基于混沌理论的振动筛故障诊断新方法

该论文《基于混沌特性的故障诊断方法的研究》由中国科技论文在线发布，由张凤、庞晓丽和熊晓燕合作完成。研究聚焦于振动筛这一关键设备，特别关注其垂直方向的振动信号中所体现的混沌特性。作者张凤拥有智能控制与故障诊断的硕士学位，而熊晓燕作为通信联系人，是机电系统动态分析与故障诊断领域的专家。 论文的核心内容是应用相空间重构理论来分析振动筛的振动信号。相空间重构是一种数学工具，通过复现信号的多维状态空间，揭示隐藏在复杂振动模式背后的规律。研究者计算了两个重要的特征参数，即关联维数和李雅普诺夫指数。关联维数衡量的是系统状态空间的复杂程度，而李雅普诺夫指数则反映系统的稳定性，这两者对于理解混沌行为至关重要。 作者通过实验对比，发现当振动筛存在裂纹时，其关联维数和李雅普诺夫指数表现出显著的差异。这一发现表明，这些特征参数可以作为一种有效的判据，用来区分振动筛正常工作状态和存在故障的状态，尤其是裂纹这样的关键问题。这种方法的优势在于其简单易行，结果直观且便于分析，有助于工程师快速识别振动筛的健康状况并采取相应维护措施。 关键词方面，"振动筛"是研究对象，"混沌"反映了其信号的复杂行为，"相空间重构"是分析工具，而"故障诊断"则是研究目的。整体来看，这篇论文为振动筛的故障检测提供了一种新颖且实用的理论支持，对于提升工业设备的运行效率和可靠性具有实际价值。