机械故障诊断技术思考题.doc

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1、机械故障诊断学内容及习题与思考题第1部分绪论1.1机械设备故障诊断技术的意义、目的和内容1.2设备故障的信息获取和检测方法1.3机械设备故障诊断方法的分类1.4机械设备故障诊断技术的发展概况习题与思考题1-1机械设备监测与故障诊断主要内容是什么？1-2机械设备状态监与故障的常用识别方法有哪些？1-3简述获取诊断信息的方法。1-4设备状态识别方法有哪些不确定性？确定性？会产生哪儿类错谋？第2部分机械故障诊断的信号分析与处理2.1机械物理信号分析的基础知识2.2检测信号的时域分析方法2.3检测信号的频域分析方

2、法2.4倒频谱分析方法2.5小波分析习题与思考题2-1新、旧机器的振动噪声信号的概率分布密度函数有什么区别？H相关函数有什么不同？2-2机械故障诊断常川的幅值指标有哪些？无量纲指标有哪些？对无量纲指标有什么要求？2-3什么是自相关函数？自相关函数有什么性质？在机械设备状态监测屮有什么用途？2-4什么是互相关函数？互相关函数有什么性质？在机械设备状态监测屮有什么用途？2-5设一信号x(t),它是由两个频率、相角均不相等的余弦函数叠加而成，其教学表达式为x(r)=A}cos(©f+0)+A?cos(®f+2)

3、求该信号的白相关函数。2-6-管道发生泄漏，现分别在相距1500mA,B两处用传感器测量，测得信号经互相关处理的相关函数峰值在r=1.25s,已知管道中场速为300m/s,求泄漏处的位置。2-7C.知信号的自相关两数/?v(r)=Acos(^r),求出该信号的均方值卩；和均方根值久。2-8己知一个随机信号x⑴的自功率谱密度函数为SQ),将x⑴输入到传递函数为的系统屮,其传递函数丹($)=丿£+1)，试求该系统的输出信号曲)的H功率谱密度函数为Sy(D，及输入、输出两函数的互功率谱密度函数Sxy(f)o2-

4、9对三个余弦函数兀J/)=cos4加,兀2(0=cosl2加,疋3(/)=cos20加进彳了理想采样，采样频率f>6Hz。求三个采样输出序列，比较这三个结果，画出xi(t),x2(t),X3(t),的波形及采样点位置，并解释频率混叠现象。2-10己知一有限长序列x(/?)=2

5、，比较其与傅里叶变换的相同点与不同之处。2-12定性说明如何进行时域同步平均？2-13试对比时域同步平均与功率谱分析的异同、时域同步平均与白相关函数在提収周期分量时的原理和结果。第3部分机械故障诊断时序模型分析方法3.1吋I'可序列模型结构特征3.2白冋归模型的参数、阶次的确定3.3白加归谱的概念应用3.4设备状态变化趋势性及预测习题与思考题3・1平稳序列风｝的样本自相关系数如下('「=0.03,r0=3.34)：K12345-0.8000.670-0.518・0.390-0.310假定模型识别为AR(I

6、),试求yk的模型方程和云的值。3-2平稳序列氐｝的样本白相关系数如下(uy=0.09,r0=1.15)：K123450.4270.4750.1690.2530.126假定模型识别为AR(2),试求yk的模型方程和云的值。2-3自回归过程Xk=0・8xk_i+akak-NID(2,4),求：1)Xk的均值;2)Xk的方差;3)t=3时的自相关系数P3；4)功率谱密度函数Sx(f)o2-4时域故障识别如何川AIC指标进行？2-5自回归谱用于机械故障诊断什么优点?2-6试设计应用自冋归谱分析电动机产生噪声原因

7、的检测、分析系统。1-7根据AR模型参数卩・(1=1,2,…,m)进行故障诊断应如何实施？其特点是什么？1-8如何根据模型残差方差b；进行故障诊断？1-9平稳序列皿｝的线性模型为yk=0.05-0.8yk.l+ak,而云=1.2。已知观测值力沪3.2,试用递推法求预报值yioo(l)，yioo(2),yioo(3),并求置信概率为95%的一小预报绝对课差的范围(假定正态平稳序列)1-10平稳序列皿｝的线性模型为yk=-0.34+ak+0.62ak.1,而b；=0.96°已知观测值y】，y2,…Y5o»算得

8、a5o=1.26,试用递推法求预报值y5o(l)，y5o⑵,yso⑶。第4部分状态识别与判决方法原理4.1概述4.2JL分量分析4.3贝叶斯决策理论方法4.4距离函数分类法4.5故障诊断模糊模式识别方法4.6神经网络及其在故障诊断屮的应用习题与思考题1-1如果貝知道各种故障类的先验概率，最小错误率贝叶斯决策规则应如何表示？1-21)对c类情况推广最小错误率贝叶斯决策规则；2)指出此时使错谋率最小等价于厉验概率最大，即P(%)〉