节流多囊组合结构阻尼器设计及特性研究

针对管路流量与压力脉动的问题,论文设计节流多囊组合结构阻尼器,孔板结构主要对高频脉动流体发挥节流阻尼作用,多囊结构主要对低频脉动流体发挥阻尼衰减作用,如此以来,使得阻尼器能够在较宽的频率范围内发挥较好的衰减作用,能够有效拓宽阻尼器的工作频带。通过试验研究发现,所研制的节流多囊组合结构阻尼器对流体脉动频率35Hz~77Hz范围内的脉动流体,综合衰减作用可达78%以上,具有较宽的工作频带;通过对节流多囊组合结构阻尼器内的五个皮囊分别保持不同的初始充气压力时,阻尼器能够在较宽的频率范围内保持较好的衰减率。

基于油液监测的船舶柴油机故障预测与健康管理技术研究

以连续监测收集的油液光谱数据为依据,提出了基于统计过程控制(SPC)的船舶柴油机故障预测方法,将主要磨损元素的质量浓度梯度作为质量特性指标,运用SPC技术对各质量特性进行了统计分析.结果表明,此船舶柴油机可能存在异常因素而导致磨损状态处在统计控制之外,需要查找故障的根源;并基于上述获得的油液监测数据,利用投影寻踪(PP)方法对此船舶柴油机整机性能退化程度进行了综合评定,制定了相应的评判标准.

多视点云拼接中的ICP算法优化

为了提高多视点云拼接算法的稳定性及其拼接的精度和效率,对现有的ICP算法进行了优化,提出了基于最小二乘法的混合定位点云预拼接方法,对两块点云进行了粗略拼接,获取了两块点云中可匹配部分的对应点集,并给出了具体的算法,进而提出了基于总体最小二乘法的点云精确拼接算法,对两块点云进行了精确拼接,实现了现有ICP算法的优化,保证了拼接的全局收敛性和算法的稳定性,减少了算法的迭代次数,提高了点云拼接的精度和效率.

支持向量机和声发射技术在齿轮裂纹故障诊断中的应用

为了解决齿根疲劳裂纹故障难以识别的问题,对齿轮箱正常和裂纹故障状态的声发射信号进行时间序列分析,利用AR模型的自回归系数作为齿轮箱不同状态时的特征向量,形成支持向量机的训练样本对支持向量机进行网络训练,实现对齿轮箱正常、轻微裂纹和严重裂纹故障状态的识别与诊断。实验结果表明:基于支持向量机和声发射技术的齿轮箱故障诊断系统能够准确地识别与诊断齿轮箱的裂纹故障状态,它对于齿轮裂纹故障检测是一种有效的诊断手段。

基于盲源分离的共振解调技术在齿轮齿面接触故障诊断中的应用

提出一种运用基于盲源分离的共振解调技术对齿轮齿面接触故障进行诊断的方法.该方法利用盲源分离算法对传感器采集的混合信号进行分离,获取纯粹的故障源信号;采用共振解调技术对分离后的故障源信号进行频谱分析,成功地提取了齿轮齿面直接接触的故障特征.

混沌弱信号检测法在齿轮裂纹声发射检测中的应用

分析了Duffing振子的间歇混沌发生原理.研究了基于Duffing方程间歇混沌理论的混沌弱信号检测法,该方法对周期小信号具有敏感特性,能够在强噪声环境下实现对微弱周期小信号的检测.分别采用频谱分析法和混沌弱信号检测法对齿轮裂纹声发射实验数据进行检测,结果表明混沌弱信号检测法具有更高的检测精度和更强的抗干扰能力.

基于联合时频分析的设备状态评估方法

在机电设备状态评估过程中,提出了一种基于联合时频分析的振动、噪声信号测量与分析方法.该方法可以通过综合利用机电设备运行过程中的振动与噪声信号中的有用信息,完成对整机运行状态评估.最后,以某舰船的电机作为实验对象,构建一套振动和噪声测量系统,并运用戈勃变换对所测得的振动和噪声信号进行联合时频分析,从而得到电机真实的运行状态.实验结果表明所提出的测量与分析方法是正确有效的.

基于经验模态分解的齿轮裂纹声发射检测

针对传感器检测到的齿轮裂纹声发射信号存在能量微弱且被噪声湮没的问题,首先将齿轮裂纹产生的声发射信号进行自适应噪声对消,消除环境噪声的干扰;然后将信号进行数字带通滤波,进一步抑制无用信号;最后将信号进行经验模态分解,提取具有裂纹冲击性质的固有模态分量。试验信号分析结果表明,该方法成功重构了齿轮裂纹声发射信号。

浅析内燃机在混合动力汽车上的应用

节能环保已经成为新时代的代名词之一,对于汽车而言,电池技术的发展并不能完全满足汽车的需要,因此大多企业都采用内燃机和电动机混合驱动的方式,而内燃机和电力机混合驱动也成为了当下汽车发展的热潮。相较于普通的燃油汽车而言,混合动力汽车能够更好的提高内燃机的应用效能,能够根据使用者的不同需求及时进行动力转换,从而实现高效、节能和环保的发展目的。本文阐述了混合动力汽车的基本原理,以及内燃机在混合动力汽车中的应用,为混合动力汽车的发展提供一定的理论依据。

