基于仿真数据驱动和领域自适应的滚动轴承故障诊断方法

针对实际工业环境中较难获取大量的高质量滚动轴承故障数据,智能诊断模型泛化性能差的问题,提出了一种基于仿真数据驱动和领域自适应的故障诊断方法。首先,建立仿真数据驱动故障诊断所需的物理模型,并根据轴承的型号及相应工况模拟不同故障形式,获得丰富的仿真数据;其次,采用迁移学习的方法解决仿真与实际故障数据存在数据特征分布不一致的问题,通过残差通道注意力机制网络提取不同领域的迁移故障特征,采用考虑了源域与目标域数据特征的条件分布差异的条件最大均值差异度量准则进行网络训练过程中不同领域的自适应操作;最后,在人为损坏和加速寿命实验损坏的轴承数据集上进行了不同迁移模型的实验验证,结果表明所提方法能在目标域小样本监督情况下获得较高的识别精度。

自相关结合灰色关联度的轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承性能衰退指标敏感度低且退化起始点难以检测的问题,本文提出了自相关函数结合灰色关联度(Autocorrelation function and gray relational degree,AF-GRD)的轴承早期故障诊断方法。首先,基于希尔伯特变换和自相关函数处理轴承全寿命数据样本组获得自相关系列函数。然后,提取轴承运行初期的第一组数据作为参考样本,计算其余样本和参考样本的灰色关联度并构建轴承性能衰退指标。最后,根据该指标的变化趋势和健康阈值确定轴承早期故障发生的时间段,截取该时段的数据样本进行希尔伯特包络谱分析实现轴承早期故障诊断。利用实验室数据库完成对轴承早期故障诊断,结果表明:所提方法敏感度高而且可以完成轴承早期退化检测。

石墨烯增强相对镍基复合镀层的强化作用及镀层制备

为促进石墨烯基复合材料的制备和应用,利用电沉积的方法在碳素钢基体表面分别制备了石墨烯/镍复合镀层及纯镍镀层,利用扫描电镜(SEM)对镀层的形貌进行了观察分析,利用X射线衍射仪(XRD)对镀层的物相进行了分析,利用硬度测试仪对镀层进行了力学性能的评价。研究表明:在相同的制备条件下,对于石墨烯/镍复合镀层,石墨烯的引入使镍基晶粒细化,且由于石墨烯导电性能比镍好,在电沉积过程中,镍离子优先在石墨烯片上沉积形成包状凸起;而未添加石墨烯的纯镍镀层在沉积过程形成的是较为光滑平整的纯镍镀层,晶粒较大。XRD检测结果显示,整个电沉积过程无相变发生,石墨烯的引入使得沉积镍的晶粒细小,组织更致密。Raman检测结果显示沉积电流越小,沉积的石墨烯的2D峰与G峰的强度比值越大,分散效果越好。添加石墨烯的镍镀层硬度明显高于未添加石墨烯的镀层,最高硬度可达约530 HV_(4.9 N)。以上结果表明:利用电沉积技术将石墨烯作为第二相引入到金属基体中,是一种有效制备高性能石墨烯/金属复合材料的方法。

NTC热敏陶瓷研究进展

负温度系数(NTC)热敏陶瓷因优异的稳定性、良好的灵敏度及低成本被广泛应用于电子、仪表、航天等领域。不同晶体结构的NTC热敏陶瓷通常应用于不同的温度条件,以适用于高温条件的钙钛矿结构与适用于低温条件的尖晶石结构NTC热敏陶瓷为主要综述内容,归纳分析了NTC热敏陶瓷的导电机理、改性方式、材料体系、新型制备方法与其在薄膜领域的研究,并对未来发展趋势作出展望。总的来说,对于两种不同晶体结构的NTC热敏陶瓷,虽然不同的材料体系导致了他们应用条件的差异,但他们具有相似的掺杂复合改性方式与烧结制备方法。制造性能优异并能满足工业需求的NTC热敏陶瓷材料仍是未来研究的重点。