基于虚拟现实技术的井喷抢险模拟平台开发

井喷着火抢险作业的培训模式普遍存在着实地模拟危险性高、视频教学经验积累慢的缺点。有必要开发一个不受时间和场地限制的虚拟现实(Virtual Reality,VR)培训平台。利用Unity3D引擎搭建虚拟井场环境,使用粒子表面渲染和粒子系统实现井喷着火效果模拟,并建立多点源火焰热辐射模型,动态计算人员受到的热辐射伤害,以不同热辐射伤害等级划定安全范围。同时基于分层式复合碰撞体实现救援设备的人机交互和结果事件响应,完成一体化救援流程。结果表明:井喷着火时,安全距离应在70米以上;随着火焰倾角增加,最大安全距离都会向火焰倾向方向不同程度增大,最小安全距离会向火焰倾向的反方向不同程度减小。上述平台的开发建立,对安全救援作业有一定的借鉴意义。

现代仪器制造柔性研发平台构建中的传感器技术

传感器是信息获取系统的首要部件,是现代信息技术的源头。从市场需求出发,针对仪器制造具有高技术、多用户、多品种和小批量的特点,提出和完成了开放性集成化的现代仪器柔性研发平台的初步构建。根据共性关键技术的特点,构建了相应的传感器数据库。介绍了信号调理电路数据库的构建,并对LTC6915精密的增益可编程放大器进行了分析。结果表明,通过现代仪器制造柔性研发平台,能提升新型仪器产品研发的技术水平、缩短开发周期、降低开发成本,从而提高了仪器制造企业适应市场的快速动态反应能力。

高梯度静磁场的多通道磨粒检测传感技术研究

针对机械设备磨损在线检测系统存在的大流量和高灵敏度难以同时满足的问题,提出了基于对向布置环形磁铁的多通道磨粒在线检测传感器结构.通过建立传感器磁特性及铁磁性磨粒磁化的数学模型,推导得到了磨粒通过传感器时磁场扰动的解析解;进而采用仿真与实验的方法验证了传感器结构参数对传感器性能的影响规律.研究表明,铁磁性球体磨粒通过传感器时,其内部磁感应强度约为背景磁感应强度的3倍,且传感器感应线圈布置于磁铁外边缘比布置于磁铁内边缘时的检测灵敏度高约10.1%;同时,随着磁铁外径及两磁铁轴向间距的增加,传感器输出感应电压呈现先增加后下降的趋势.采用优化后结构参数的传感器可实现直径80μm铁磁性磨粒的有效检测.

基于虚拟现实技术的钻具组合运动反演研究

井下振动信号采集过程的不同时间段均会产生大量新的噪声,滤波仅能起到一定的效果;为了减弱其他时间段噪声对当前时间段振动积分的干扰,在直接频域积分的基础上提出滑动窗口积分的方法,构建单自由度振动模型,增加窗口大小以增加窗口内噪声数量,分析窗口大小与振动积分精度的关系;选用适合的窗口大小,分别用滑动窗口积分和直接时频域积分重建位移,与实际位移对比分析。研究结果表明,滑动窗口积分优于直接时频域积分的位移重建能力,且窗口越大,窗口内噪声数量越多,位移重建精度越差。构建虚拟现实地下场景,将滑动窗口积分应用于井下振动信号的位移重建,以重建的位移数据与其他数据共同驱动底部钻具组合运动,实现基于虚拟现实技术的底部钻具组合运动反演研究。研究结果对完善虚拟钻井平台的建设具有一定的指导意义。

基于Bi-LSTM的金属疲劳裂纹涡流脉冲热像技术检测与识别

涡流脉冲热像(Eddy current pulsed thermography,ECPT)技术是一种新型的无损检测方法,广泛应用于金属材料结构的检测,但该技术常依赖人工经验提取特征进行裂纹检测与识别,自动化和智能性化程度不足。结合涡流脉冲热像技术以及循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的特性,提出一种基于双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory Network,Bi-LSTM)金属疲劳裂纹涡流脉冲热像分类识别方法。实验通过涡流加热装置对被测金属试件进行感应加热,使用红外热像采集装置对金属平板试件进行实时的数据采集,获得图像序列并制作数据集。运用设计的Bi-LSTM模型增强特征向量中的时序信息,对不同尺寸裂纹的热图像进行训练并测试。实验分析表明,Bi-LSTM网络可有效应用于金属疲劳裂纹检测与识别,针对现有裂纹检测准确率可达到100%,优于传统神经网络和其他深度学习的模型,具有更高的识别精度。

