基于摩擦信号的滑动轴承接触摩擦故障的状态监测

摩擦信号与固有振动信号混叠造成滑动轴承的接触摩擦故障诊断困难。针对此特点,在不分离摩擦信号的条件下提出了一种基于摩擦信号强度的接触摩擦故障监测方法。该方法首先结合EMD和非线性峭度确定摩擦信号发生的时刻,然后改进灰色B型绝对关联度以计算摩擦信号对相邻固有振动信号的冲击强度,以此衡量摩擦信号的相对大小,进而监测滑动轴承接触摩擦故障。仿真和试验证明了该方法的有效性,为监测滑动轴承故障提供了一种新思路。

融合字典学习的滑动轴承摩擦故障趋势自记忆预测

将自记忆模型引入到滑动轴承的接触摩擦故障发展趋势预测中,针对一般形式的多变量自记忆模型的不足,提出一种基于字典学习的滑动轴承摩擦故障趋势的多变量自记忆预测方法。首先,构建多变量字典,利用稀疏编码筛选出影响系统演化的主要变量。然后通过误差平方和最小原则更新不同作用形式的变量字典,确定变量影响系统演化的最佳作用形式和影响系数,最终得到多变量的系统动力核函数,解决了系统动力核与多变量关系难处理问题。最后,引入自记忆函数,将所得的系统动力核反演成一个微分-差分方程,由此得到滑动轴承的多变量自记忆预测模型。应用到实例中,有效地预测了故障的发展趋势,为滑动轴承摩擦退化趋势预测提供了一种新的途径。

改进K-SVD算法在曲轴轴承AE信号的去噪研究

针对柴油机曲轴轴承声发射(Acoustic Emission,AE)信号中裂纹特征信息微弱,易与噪声混淆等问题,在K-SVD字典对信号稀疏的基础上,提出一种均值信号改进的K-SVD字典的滑动轴承AE信号去噪算法。重组均值信号和扩展到K-SVD信号矩阵中,在实现K-SVD稀疏AE信号矩阵的同时,稀疏提取均值信号的裂纹信号,利用K-SVD处理前、后的均值信号提取其中的本底信号,并采用模糊加权均值滤波器对本底信号进行去噪,去除与裂纹信号混淆的噪声,最后根据信号矩阵、稀疏的裂纹信号和去噪后的本底信号得到低信噪比的AE信号。试验结果表明,所提算法有效去除了AE信号中易与裂纹信号混淆的噪声,使故障特征更加明显,成功刻画了滑动轴承不同摩擦状态间的变化。

滑动轴承摩擦故障趋势预测的系统自记忆模型

针对滑动轴承时间序列非线性引起的接触摩擦故障趋势难预测的问题,提出一种基于系统自记忆预测模型的滑动轴承接触摩擦故障趋势预测方法。该方法首先根据信号激励源不同的特点,将采集信号分离为冲击声和随机声,然后采用函数拟合、求导和灰色理论分别反演出冲击声和随机声的系统微分方程,并运用双向差分求取不同微分方程对轴承接触摩擦故障信号系统动力核的影响系数。通过引入自记忆函数,将滑动轴承摩擦故障系统动力核反演成一个微分-差分方程,由此得到滑动轴承的自记忆预测模型。应用到静载荷和动载荷的滑动轴承接触摩擦故障实例中,验证了所提方法的有效性,为滑动轴承磨损退化趋势预测提供了一种新的途径。

基于轴承摩擦力的滑动轴承摩擦故障监测方法

针对声发射(Acoustic Emission,AE)难以监测大型机械滑动轴承摩擦故障的问题。从轴瓦摩擦力学模型出发,分析摩擦故障发生时轴与轴承摩擦力的作用形式,通过AE信号均方根计算轴与轴承的摩擦力,并用于滑动轴承摩擦故障监测。鉴于滑动轴承摩擦故障信息微弱的特点,对AE信号幅值包络,增强摩擦脉冲的信息;再引入钟形脉冲函数识别摩擦故障脉冲,简化了轴瓦摩擦力的计算公式。最后通过实验模拟了驱动轴升速、加载以及轴瓦切断供油的过程,与AE传统特征相比,轴承摩擦力特征对轴承摩擦故障更敏感,方法更有效,更适合滑动轴承摩擦故障的状态监测。

某柴油机滑动轴承接触摩擦故障的振动特征与状态监测

针对柴油机滑动轴承振动的非稳态非线性特性,提出了一种监测滑动轴承摩擦故障的新方法。该方法首先分析了在柴油机发火燃烧时滑动轴承振动与滑动轴承接触摩擦故障的对应关系,建立了在发火燃烧时滑动轴承的接触摩擦故障特征,并依据与滑动轴承故障之间的关系提出了综合特征值公式,用于定量描述滑动轴承的摩擦故障。结果表明:该方法在线监测柴油机滑动轴承的摩擦故障简单准确,为诊断滑动轴承摩擦故障提供了新思路。

