多界面、强噪声、冲击性机械故障特征量的传递机理与识别-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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多界面、强噪声、冲击性机械故障特征量的传递机理与识别

项目名称：多界面、强噪声、冲击性机械故障特征量的传递机理与识别
项目类别：面上项目
批准号：50675232
申请代码：E050302
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2007-01-01-2009-12-31

项目负责人：邵毅敏
负责人职称：教授
依托单位：重庆大学
批准年度：2006

中文摘要：

重大装备的异常振动、噪声、磨损、异常断裂和破坏，每年会造成1000亿元以上的经济损失、亟待突破其异常原因分析、早期故障预报的理论与方法等瓶颈。课题取得5项重要研究进展1）提出了"能量保持因子"新概念，并建立了多传递界面能量损耗保持因子与能量损耗的关系；2）提出了基于生物进化论的有性繁殖和无性繁殖的自适应算法与神经网络算法等耦合的"复合降噪"理论与方法；3）提出了一种基于信号预处理、AMAR与RBF神经网络耦合的齿轮残余寿命预测新方法；4）开发"齿轮系统振动冲击噪声仿真分析软件"1套；5）提出了基于"复合降噪"和EEMD等的冲击性机械故障特征的提取新方法。荣获省部级奖2等奖（排名第一）1项、省部级1等奖（排名第三）（公示中）1项、获ASME国际会议组织奖1项；申请发明专利6项，获授权4项；发表论文22篇，其中SCI收录4篇，EI收录14篇；培养博士生3名，硕士生9名，已毕业8名。主要成果在重庆齿轮箱有限责任公司等12家大型企业应用，从企业获得310万元的成果转让和技术服务费，创造了良好的经济效益，并解决了国防技术装备开发中的技术难题，创造了良好的社会效益。

中文主题词：故障特征量、冲击特征、传递机理、强噪声、故障预报

结论摘要：

英文主题词Fault Feature, Shock Characteristic, Transmission Mechanism, Heavy Noise, Fault Prediction

成果综合统计