基于变分态分解与灰狼优化支持向量机的齿轮箱故障诊断

由于行星齿轮齿轮箱的振动信号具有非平稳、非线性特性,在复杂工况下,会对其早期微弱的故障信号造成干扰,不能正确地识别出故障信息。为解决以上问题,采用基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与灰狼优化支持向量机的故障诊断方法。利用中心频率近似方法,求解出了变分模态分解的参数K,对分解出的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量进行相关性分析,优选出分量进行信号重构。将重构信号进行故障特征提取,利用灰狼优化支持向量机的方法进行故障模式识别。实验结果表明:采用所提方法对行星齿轮箱的故障识别准确率达到99.375%。

一种基于静电纺丝技术线状超级电容器的制备

为满足轻薄化、柔性化和可穿戴化电子产品对柔性储能器件的需求,运用静电纺丝技术与滚筒接收方法得到PAN/MnCl 2复合纳米纤维膜,再经特定装置加捻、预氧化、碳化生成复合碳纳米纤维束CNFs/MnO2,利用恒电位沉积方法在其表面形成一层聚苯胺PANI,制备了以CNFs/MnO2/PANI为电极材料的线状超级电容器。搭建三电极测试体系平台,运用恒流充放电、循环伏安法测试,数据显示本方法制备的超级电容器比容量可达到142.31F/g,且具有一定的柔韧性和循环性。

基于北斗通信的边坡位移数据监控系统设计

近年来,突发性的山体滑坡、泥石流等自然灾害现象不断发生,如何高效地预防,是人们需要迫切解决的问题之一。文中利用先进电子技术,提出了一种基于单片机+北斗导航模块的边坡位移数据采集系统。系统中,位移传感器将采集到的数据上发送给单片机进行处理,然后通过北斗模块的短报文功能,上传到监控中心,实现了偏远无人值守地区边坡位置的实施监控。通过实地模拟测试,系统运行稳定,系统误差在可控范围内。

汽车风窗除雾数值模拟

在汽车暖通技术中,挡风玻璃消霜除雾和预防是一项重要的研究工作。其中,CFD计算分析中除霜过程分析往往比较除雾过程分析更加方便有效。本文利用计算流体力学和传热传质学计算平台,结合理论分析建立除雾模型,研究气流作用下挡风玻璃除雾过程演变和性能模拟计算分析问题。开发过程中采用CFD技术对空调的除霜性能进行优化,具有重要的工程意义和实用价值。

地质超前预报系统在栋梁坡隧道施工中的应用

基于地震反射波法超前预测系统的原理及主要技术手段,以栋梁坡隧道工程为实例,针对隧道复杂的地质条件,施工过程中将超前地质预报和地质素描调查相结合,先对隧道全段范围内地形、地层岩性等进行全面核查,然后结合核查结果运用地震反射波法预报掌子面前方的节理裂隙发育情况,围岩完整性等地质信息。开挖后验证情况与预测结果基本一致,为后续预防突水塌方等隧道地质灾害事故的发生提供数据支撑,有效保证栋梁坡隧道的施工安全。

一种基于STM32的智能家居无线网关设计

以STM32F103嵌入式处理器为核心,配合其他相关功能模块及手机端的控制系统,实现了温湿度采集报警、红外检测安防报警、控制室内部分家居开关灯功能。根据室内的温湿度信息、红外检测的检测情况,当室内发生火灾或者不法分子入侵时,可以启动相关的报警装置。另外,远程端通过Wi-Fi模块实现Wi-Fi信号连接,可以即时从手机上查看检测到的温湿度信息。系统以低成本、高性价比、功能齐全、简单实用为理念,是一款具有较高实用性的智能家居系统。

基于Gamma过程的气门导管剩余寿命预测方法

本文提出一种基于Gamma过程的气门导管剩余寿命预测方法。假定柴油发动机气门导管退化量增量的均值和方差呈线性规律,在小样本条件下建立基于Gamma分布的连续累计磨损退化过程。根据检测得到的退化值,通过极大似然估计得到形状参数和尺度参数,进而得到未来时刻基于Gamma分布的剩余寿命概率密度函数,从而实现剩余寿命预测。通过假定退化量增量的均值和方差,可以仿真得到柴油发动机气门导管全寿命数据。在此基础上,进行参数估计与寿命预测,结果表明所提方法能够实现寿命预测,且相较于大样本条件下的预测效果更优。

特高压输变电力杆塔1.6mm细丝埋弧焊薄壁带颈法兰焊接工艺研究

使用NBC-500焊机、ER50-6焊丝(Φ1.6)配合焊剂SJ101焊接特高压输电杆塔薄壁管与带颈法兰对接环缝,一级焊缝一次交检合格率大幅提高。进而提高生产效率,降低劳动强度和对人员技能需求,基本实现操作人员经过短期培训即可上岗操作,且产品符合质量要求。

一种提高认知无线Mesh网络性能的技术研究

近年来,数据的需求量大大的增加,如何能在有限的频谱下传送更多的数据,提高频谱的利用率问题成为人们关注的焦点,无线认知Mesh网络的出现及发展正是符合了这一要求。文中对无线感知技术中PCA算法进行了详细的研究,并结合MATLAB对PCA算法进行了实际的仿真,最终得出了利用PCA算法的降维技术能有效解决数据量大带来的计算、处理、分类等难题,是提高无线认知Mesh网络性能的一个有力措施。