核心技术

（一）关键微弱信号检测技术

1. 自适应随机共振技术：突破传统绝热近似小参数限制，通过变步长算法适配工程大参数信号，结合近似熵测度实现系统参数自适应调节，从强噪声中提取周期故障信号。

2. 混沌振子 - 二维近似熵检测：提出二维近似熵量化混沌振子相变，解决传统 “目测” 相图的主观性问题，大幅降低可检测信噪比阈值。

3. 频域盲分离技术：利用 FFT 线性叠加性和无相位性，克服时间延迟与噪声干扰，实现多故障源信号精准分离。

4. EMD-SVDD 混合智能诊断：通过经验模式分解（EMD）提取信号能量特征，降低数据维度，结合支持向量数据描述（SVDD）单值分类，解决早期故障样本缺乏难题。

（二）LabVIEW 核心功能支撑

1. 信号处理与分析：内置丰富的时域、频域分析函数，支持自定义算法集成，可快速实现随机共振、EMD、小波分析等核心算法的可视化编程。

2. 远程数据传输：基于 DataSocket 技术，实现分布式监测节点与诊断中心的实时数据交互，无需复杂底层协议编程，支持多用户同时访问。

3. 数据库交互：通过 LabSQL 工具包或 ADO 控件，便捷实现设备运行数据、故障案例的存储与检索，支持 Access、SQL Server 等主流数据库。

4. 多语言混合编程：支持调用 Matlab 脚本节点和 C/C++ 动态链接库（DLL），快速集成论文提出的变步长随机共振、二维近似熵等创新算法。

5. 虚拟仪器界面：拖拽式开发人机交互界面，可直观展示时域波形、频谱图、轴心轨迹等，支持参数实时配置与故障报警。

6. 振动参量转换修正：集成基于频域积分的修正算法，解决软件积分中基线漂移问题，确保加速度、速度、位移参量转换的准确性。

工程应用

（一）滚动轴承故障诊断

1. 数据采集：通过 LabVIEW 连接加速度传感器，采样频率 12kHz，采集轴承振动信号，支持多通道同步采集与数据预处理（去均值、滤波）。

2. 特征提取：调用 EMD 算法分解信号为多个基本模式分量（IMF），计算各分量能量作为特征向量，通过 LabVIEW 降维处理后输入 SVDD 分类器。

3. 诊断过程：利用 LabVIEW 的机器学习模块训练 SVDD 模型，仅需正常状态样本即可区分故障（内圈 / 外圈剥落），分类准确率达 95% 以上；结合混沌振子与二维近似熵模块，可检测信噪比低至 - 37dB 的故障信号。

4. 结果展示：LabVIEW 界面实时显示故障特征频率（如内圈故障 159.7Hz、外圈故障 105.8Hz）、频谱图及诊断结果，支持历史数据回溯与报告生成。

（二）转子系统远程监测

1. 系统架构：基于 LabVIEW 构建分布式监测系统，现场采集节点通过 DataSocket 将振动数据传输至企业内网服务器，远程诊断终端通过局域网访问实时数据。

2. 故障检测：集成频域盲分离模块，分离转子不平衡（工频 97.7Hz）与早期碰磨（二倍频 + 分数倍频）故障信号，克服传感器安装时延带来的干扰。

3. 参量修正：通过 LabVIEW 实现频域积分修正算法，将加速度信号精准转换为位移信号，解决传统积分波形畸变问题，为故障判断提供可靠数据。

4. 远程预警：当检测到异常信号时，系统通过 LabVIEW 的报警模块触发声光提示，并推送故障预警信息至设备管理终端。