谐波减速器故障特征频率计算方法研究

谐波减速器是一种依赖柔性构件的可控变形的传动机构,其主要部件长期受持续变化的交变应力影响,故障风险显著高于常规传动机构。谐波减速器部件的故障位置、运动关系及承载区的时变特性会导致其故障特征频率呈现出区间分布及周期性变化的特点。同时谐波减速器依靠多个旋转部件在狭小空间内的紧密配合实现传动,单一故障的横向传播会导致多种故障特征同时出现,增加了故障定位难度。该研究提出一种等效方法,通过将柔性轴承在连续瞬态下的运动关系等效为常规轴承的方式明确了柔性轴承故障特征频率的时变规律;给出了刚轮、柔轮、柔性轴承及交叉滚子轴承典型故障特征频率的计算方法;开展了谐波减速器故障模拟试验,基于试验数据对谐波减速器故障特征频率的理论计算结果进行了验证,给出了多种故障模式下的时、频域故障特征。结果表明,试验实测值与理论分析结果相符,利用给出的故障特征分析方法可以获取准确的谐波减速器故障特征频率。

制药工程专业文献检索少学时教学的改革

少学时教改调整了教学内容与教学方式,弱化了检索理论,重在检索实践以及问题的解析,弱化专业检索,重视钓鱼式检索以及检索结果的利用,重视教学的双向互动;教书离不开育人,结合课程内容,培养学生的创新意识,增强文化自信以及学术诚信,尊重知识产权。

旋转机械高速启动过程振动信号分析方法的研究

通过对 Haar小波系数与变频信号瞬时频率关系的分析 ,提出了基于 Haar小波分析的旋转机械高速启动过程振动信号瞬时频率的计算方法。并通过利用此方法得到的瞬时频率 ,对原信号利用内插法进行了重采样 ,将由此得到的信号进行阶比分析 ,可以对信号的各阶谱线实现很好的分离 。

金属磁记忆检测技术机理模型

研究了铁磁构件在应力和地磁场共同作用下的磁记忆检测机理,从磁记忆的原理出发,根据铁磁材料所具有的自发磁化和磁畴的特点以及磁的产生机制,提出一种新的磁记忆检测技术的机理模型.以此模型为基础,得出试件表面所测得的磁场是缺陷处产生的漏磁场、试件本身感应磁场以及环境磁场矢量叠加的结果,并以矩形槽为例用matlab对磁场进行了仿真,很好的解释了磁记忆检测过程中的现象.

基于小波变换的旋转机械振动信号数据压缩方法的研究

在分析了旋转机械振动信号的特点和小波变换在信号奇异性检测上的特性后 ,提出了利用小波系数表征信号的奇异性特征 ,及用信号的频谱来表征信号的整体特征。而用这二类数据表征信号时的数据量远远小于振动时域信号的数据量。因此本文提出了利用这二类信号对振动信号进行数据压缩的方法。通过仿真计算和对实际数据的计算证明 ,该方法既可以得到较高的信号压缩比又保留了信号的局部特征 ,有着很好的信号重构性。

基于可观测性和可靠性的传感器分布优化设计

为了解决航天器的故障检测的传感器分布的设计问题,本文提出一种描述系统故障的有向图模型,针对该模型,给出了基于可观测性和可靠性的传感器分布的设计问题的描述,并提出了优化设计的思想。根据该思想给出了传感器分布优化设计方案,该方案考虑了故障的可观测性和故障检测的可靠性问题,还有传感器安置成本的约束问题,并采用了贪婪启发式算法实现了该方案。该方案应用到某卫星一次电源系统,仿真算例的结果表明该方案满足了可观测性和可靠性的要求,通过与其它设计方案对比,该方案能够快速提高系统的可靠性,更适合系统设计的需要。

基于梳状小波的旋转机械振动信号降噪方法的研究

通过对小波变换降噪性能的研究 ,针对旋转机械振动信号数据采集的特点 ,提出了一种在旋转机械振动信号处理中 ,利用梳状小波进行降噪的方法。该方法利用梳状小波生成的梳状滤波器对旋转机械振动信号进行降噪处理。通过仿真计算 ,对该方法进行了检验 ,并与线性平均法进行了比较 。