支持向量机惩罚参数的自适应调整方法

训练样本集中异常样本的存在会使得支持向量机分类超平面过度复杂,降低了分类器的分类效率和泛化性能,在分析这种问题产生原因的基础之上,提出了一种支持向量机惩罚参数的自适应调整方法。实验证明,该方法简单易行且具有更好的抗干扰能力及更高的推广性能,在工程实际中有着较好的应用前景。

阀控非对称缸电液伺服系统的线性鲁棒观测器设计

为了更为有效地诊断电液伺服控制系统的故障,设计良好的状态观测器是至关重要的前提。针对阀控非对称缸电液伺服系统,提出一种线性鲁棒观测器的设计方法。在考虑建模误差、参数变化、外力干扰、过程噪声以及测量噪声等影响因素的前提下,将系统非线性模型进行线性化,并据此设计系统的线性鲁棒观测器。仿真结果表明:小负荷情况下,该文设计的线性观测器具有一定的鲁棒性。

柴油机液压调速器通用试验台研制

液压调速器通用试验台为调速器提供了模拟柴油机匹配整定的反馈调试功能.文中阐述了试验台的工作原理、各部分硬件组成和功能,基于LabView仿真模块和实时模块建立了模拟实际柴油机的硬件在环仿真系统,设计了软件界面.对调速器进行检验、调试整定和故障分析的试验验证,证实了试验台工作的有效性.

基于小波-主成分分析的离心泵故障诊断方法

提出了一种基于小波-主成分分析的故障检测方法,给出了该方法进行离心泵故障诊断的步骤.以离心泵出口压力脉动信号作为分析对象,利用改进小波算法构建其特征集;以泵的正常状态下测试数据为样本数据,经过主成分分析,对其特征集维数进行了约简,建立了特征提取模型.通过计算的距离测度的方法,实现了离心泵的故障识别.该方法改进了传统的故障智能识别方法大样本和阈值设定困难的局限性,实验验证了其有效性.

阀控非对称缸电液伺服控制系统的故障仿真研究

研究了基于Matlab/Simulink软件的非对称缸电液伺服控制系统的故障仿真技术.考虑系统的固有非线性和伺服阀、非对称缸的动态非线性,建立了系统的非线性数学模型,仿真计算了系统正常状态下的位移、速度、压力、流量变化曲线.以液压缸的内泄漏故障为例,仿真计算了正常、轻度、中度、重度故障条件下的位移、速度变化曲线,比较确定了故障特征,预测了故障发展趋势.

基于加窗和卷积神经网络的柴油机拉缸故障诊断

柴油机发生拉缸故障时,其振动信号较为复杂,而且伴有较强的背景噪声。为实现柴油机拉缸故障诊断,提出了基于加窗和卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)的方法,实现了端到端的故障模式识别。首先将已产生拉缸故障的活塞缸套装入6-135柴油机,进行拉缸故障试验,测取典型工况下机体表面的加速度信号;然后根据柴油机的结构和配气相位分布,分析确定加速度信号的加窗位置并进行加窗处理,得到加窗后信号样本,分为训练集和测试集;再将训练集输入到CNN中不断学习,更新模型参数;最后将训练好的CNN模型应用于测试集,输出故障识别结果。结果表明:基于加窗和CNN的方法可以有效地实现柴油机拉缸故障的诊断。

硬质合金的真空热处理

硬质合金经过真空热处理可改善其综合力学性能,使韧性和耐磨性显著提高,如经真空烧结后淬火回火处理的YKR4硬质合金钻头与真空烧结态的YG11合金钻头相比,在相同条件下钻井时,可提高使用寿命6.8倍.实践证明,真空热处理的硬质合金有明显的强韧化效果.

基于H_∞滤波的电液伺服控制系统鲁棒观测器设计

为了更好地实现电液伺服控制系统的故障诊断,提出一种新的鲁棒状态观测器的设计方法。简化电液伺服控制系统的流量非线性方程,建立系统的线性定常模型;考虑过程噪声与测量噪声,设计系统的鲁棒观测器结构;并运用H∞滤波理论确定观测器设计的性能指标,求解系统的矩阵Riccati方程,计算观测器的反馈增益矩阵。设计实例表明,该方法不仅计算简便、易于工程实现,而且能限制噪声干扰对观测误差的影响。

齿轮裂纹声发射检测模拟实验研究

提出了一种齿轮裂纹声发射检测模拟实验方案,设计了一套齿轮齿牙承载实验装置,构建了声发射检测系统,进行了实验过程中噪声干扰和消噪方法分析。应用小波包技术有效地提取了齿轮裂纹扩展声发射信号特征,并采用软解调技术进行了声发射源的识别。

最小均方盲反卷积法在机械设备振动分析中的应用

将多通道盲反卷积应用于机械设备振动信号的分析,分析了机械振动信号的多通道盲反卷积模型,采用最小均方盲反卷积算法从测量信号中分离振源信号,并进行实验论证.实验内容包括:提取滚动轴承故障源信号,斜齿轮故障源信号以及柴油机活塞-缸套撞击信号.

利用多通道盲反卷积提取滚动轴承故障冲击信号

分析了滚动轴承振动信号的多通道盲反卷积模型。在实验室中利用最小均方盲反卷积算法,从测量信号中提取出滚动轴承故障冲击信号,实现了滚动轴承的故障诊断。