绩。（30分）

（一）连续小波变换（CWT ）的运算过程及内涵 将平方可积空间中任意函数f （t ）在小波基下展开，称这种展开为函数f （t ）的连续小波变换（Continue Wavelet Transform ，简记CWT ）其表达式为 t a b t t f a b a f W d )(*)(||1),(? ∞+∞--=ψψ （ 1.1） 其中，a ∈R 且a ≠0。式（1.19）定义了连续小波变换，a 为尺度因子，表示与频率相关的伸 缩，b 为时间平移因子。其中)(| |1)(,a b t a t b a -=ψψ为窗口函数也是小波母函数。 从式（1.1）可以得出，连续小波变换计算分以下5个步骤进行。 ① 选定一个小波，并与处在分析时段部分的信号相比较。 ② 计算该时刻的连续小波变换系数C 。如图1.5所示，C 表示了该小波与处在分析时段内的信号波形相似程度。C 愈大，表示两者的波形相似程度愈高。小波变换系数依赖于所选择的小波。因此，为了检测某些特定波形的信号，应该选择波形相近的小波进行分析。 图1.5 计算小波变换系数示意图 ③ 如图1.6所示，调整参数b ，调整信号的分析时间段，向右平移小波，重复①～②步骤，直到分析时段已经覆盖了信号的整个支撑区间。 ④ 调整参数a ，尺度伸缩，重复①～③步骤。 ⑤ 重复①～④步骤，计算完所有的尺度的连续小波变换系数，如图1.7所示。 图1.6 不同分析时段下的信号小波变换系数计算 图1.7 不同尺度下的信号小波变换系数计算 C =0.2247