水解木质素在超临界乙醇溶液中的催化液化(Ⅱ) 反应时间、液固比和反应气氛对反应的影响

研究了反应时间、液固比和反应气氛对水解木质素超临界降解液化的影响。通过分析产物的分布、碳氢含量和碳基的转化率及收率,表明在超临界乙醇溶液中,水解木质素在10min内就能被降解液化,反应时间的延长会导致缩合反应的加剧;液固比以10:1为宜,液固比的降低容易导致水解木质素降解不完全,而更高的液固比虽可使油分的总收率略微提高,但是溶剂用量增加,同时结果表明这是由于溶剂与木质素降解产物的反应所致。无论是在惰性气氛还是在氢气气氛下,在超临界乙醇溶剂中催化液化的结果基本一致,氢气气氛的存在无助于木质素的降解,只在一定程度上由于氢气的解理而使缩合反应有所减少。

水解木质素在超临界乙醇溶液中的催化液化(Ⅰ) 温度、总碱量和硫化比对反应的影响

研究了水解木质素在高压釜中的间歇催化液化。通过分析产物的分布、碳氢含量和碳基的转化率及收率,证明氢氧化钠是水解木质素在超临界乙醇溶液中液化的高效催化剂,当氢氧化钠催化剂含量为0.06g/mL时,原料碳基转化率可高达93.53%,总油分碳基收率则高达94.96%。同时,实验表明氢氧化钠催化剂的催化效果要优于氢氧化钠/硫化钠复合催化剂的催化液化效果,硫化钠的加入无助于水解木质素在超临界乙醇溶液中的液化。结果的分析显示水解木质素在超临界乙醇溶液中的液化过程非常复杂,包括水解木质素单元的降解反应脱氧反应和木质素单元的支链脱落等过程。

基于MATLAB软件平台的全息谱图及在风机振动故障诊断中应用的研究

介绍了全息谱的概念。并阐述了利用 MAT-LAB软件绘制二维全息谱图和三维全息谱图的方法。最后结合风机振动信号的特点 ,对全息谱在风机振动故障诊断中的应用进行了研究。给出了一些故障在全息谱上的表征 ,并给出了利用全息谱技术对振动故障分析的一些实例。

基于小波变换的旋转机械轴径表面缺陷诊断方法的研究

通过对旋转机械的轴径表面缺陷在轴振动信号中的特征进行的分析 ,指出该类信号不能用频谱分析的方法进行分析。由于小波分析具有将信号的不连续性在小波系数中表现出来的特点 ,所以本文提出利用小波分析的方法 ,通过对机组启机过程振动信号的小波变换 ,得到轴径表面缺陷在轴振动信号中的特征。并且通过小波逼近系数还可得到机组实际振动的大小。使振动信号可以反映机组的实际振动情况。

网络化的离心压缩机组振动在线监测及故障诊断系统的研究

提出了一种网络化的大机组振动在线监测和故障诊断系统。论述了系统网络化的意义和重要性。介绍了系统各部分的组成和功能。

基于改进遗传算法的一类多资源测控调度问题研究

研究一类测控弧段具有优先级约束的多资源、大规模测控调度问题。首先对问题中的约束条件进行分析和处理,并建立问题的数学模型。进而针对问题特点,以遗传算法为基础,通过设计选择适当的交叉、和变异算子,设计了一种改进的遗传算法。最后通过算例计算表明,应用该方法求解此类测控资源调度问题具有较为理想的性能,是合理、有效的。

EMD与样本熵在往复压缩机气阀故障诊断中的应用

针对往复压缩机气阀故障信号冲击性、非连续性特点,采用EMD方法分解提取各频率故障信号。然后通过对数据重新筛选、提出主要振动信息对分解波形进行了重构。并对往复压缩机故障信号分解及重构数据进行了分析,提取了故障信息。针对正常与故障信号分解结果复杂度不一致的特点,对EMD分解后包含的故障信息主要分量进一步通过样本熵进行量化识别。最后通过对正常、阀片缺口、弹簧失效的实测信号进行EMD分解、重构和样本熵分析,精确提取了故障信息,验证了方法的有效性。

