矿用通风机叶片线激光测量数据优化方法研究

测量模型的提取是矿用通风机叶片几何变形检测的关键,为了提高叶片测量模型的精度,提出一种基于最小二乘准则的线激光测量数据优化方法。首先,利用卡尔曼滤波算法实时处理线激光传感器原始测量数据,提高坐标测量精度,为后续模型构建提供精准数据;然后,采用三次多项式法、三次B样条法、高阶贝塞尔法分别拟合求解三个测量模型,并基于最小二乘准则评价各模型的显著性水平,从而优选出适合通风机叶片几何特征的测量模型;最后,进行了实验研究。结果表明,采用三次B样条函数构建叶片测量模型可以获得最佳的拟合效果,其显著性评价因子最小(小于0.05),本方法通过数据优化有效提高了叶片测量模型的精度,为后续通风机叶片几何评价提供一种有效的技术解决方案。

一种基于应急模式的旋转机械故障分析方法研究

为提升旋转机械故障分析的智能化水平,提出一种基于应急模式的振动故障分析方法,阐明了应急检测模式的内涵,分析了应急模式下故障预警的策略,采用改进FFT振动频谱分析算法解决了旋转机械故障分析和诊断的问题。研究结果表明,该方法解决了FFT算法频率细分与实时性的矛盾,有效提高了算法的动态特性,为智能化机械故障分析提供了一种有效方法。