一种IMAE和IDHT的轴承故障识别新方法应用研究

为了提高故障识别精度,提出一种改进多尺度注意熵(Improved Multi-scale Attention Entropy,IMAE)和改进自组织分裂分层Voronoi细分(Improved Self-organizing Divisive Hierarchical Voronoi Tessellation,IDHT)分类器的轴承故障诊断新方法。首先,针对注意熵(Attention Entropy,AE)的缺陷,提出改进多尺度注意熵(IMAE);随后,采用IMAE对原始振动信号进行特征提取;其次,采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)对特征向量进行降维操作;最后,针对自组织分裂分层Voronoi细分(Self-organizing Divisive Hierarchical Voronoi Tessellation,DHT)分类器的缺陷,基于Pearson相关系数对加权马氏距离(Weighted Mahalanobis Distance,WMD)进行改进,形成改进加权马氏距离(Improved Weighted Mahalanobis Distance,IWMD);并利用IWMD的优势对DHT分类器进行改进,形成IDHT分类器。为了测试所提新方法的准确性与有效性,采用试验台数据进行分析;通过分析发现其平均故障识别准确率高达98.533%。同时,为了验证所提方法的优越性,将其与8种故障模型进行对比,结果表明:采用所提新方法进行故障识别使正确率提高0.39%~8.06%。

基于多目标优化MCKD的轴承微弱故障诊断研究

针对最大相关峭度反褶积(MCKD)算法中滤波步长对轴承微弱故障信号处理准确性的影响较为严重这一缺陷,提出基于多目标优化MCKD的自适应轴承微弱故障诊断方法。首先针对多尺度极差熵(MRE)对故障信号中的有用信息不能全面反映的缺陷,对其进行均值化处理形成多尺度均值极差熵(MMRE);随后以MMRE和符号动态熵(SDE)为目标函数,采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对MCKD算法中的滤波步长进行优化选取,使得MCKD算法可以自适应地处理轴承微弱故障信号。通过试验数据对该方法进行验证并与单目标优化法进行对比,证明了该方法的有效性及可靠性。

泡沫铝-聚氨酯的制备及其吸能特性分析

目的制备泡沫铝-聚氨酯复合材料,并研究球形开孔泡沫铝的孔隙率、聚氨酯(PU)的含量对泡沫铝-聚氨酯复合材料压缩性能和吸能性能的影响。分析泡沫铝孔隙率、聚氨酯含量对泡沫铝-聚氨酯复合材料吸能效率和理想吸能效率的影响规律。方法通过对复合材料试样进行准静态压缩试验,得出对应的应力-应变曲线,进一步推导出吸能-应变曲线、吸能效率-应力曲线和理想吸能效率-应力曲线。结果当泡沫铝的孔隙率一定时,随着PU含量的上升,泡沫铝-聚氨酯复合材料的压缩性能和吸能性能得到提升。当PU含量一定时,随着泡沫铝孔隙率的减小,泡沫铝-聚氨酯复合材料的压缩性能和吸能性能会增加。结论明确了吸能效率曲线和理想吸能效率曲线的应用范围,为缓冲材料的选择提供了依据。

泡沫铝-聚氨酯复合材料力学及吸能性能分析

目的研究泡沫铝相对密度、孔径对泡沫铝-聚氨酯复合材料准静态压缩力学性能、吸能性能、吸能效率和理想吸能效率的影响。方法将制备的泡沫铝-聚氨酯复合材料试样在万能材料试验机上进行准静态压缩试验,得出对应的应力-应变曲线,由应力-应变曲线分析材料的吸能性能、吸能效率、理想吸能效率。结果当泡沫铝孔径一定,泡沫铝相对密度由0.350提升至0.384时,泡沫铝-聚氨酯复合材料屈服强度提升了4.38MPa,而最大吸能效率由0.29下降至0.27,准静态压缩性能有所提高。当泡沫铝相对密度一定,泡沫铝孔径由5 mm增加至9 mm时,泡沫铝-聚氨酯复合材料屈服强度提升了6.16 MPa,而最大吸能效率由0.25升高到0.27,准静态压缩性能有所提高。结论当进行准静态压缩时,泡沫铝-聚氨酯复合材料压缩性能随相对密度的增大而增大,随孔径的增大而增大;泡沫铝-聚氨酯复合材料的吸能性能随相对密度的增大而增大,随孔径的增大而增大;泡沫铝-聚氨酯复合材料的最大吸能效率随相对密度的增大而减小,随孔径的增大变化微小。

