基于小波包变换和ELM的滚动轴承故障诊断研究

为了准确诊断滚动轴承故障,降低滚动轴承故障对设备运行的影响,提出了一种基于小波包变换分析与极限学习机相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过小波包变换对轴承振动信号进行消噪处理,采用均方根差和平滑度法为指标筛选出合适的小波基函数,用以对原始信号进行消噪处理。然后以信号的8种特征作为指标对消噪后的信号进行特征值提取,并通过时域、频域信息图对轴承故障进行先验诊断。最后将提取的特征值作为样本通过极限学习机的方法对轴承故障类别进行分类、诊断。研究表明,该方法能够准确地对轴承故障类别进行诊断,为轴承的故障诊断提供了新的思路。

螺旋输送机叶片母线DEM-FEM设计研究

针对垂直螺旋输送机在输送矿粉时,螺旋叶片母线函数设计缺乏理论依据的问题进行了研究。以输送效率、最大变形量、应力分布作为结构是否合理的评价标准。采用单质点理论对新型螺旋叶片进行了初步的设计,并且提出了一种基于颗粒孔隙率用于评估EDEM周期性模型精确度的算法。建立EDEM模型并对其进行了仿真计算,与单质点理论计算结果相比较,结果表明单质点理论仅能大致表现颗粒运动变化趋势,难以准确地反映实际运动变化状况;并对45%填充率、1200 r/min工况下的垂直螺旋输送机进行了DEM-FEM联合仿真分析,发现在垂直螺旋输送机中倾斜直母线型螺旋叶片最大应力载荷与最大变形量显著小于传统的水平直母线型螺旋叶片,为之后的垂直螺旋输送机的叶片结构设计提供参考。