机械早期损伤和复合故障定量提取与识别的新方法及应用

For the early damages and multiple faults of the running key equipments in national economy and national defense, along with the possible catastrophic accidents, new theories and technologies of mechanical fault quantitative extraction and identification are proposed in the research. Based on the essential nature that mechanical faults are found as both conditions (i.e. equipment performance and status) and processes (i.e. fault initiation and development), the basic scientific issues and engineering practical technologies are deeply studied, including multiwavelet basis function construction method with excellent properties, standardization multiwavelet transforms, the evaluation criterion library for various typical faults and quantitative identification methods for early damages and multiple faults. The theories and technologies could exactly reveal the initiation, development and evolution of the faults in the key mechanical equipments during operation. The research stems from academic frontier and urgent demands from engineering practice, and provides the universal new theories and technologies. Meanwhile, it can effectively improve the service performance of mechanical equipments, and avoid the costly breakdown and serious accidents. The new theories and technologies satisfy the urgent demands from various industries of national economy and national defense, which have important theoretical significance and practical value.

本课题研究旨在针对国民经济和国防建设中的关键设备运行过程中的早期损伤和复合故障及可能引发的灾难性事故，提供机械早期损伤和复合故障定量提取和识别的新方法和新技术。基于故障既是状态(设备性能和状况)又是过程(故障萌生和扩展)这一本质属性，本课题深入研究优良性质多小波基函数构造理论、标准化多小波变换方法、适合不同典型故障的基函数匹配评价准则库、以及早期损伤和复合故障精确定量识别方法等基础科学问题和工程实用技术，正确揭示关键设备运行过程中故障的发生、发展和演化规律。研究工作源于学科前沿和工程实际的迫切需求，提供具有普遍意义的新理论与新技术,将有效提高机械设备服役性能和预防重大事故发生，满足国民经济行业和国防建设的迫切需要，具有重要的理论意义与广阔的应用前景。

针对机械故障诊断前沿探索与重难点突破，深入研究机械早期损伤和复合故障定量提取和识别的新方法和新技术。主要进展及创新点如下：(1) 提出两尺度相似变换和提升方法结合的多小波混合构造框架、优良性质标准多小波基函数构造理论，对比分析多种多小波基函数构造方法并构建机械故障诊断的综合自适应多小波库，为机械故障特征精确提取提供丰富优良性质基函数库。(2) 研究多小波分解误差量化与控制技术，提出标准化改进多小波变换，保证多小波变换的定量分解，为早期和复合故障定量提取提供实用手段。(3) 提出改进局部故障域谱熵最小化原则的自适应基函数优选方法、信息熵与峭度联合多目标优化的自适应基函数优选方法，研究归纳基于信息熵的基函数匹配评价准则，实现不同故障的分门别类诊断。(4) 提出改进集成噪声重构经验模式分解的微弱时频特征增强方法、机械故障特征的集成噪声重构经验模式分解方法，研究复合故障诊断的局部滑动窗多小波降噪技术，进一步提高分析结果的信噪比，获得早期损伤与复合故障特征的有效定量表达。(5) 以雷达精密稳定平台为典型研究对象，设计搭建雷达稳定平台故障试验台，深入研究复杂机械系统的性能退化监测方法与齿轮轴承等重要组件动态可靠性评估技术，积极探索雷达稳定平台故障自适应预警技术，为国防装备提供故障智能预示与安全保障基础技术。(6) 应用研究和实践考核中，实现空空弹雷达精密稳定平台、电力机车、连铸连轧机、空气分离压缩机组、重油催化裂化机组等关键设备早期与复合故障定量预示，有效提高机械设备服役性能。. 基于以上研究成果，在Mechanical Systems and Signal Processing、机械工程学报等发表学术论文9篇，SCI收录3篇(JCR机械一区2篇)、EI收录2篇，申请国家发明专利4项，授权1项，培养研究生1名。本项目基础上，负责人获上海市人才基金资助，入选“上海市青年科技启明星计划”。