泡沫铝-聚氨酯静态压缩特性及吸能特性分析

目的研究球形孔开孔泡沫铝相对密度、孔径对泡沫铝-聚氨酯复合材料力学性能的影响,以及对其吸能性能的影响。方法对制备的泡沫铝-聚氨酯复合材料进行准静态压缩实验。结果通过准静态压缩实验,得出分别对应的应力-应变曲线,并通过应力-应变曲线推导出吸能-应变曲线。当泡沫铝孔径一定时,泡沫铝相对密度从35.0%提升到38.4%时,泡沫铝-聚氨酯复合材料的屈服强度增加了6.5 MPa。当泡沫铝相对密度一定时,泡沫铝孔径从5.5 mm增大到9.5 mm时,泡沫铝-聚氨酯复合材料的屈服强度增加了3.38 MPa。结论泡沫铝的相对密度、孔径对泡沫铝-聚氨酯复合材料的性能有很大的影响,泡沫铝的相对密度越大,复合材料的性能越好,泡沫铝孔径越大复合材料性能越好,且泡沫铝相对密度越大,复合材料吸能特性越好,泡沫铝孔径越大,复合材料吸能特性越好。

泡沫铝-聚氨酯复合材料压缩性能分析

目的研究泡沫铝孔径(泡沫铝内部孢孔直径)对泡沫铝压缩性能的影响,并对泡沫铝、聚氨酯(PU)、泡沫铝-聚氨酯复合材料的压缩性能和吸能性能进行对比分析。分析泡沫铝孔隙率、聚氨酯含量对泡沫铝-聚氨酯复合材料压缩性能和吸能性能的影响规律。方法对试样进行准静态压缩试验。结果通过准静态压缩试验,分别得出了对应的应力-应变曲线,并通过应力-应变曲线推导出吸能-应变曲线。结论从试验所得的应力-应变曲线和吸能-应变曲线可知,泡沫铝压缩性能、吸能性能随着泡沫铝孔径的增加而变好,且在泡沫铝中加入聚氨酯形成泡沫铝-聚氨酯复合材料后,其压缩性能、吸能性能相对于单纯泡沫铝、聚氨酯有很大提升。当泡沫铝孔隙率一定时,泡沫铝-聚氨酯复合材料的压缩性能、吸能性能会随着聚氨酯含量的增加而变好。当聚氨酯含量一定时,泡沫铝-聚氨酯复合材料的压缩性能、吸能性能会随着泡沫铝孔隙率的减小而变好。

泡沫铝孔隙率对泡沫铝-聚氨酯复合材料吸能性能的影响

目的研究在压缩过程中,泡沫铝孔隙率对泡沫铝-聚氨酯复合材料吸能性能的影响。方法对制备的泡沫铝-聚氨酯复合材料进行准静态压缩实验。结果通过准静态压缩实验得出泡沫铝以及不同孔隙率的泡沫铝-聚氨酯复合材料的应力-应变曲线,分析可知泡沫铝孔隙率从94.6%降到93%,其吸能性能增加了71.9%。结论在泡沫铝中加入聚氨酯形成的泡沫铝-聚氨酯复合材料相比于泡沫铝的吸能性能得到很大提高,且泡沫铝的孔隙率与泡沫铝-聚氨酯的吸能性能成负相关的关系。

基于MFE与SOF的轴承故障诊断

滚动轴承是旋转机械的重要零部件,针对其故障情况十分复杂的问题,提出一种基于多尺度模糊熵(MFE)与自组织模糊逻辑分类器(SOF)的故障诊断方法。首先利用MFE从轴承振动信号中提取20个尺度的故障特征,然后利用SOF对提取的故障特征进行分类。通过凯斯西储大学的轴承实验数据验证该方法的有效性,最后将SOF的分类结果与最小二乘支持向量机(LSSVM)的分类结果进行对比。实验结果表明:该方法具有更高的分类精度,达到了95%。