基于多层多位置稀疏的滑动轴承AE信号降噪

滑动轴承的声发射(Acoustic Emission,AE)信号噪声污染严重,限制了K均值奇异值分解(K-means Singular Value Decomposition,K-SVD)字典算法的降噪能力。基于此,结合AE信号特点,提出了基于多层多位置稀疏的滑动轴承AE信号降噪算法。首先提出移动标尺策略重构AE信号,使信号获得多层多位置的稀疏特性,解决了K-SVD容易忽略原子间隐藏信息的问题,然后通过灰色B型绝对关联度降低字典原子冗余度,提高字典运算速度。因此,与传统的K-SVD算法相比,该算法具有更好的降噪性能。应用到实例中,该算法成功获得了滑动轴承不同程度摩擦状态的变化,证明了该算法的有效性。

三维激光扫描技术在解决工业驱动汽轮机装配干涉问题的应用与研究

详细阐述了三维激光扫描技术在工业驱动汽轮机装配上的应用,对三维激光扫描的关键技术(高精度测量、快速扫描、虚拟装配等)进行了分析研究,提出了通过高效装配仿真技术解决工业驱动汽轮机部套装配干涉问题的方案,探索并总结了一套适合汽轮机部套虚拟装配预防装配干涉的技术。

填充床中椰壳活性炭负载季铵盐催化CO_2连续环加成

将一种季铵盐固定在椰壳活性炭(CSAC)颗粒上,得到负载型季铵盐催化剂,于填充床反应器中无溶剂条件下连续催化CO2与环氧氯丙烷(ECH)环加成反应。采用低温氮气吸附、红外光谱(FTIR)、热重分析、X射线光电子能谱(XPS)测定了催化剂的结构、热性能。考察了压力、温度、反应时间对环加成反应性能的影响。结果表明,在ECH空速为14.1 h-1(WHSV),压力为1.4 MPa,温度为140℃时,ECH转化率为50.3%,氯丙烯碳酸酯(CPC)的选择性大于98%。

海南椰子文化和循环经济的构建和发展

文章从区域循环经济理论的角度出发,分析当前海南椰子产业发展存在的问题。在深入挖掘海南椰子文化的前提下,提出建立椰子产业园区和椰子的农业循环经济发展的几点建议,以期实现椰子产业的发展壮大和海南椰岛文化的弘扬。

基于RecurDyn软件的偏心链轮、带传动等柔性传动分析

简要介绍了RecurDyn软件的常规用法,通过建立偏心链轮、带等柔性传动模型,仿真了其运动学、动力学结果,得出了柔性传动系统都存在传动速度、作用力波动的结论,同时验证了链传动中运动多边形效应。

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双模块工业汽轮机厂内总装工艺方案设计及应用

文章对双模块工业汽轮机的厂内总装工艺方案设计进行了介绍,并在机组实际总装过程中对总装方案进行了优化、应用,为工业汽轮机的高效产出提供了技术支撑。

Python在应用型本科《传输原理》教学中应用实例

以应用型本科《传输原理》课程的三传实例,利用Python中进行了数学计算、解方程、插值、程序设计等的教学探索,培养了学生利用计算机软件解决计算问题的习惯,提升了教学效果.

基于Tkinter的百度AI图像识别技术二次开发实践

通过tkinter二次开发,将百度AI提供的人工智能识别结果进行抓取,显示了用户关心的结果。生成可执行文件发布,完成了设计任务。

利用3D打印技术实现绿色制造的探索与实践

3D打印技术是实现绿色制造的优先备选技术之一。3D打印的突出优点是,节约原材料,易于实现定制化制造。项目组利用3D打印技术制造了儿童益智玩具、摆件、工艺品等,满足了客户需求。

一种自适应特征地图匹配的改进VSLAM算法

从提高机器人视觉同时定位与地图构建(Visual simultaneous localization and mapping, VSLAM)算法的实时性出发,在VSLAM的视觉里程计中提出一种自适应特征地图配准的算法.首先,针对视觉里程计中特征地图信息冗余、耗费计算资源的问题,划分特征地图子区域并作为结构单元,再根据角点响应强度指标大小提取子区域中少数高效的特征点,以较小规模的特征地图配准各帧:针对自适应地图配准时匹配个数不满足的情况,提出一种区域特征点补充和特征地图扩建的方法,快速实现该情形下当前帧的再次匹配:为了提高视觉里程计中位姿估计的精度,提出一种帧到帧、帧到模型的g2o (General graph optimization)特征地图优化模型,更加有效地更新特征地图的内点和外点.通用数据集的实验表明,所提方法的定位精度误差在厘米级,生成的点云地图清晰、漂移少,相比于其他算法,具有更好的实时性、定位精度以及建图能力.

百度AI人工智能辅助程序的开发实践

在利用百度AI的"语音识别"功能时,需要输入pcm格式。利用VB的Shell函数功能,执行外部ffmpeg命令,实现了MP4截取并转化为mp3、将mp3转换为pcm格式,发挥了辅助作用。

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应用Request库进行网页解析,获取信息的Xpath,采用Scrapy爬虫框架编写代码获取数据,以在某网检索到的数据进行了关键词、作者、作者单位、基金等的统计,应用爬虫技术满足不同用户的各类数据信息需要。

人工智能技术辅助开发“智铸”系统

采用开源免费的深度学习平台,利用python二次开发了“智铸”系统,包括“识铸”“听铸”“盯铸”三个模块,铸造企业员工可以用手机或电脑自主学习,提升员工从业能力。在设备旁安装“听铸”软硬件一体化设备,可以实现对连续运行设备的在线自动监听侦测。“盯铸”模块实现连续生产铸件的自动检测、铸造缺陷分析与重点安全区域的监控。