基于修正共形接触的往复压缩机轴承碰磨研究

传统Hertz接触模型在分析往复压缩机轴承碰磨故障时,存在计算误差大的问题。为此,针对滑动轴承碰磨故障的共形接触特点,提出一种适用于轴承碰磨故障的修正共形接触力模型。该模型在L-N接触力模型的基础上引入修正刚度系数Kc和修正刚度指数nc,得到修正共形接触力模型。基于拉格朗日第二类动力学方程,建立含有往复压缩机连杆大头处轴承间隙的动力学方程;利用RecurDyn软件仿真验证修正共形接触力模型的正确性;分析不同轴承间隙对十字头加速度和轴承接触力的影响,并研究了轴承最大磨损间隙下的轴心轨迹。研究结果表明:修正共形接触力模型相比于L-N接触力模型,更适用于小间隙的载荷接触,且修正共形接触力模型相比L-N接触力模型误差最大可减少约82%。所提出的修正共形接触力模型更适应于往复压缩机轴承间隙碰磨故障的描述。

基于OBE教育理念的工程力学课程教学创新探索

工程力学是工业设计专业重要的学科专业基础课程。结合工业设计学情特点,基于OBE教育理念,对工程力学教学内容、教学方法和考核方式三方面进行教学创新改革,助力培养有理想、有能力、有情怀、有担当的高级工程设计人才。

基于OBE理念的实验力学课程教学改革与实践

实验力学是一门融合理论与实验的综合性专业课程,涉及光学、力学、数学等多学科的内容。针对当前教学过程中存在的两类“痛点”问题,基于OBE(Outcome based Education)理念,从教学内容、教学方法和考核方式三方面出发,对实验力学课程进行教学改革,助力培养专业理论水平过硬、实践创新能力够强的工程力学专业技术人才的目标。

基于增强卷积神经网络的滚动轴承故障诊断

针对现有深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)进行故障特征提取时存在全局特征描述能力不足以及提取特征时注意图权重系数选取上不明确的问题,提出一种特征增强的深度强化学习滚动轴承故障诊断方法。该方法首先将双通道注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)嵌入到CNN中,提取更为重要的隐形特征对滚动轴承不同故障进行有效分类识别,然后将全连接层作为智能体在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的Q-learning基础上进行学习,利用DRL的经验回放机制存储智能体和环境交互时的经验数据,通过梯度下降法更新注意力图的权重参数,寻找最佳分类策略,最后通过试验研究验证该方法的有效性。研究结果表明:该方法对轴承数据的故障识别率可达到99.69%。通过对比可知,所提方法比现有的BP、CNN、SE-CNN、CBAM-CNN等常用机器学习方法具有更好的诊断性能和自适应能力。

基于联合对抗深度迁移的轴承故障诊断方法

长期现场监测的滚动轴承大数据往往故障样本较少且受噪声和监测误差的影响,有用故障信息容易淹没在正常样本数据中,特别对于变工况和不同场景下的数据集服从不同分布的问题,如果直接利用基于深度学习的故障诊断方法进行识别,容易造成误判或漏判。为此,提出一种基于联合对抗深度迁移的滚动轴承故障诊断方法。该方法融合了深度学习和迁移学习的各自优点。首先利用具有批量归一化层的卷积神经网络,提取实验室有标签源域数据和现场无标签目标域数据的不变特征,然后通过广义切片Wasserstein距离来度量域间数据的联合分布差异性,并采用softmax激活函数作为域判别器和分类器实现识别。最后通过凯斯西储大学滚动轴承数据集、西安交通大学滚动轴承数据集和现场滚动轴承数据集进行不同诊断方法之间的对比、验证和应用研究。研究结果表明,所提方法在滚动轴承数据集的平均分类准确率能达到99%,相比于其他方法具有更高的分类精度和更好的迁移性能,可为滚动轴承故障诊断提供一种新的有效方法。

