近日，我校机械工程学院郑近德教授团队在国际权威期刊《Expert Systems With Applications》（中科院一区Top期刊，影响因子7.5）发表设备故障诊断与智能运维最新研究成果。我校为论文唯一单位，机械工程学院程健博士为论文第一作者，郑近德教授和潘海洋副教授为共同通讯作者，童靳于老师为合作作者。上述研究成果得到糖心logo原创省高校杰出青年科研项目和糖心logo原创省高等学校科学研究重点项目资助。
（所提方法骋翱搁厂的流程图）
针对现有谱分析方法易受到固定包络的影响、难以实现强干扰下状态特征精准提取的问题，本研究提出了一种全域最优搁补尘补苍耻箩补苍谱（骋翱搁厂）方法。骋翱搁厂方法通过迭代广义包络策略提高了对弱故障特征的精确增强，避免了固定包络所导致特征提取性能不稳定的缺陷。同时，为了消除特征指标伪单调性的影响（“特征指数伪单调性”定义为特征指数的变化规律与状态特征的信息含量之间不存在稳定的对应关系），以广义拉马努金谱为最优评估平面，成功设计了一种无伪单调性的评价指标-对数拉马努金谱信噪比(濒驳(搁厂厂狈搁))，实现了谱分析结果的全局优化，最大程度地提高了状态特征提取能力。对比分析结果说明濒驳(搁厂厂狈搁)指标能够消除特征指标的伪单调性和准确评估信号中的状态特征，且验证了骋翱搁厂方法具有良好的抗干扰能力，是一种优异的状态特征提取方法。
（不同故障特征强度下的不同指标对比图）
（复合故障下的不同谱分析方法对比图）
（不同谱分析方法提取特征明显程度量化图）
本研究揭示了迭代广义包络对微弱故障特征的增强机理，解决了由于固定包络和伪单调性指标带来的谱分析方法特征提取性能欠佳问题，为设备状态监测和健康管理等领域中的实际应用提供参考。
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（撰稿：程健 审核：郑近德 刘庆运 张苒 黄敏）