基于层次模糊熵和改进支持向量机的轴承诊断方法研究

提出一种新的轴承故障特征提取方法——层次模糊熵(Hierarchical Fuzzy Entropy,HFE)。层次模糊熵包括层次分析和模糊熵计算。与多尺度模糊熵相比,层次模糊熵既分析信号的低频分量又分析信号的高频分量,因而能提取更全面、准确的故障信息。改进支持向量机(Improved support vector machine based binary tree,ISVMBT)相比其他多分类器具有识别率更高的优势,因此提出了一种基于层次模糊熵和改进支持向量机的轴承故障诊断方法。首先将HFE作为故障特征提取工具,然后将所得的特征向量输入到改进支持向量机进行模式识别。通过轴承故障诊断的工程应用,表明该方法可以有效提取轴承故障特征,实现轴承不同故障类型和故障程度的准确识别。

具有混合数据的维修策略决策方法

设备维修策略决策问题的研究,不但可以降低维修成本,还可以提高设备的可用性、可靠性、安全性及产品质量。目前虽取得了一定的进展,但还从未解决混合数据下的维修策略决策问题。应用随机优势构造局部和谐指数和非和谐指数以解决维修策略决策中随机性评价下的比较问题;将模糊评价转化为模糊数,并利用模糊数质心距建立局部和谐指数和非和谐指数以解决模糊性评价下的择优问题。通过以上处理,在ELECTREⅢ方法中可以把维修策略决策中的随机性评价和模糊性评价视为确定性评价来对待,进而解决了设备维修策略决策中的混合数据问题。将其应用到火力发电系统的汽轮机中,试验结果表明,此方法是合理的和有效的。

铁磁构件磁记忆检测技术的研究进展

金属磁记忆技术在检测铁磁构件应力集中和疲劳损伤等早期失效方面具有潜力。从磁记忆效应的机理研究、基础性试验探讨到检测信号的影响因素分析以及工程应用,对该技术在近几年来的发展现状进行了综述,并讨论了其在理论和实际应用中存在的问题。在国内外现有研究的基础上,指出了磁记忆检测技术的特点和需要进一步研究的发展方向。

改进二叉树支持向量机及其故障诊断方法研究

针对层次结构对二叉树支持向量机分类性能影响较大的问题,提出了一种改进的二叉树支持向量机层次结构构建方法。以类内样本平均距离和类间样本平均距离建立带权值的可分性测度,将类间距离大且类内样本分布广的类最先分离,并提出了权值选取准则和算法步骤。利用标准数据集,通过与不同多类算法比较,验证了改进的二叉树支持向量机的优越性。以往复压缩机传动机构为研究对象,基于多重分形和奇异值分解提取故障特征,应用改进的二叉树支持向量机实现了常见故障的准确诊断。

基于蚁群优化-模拟退火的天地测控资源联合调度

研究了一类约束条件复杂、具有多时间窗口特性的天地测控资源联合调度问题。建立了涵盖多种约束的问题数学模型和基于测控弧段时间序的无圈有向图模型,提出了一种蚁群优化-模拟退火算法(ACO-SA)求解问题。探讨了两种算法的融合策略,完成了包括状态转移规则、可行解生成策略、信息素更新准则、邻域结构、快速退火计划等关键技术的设计实现。多个算例仿真和结果分析表明,测控弧段时间序能保证ACO-SA得到高质量的优化结果,模拟退火机制能有效提高蚁群优化算法的收敛速度和求解质量,相比于基本遗传算法和先到先服务算法,ACO-SA能得到质量更好的解。

基于解析冗余关系的动态系统故障检测和隔离

利用解析冗余关系方法进行故障检测和隔离的关键就是系统解析冗余关系的建立.未知变量剔出法对模型复杂的非线性动态系统是非常困难的.通过在系统键合图模型中加入观测信号和虚拟传感器的方法建立系统的诊断键合图模型,根据诊断键合图模型的因果路径构建系统的解析冗余关系和系统故障特征矩阵,并利用系统实际观测特征与故障特征的比较进行系统的故障检测和隔离.将该方法应用到五箱系统的故障检测和隔离,仿真结果验证了该方法的便捷性、有效性和实用性.