基于非线性复杂测度的往复压缩机故障诊断

往复压缩机以多源非线性冲击振动信号为主,应用传统方法难以从振动信号中提取故障特征,为此提出一种基于非线性复杂测度的往复压缩机故障诊断方法。以气阀正常、阀片有缺口、阀片断裂及弹簧损坏4种状态下往复压缩机气阀振动信号为分析数据,在小波阈值降噪处理的基础上,采用均值符号化方法计算信号的归一化Lempel-Ziv复杂度(Lempel-Zivcomplexity,LZC)指标,分别给出各状态相应的LZC特征区间,利用BP人工神经网络对各状态信号的有效值特征、功率谱能量特征及LZC特征分别进行训练和测试,结果表明LZC更能准确区分不同状态的往复压缩机气阀故障,为往复压缩机故障诊断和维修决策提供了一种有效方法。

变转速风电行星齿轮传动系统动力学特性

针对风力发电机变转速工况,采用集中质量参数法建立了变速风电行星齿轮传动系统的动力学模型,通过傅里叶级数将时变啮合刚度转化为啮合频率的函数形式,根据仿真的线性升速曲线,分析了变转速对齿轮副时变啮合刚度的影响,并利用龙格库塔法求得了传动系统中各齿轮的动态响应.在此基础上,对风电齿轮箱试验台升速过程测试信号进行分析,验证了所建变转速风电行星齿轮传动系统动力学模型的有效性.

小波降噪性能分析及其在往复压缩机故障特征提取中应用

在仿真含高斯噪声和白噪声原始信号的基础上,使用了信噪比(SNR)和维持率(KP)性能指标,评估了采用3种小波族系(Symlets,Daubechies及Coiflet)、4种阈值选取方法(Rigrsure,Sqtwolog,Heursure和Manimaxi)和3种阈值重调方法(One,Sln,Mln)组合参数的去噪能力,并将最佳参数组合的小波降噪方法应用于往复压缩机故障特征提取。结果表明:采用Db4小波、Heursure阈值选取方法及Sln阈值重调方法,可以得到最优的去噪性能,不仅能够有效降低噪声往复压缩机信号中的噪声干扰,还最大限度的保持了原故障信号的特征。

基于工程教育专业认证的课程教学质量监控、评价及持续改进——以东北石油大学机自专业为例

机械设计制造及其自动化专业为东北石油大学国家级一流本科专业和工程教育认证专业,本文以该专业为研究对象,依据工程教育认证标准,建立了课程教学质量监控、评价及持续改进的机制,给出了具体的实施方案和办法,形成了监控→评价→改进→再监控→再评价→再改进的课程教学质量监控、评价及持续改进体系,促进了该专业的课程教学质量显著提高。

基于α稳定分布的往复压缩机故障诊断方法

针对往复压缩机信号具有典型的非高斯脉冲特性,提出了一种基于α稳定分布模型的往复压缩机故障诊断方法。通过该方法估计了往复压缩机在气阀正常、阀片有缺口、阀片断裂和弹簧损坏4种状态下的信号分布参数,提取了估计参数下各状态的分数低阶统计量特征。结果表明:α稳定分布可以有效表征往复压缩机气阀信号状态,为其故障诊断提供了一种有效方法。

基于广义局部频率的非线性非平稳信号故障特征提取方法研究

振动信号的特征提取一直是设备状态监测及故障诊断领域的研究前沿,特别是大型复杂装备系统早期故障、微弱故障及多源复合故障的非线性非平稳信号特征提取问题存在着更大的困难,已成为该领域最具挑战性的研究热点。基于对频率内涵本质的重新考察和认识,本文提出了广义局部频率新概念,深入开展了适于非线性非平稳信号故障特征提取方法研究,并成功应用于往复压缩机组多源冲击振动故障特征的提取。

SPOC背景下工程力学课程教学改革研究

MOOC网络平台为现代高等教育提供了机遇和挑战,新的SPOC形式是对MOOC的有益改进和补充。本文重点介绍了《工程力学》SPOC课程建设过程,以及融合翻转课堂的教学模式设计思路,通过研究与实践表明,采用SPOC平台教学资源实施翻转课堂的教学能够有效摆脱时间、空间与物质条件的束缚,提高了学生学习的主观能动性与思维创新能力,强化教师的教学指导作用与课堂控制力,促进了师生之间的知识互动与情感互动,有效提高了教学质量。

