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机电装备复杂非平稳信号特征提取与监测诊断技术
发布时间: 2022-09-21
来源: 科技服务团
基本信息
合作方式：
技术许可
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
航空航天、能源、国防等领域的重要装备对运行安全、可靠性要求严苛。如何准确识别装备的动力学特性、评估关键易损零部件的健康状态，是保障服役安全、避免意外事故的关键技术。然而，该技术的难点之一在于，当装备在非平稳工况下运行（如速度、负荷随时间变化）时，所采集的信号特征具有非平稳特点。传统的特征提取技术如时域指标分析、频谱及包络谱分析等均基于平稳性假设，不再满足非平稳特征提取要求。而现有的非平稳信号分析方法存在关键理论瓶颈，无法实现高分辨率特征提取。本成果基于原创的自适应迭代广义解调分析理论，能够有效识别并表达非平稳特征，可用于复杂装备的监测诊断等领域。
成果亮点
技术优势：
1. 能够准确辨识机械信号中的时变频率成分。
2. 即使在强噪声干扰下，亦可自动甄别较弱的故障特征并准确揭示。
3. 具备高时频分辨率，不受交叉项/自项干扰。
性能指标：
理想时频分辨率、微弱特征自动识别。
成果亮点：
1. 具有自主知识产权，研究成果已授权国家发明专利2项；
2. 技术先进性：国际先进，比现有时频分析方法具备更高的分辨率、抵抗噪声干扰能力；
3. 获2020年教育部自然科学二等奖。
团队介绍
冯志鹏教授，长期从事机械故障诊断与信号分析的研究。
机电系统动力学与故障诊断科研梯队由冯志鹏教授带领，现有专职教师3人，博士研究生7人，硕士研究生12人。研究方向主要包括机电系统动力学、健康监测与故障诊断、信号处理、人工智能。团队拥有电机-行星齿轮传动系统、轴承、转子综合实验台、LMS数据采集系统、PCB系列传感器等仪器设备。近年来，承担国家重点研发、国家自然科学基金等项目6项。对交通车辆和能源动力等领域中的机电系统动力学机理、复杂非平稳信号特征分析、智能诊断等问题进行了系统深入研究，在Mechanical Systems and Signal Processing、Journal of Sound and Vibration、IEEE、ASME等期刊上发表论文40余篇，出版学术专著2本。
成果资料
路演文件
产业化落地方案
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