基于示功图几何性质与神经网络的往复压缩机气阀故障诊断

示功图是判别往复压缩机气缸部分工作性能和运行状况的重要依据,与机体表面振动分析方法相比,其特征机理明确,能够从更深层次上诊断往复压缩机故障。针对往复压缩机示功图的特征提取问题,提出一种基于平面图形几何性质的示功图特征定量描述方法,为了验证所提方法的有效性,分别提取了往复压缩机气阀4种常见状态下示功图的几何性质参数和振动信号的时域统计指标作为特征向量,利用BP神经网络作为分类器进行训练和测试的对比分析。结果表明,所提方法对气阀故障的识别率达到了100%,因此该方法能够有效提取往复压缩机的异常特征,可以提高往复压缩机气缸部分在线状态监测与故障诊断的准确率。

基于LMD多尺度熵和LSSVM的往复压缩机故障诊断方法研究

针对往复压缩机振动信号的非线性和非平稳多源冲击性,提出一种基于局部均值分解(LMD)、多尺度熵(MSE)和最小二乘支持向量机的诊断方法。首先,利用LMD将不同状态振动信号分解为一系列乘积函数(PF)分量,然后根据各PF分量与原信号的互信息值,选择相关性较大且包含故障状态主要信息分量,计算其相应的多尺度熵值,并构造能够定量描述往复压缩机状态的特征向量,最后利用LSSVM作为模式分类器,对上述不同状态下的特征向量样本进行训练和识别,诊断得出往复压缩机气阀故障类型。进一步与小波多尺度熵、EMD多尺度熵方法所提取特征向量识别结果进行对比,结果表明:该方法具有更高的识别率,为往复压缩机故障诊断提供了一种新途径。

基于SPOC环境的“卓越计划”课程教学改革研究

针对高校"卓越计划"课程工程教学易受时间、空间以及经费条件限制的局限性,通过引入SPOC教育平台,借助网络富媒体资源,并应用翻转课堂的混合型教学模式,探索一条"卓越计划"课程改革的新途径,以提高卓越工程师培养的教学质量。

果胶铋四联和三联疗法治疗幽门螺杆菌阳性十二指肠溃疡

目的:对比果胶铋四联(果胶铋、奥美拉唑、阿莫西林、甲硝唑)一周疗法和三联(果胶铋、阿莫西林、甲硝唑)两周疗法对确诊幽门螺杆菌(Hp)阳性的十二指肠溃疡的疗效。方法:91例随机分为四联疗法组(46例)和三联疗法组(45例)治疗,胃镜检查和组织活检于服药前及停药4周后进行。结果:四联疗法组溃疡愈合率为85%,Hp根除率为83%,不良反应发生率为24%;而三联疗法组分别为75%、82%和20%,两组比较无显著性差异。结论:果胶铋四联和三联疗法均对幽门螺杆菌阳性的十二指肠溃疡有效,而四联一周疗法疗程短、价格较便宜,可优先选用。

多相界面检测技术对沉降罐硫化物层的识别

针对联合站沉降罐硫化物层的动态变化特性,提出了一种多相界面检测技术,该方法是通过分析罐内各层物质介电常数的突变规律来对沉降罐的硫化物层进行识别。经现场检测表明,其检测结果与取样分析结果相吻合,应用效果较好。

基于VB与Matlab混合编程的往复压缩机信号处理系统开发

在分析目前往复压缩机信号处理常用方法的基础上,重点阐述了利用COM组件技术实现VB与Matlab混合编程的方法,并将其应用到往复压缩机信号处理系统开发过程中。结果表明,该方法在往复压缩机信号处理系统的人-机友好交互、数值计算和图形处理方面取得了良好效果,具有广泛的应用价值。

基于广义局部频率的非线性非平稳信号故障特征提取方法研究

振动信号时频分析作为设备故障特征提取的重要手段，在旋转机械故障诊断过程中发挥着非常重要的作用。但是，对于往复机械来说，由于其结构复杂、运动形式多样，系统激励具有多源冲击特点，产生的振动信号表现出较强的非平稳、非线性及非高斯等复杂特性。现有时频分析方法得到的频率成分，物理意义不明确，干扰频率成分多.