油液光谱数据诊断综合传动装置异常磨损定位方法

磨损是影响综合传动装置工作可靠性及使用寿命的重要因素之一,当前相关研究中常用的聚类、主成分分析、加权融合等油液光谱数据分析方法,缺乏对特定元素浓度指标异常磨损情况下随时间增长的考虑。为分析综合传动装置不同零部件的磨损状态,提出一种基于油液光谱数据的零部件异常磨损定位分析方法。针对综合传动装置异常磨损过程中部分元素在特定阶段会出现快速增长的情况,提出基于时间窗相关距离的聚类方法,分离表征不同零部件磨损状态的元素;提出磨损元素的磨损趋势分级方法,以高磨损趋势元素为聚类中心,使聚类结果具备可解释性;通过分级系数确定零部件磨损元素权重,融合各零部件磨损元素,获取不同零部件磨损状态表征;通过异常磨损界限值识别异常磨损,实现零部件异常磨损定位。以综合传动装置润滑油液光谱数据为例,检测判断该装置异常磨损的零部件及时间段。检测结果表明:Fe、Cu、Pb三种元素的磨损趋势分级系数最高,携带大量磨损信息,能够有效表征装置的磨损状态;基于时间窗相关距离的有中心聚类方法,成功将油液光谱数据分为Fe、Cu、Pb三类,可用于有效表征整体、摩擦片、齿轮组的磨损状态;基于分级系数的加权融合方法可以有效对该装置的异常磨损部位和时间周期进行检测和判断,为后续的故障预防和维护提供技术指导。

钻柱的黏滑与高频扭转耦合振动测量与分析

钻井系统的自激扭转振动会导致钻头和地层之间的接触力或切削力相对速度出现下降特征。为减轻这种机制的影响,通过对三轴振动的时域、频域分析,研究了钻柱扭转振动特征。研究结果发现,低频的扭转振动会引发黏滑振动,黏滑振动频率为0.128 Hz,三轴振动和转速会出现周期性波动。钻柱发生高频扭转振动(HFTO)时,三轴加速度都出现了177.2 Hz的主频率。时域分析发现,切向加速度远大于轴向和法向加速度峰值,均方根值也较高,表明切向振动波动较大、能量高,说明此时井下正发生扭转振动。黏滑与HFTO发生耦合时,法向加速度会出现2个主频,即黏滑时的主频和HFTO的主频。高扭转频率会提高扭矩和机械转速导致钻具疲惫。研究结果对描述扭转振动的特征,判断钻井过程是否发生黏滑、HFTO和及时采取消除黏滑振动、缓解钻具疲惫技术措施具有指导作用。

基于改进CNN-SVM的井下钻头磨损状态评估研究

现有钻头磨损评估方法中,存在人工特征提取过程可能无法完全提取正确分类所需的信号动态特征,及需要对各个统计量进行大量计算等问题。为此,提出了一种新的基于改进卷积神经网络支持向量机(CNN-SVM)的钻头磨损程度评估算法。该算法将采集的近钻头原始振动数据导入CNN-Softmax模型,通过训练好的CNN模型从近钻头数据中提取主要的特征参数,将提取的稀疏特征向量输入SVM并进行故障分类,利用遗传算法实现SVM参数的优化选择,最后应用t分布随机邻域法近邻嵌入,使其故障特征学习过程可视化,以评估其特征提取能力。采用该算法对钻头磨损的现场试验数据进行了分析。分析结果表明:基于改进CNN-SVM的井下钻头磨损状态评估算法准确率高达98.33%。所得结论可为实现钻头磨损状态的进一步监测提供理论支撑。

基于EEMD-IGWO-SVM的电机轴承故障诊断

针对电机轴承易发生损坏、传统诊断方法耗时长且准确度低等问题,提出一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)优化支持向量机(SVM)的电机轴承故障诊断方法。对电机振动数据进行集成经验模态分解(EEMD),提取出IMF能量矩作为特征向量,并结合IGWO-SVM分类器,构造电机轴承故障检测模型。在模型引入改进Tent混沌映射、非线性收敛因子、动态权重策略,得到改进的分类算法,该算法可以快速精准地寻找SVM的最优惩罚参数C和核参数γ。对电机轴承振动数据进行仿真实验,诊断结果表明该轴承故障方法平均准确率高达99.4%。最后通过实验验证提出的诊断方法具有良好的算法稳定性和抗噪性能,可有效提高故障诊断精度。

基于空间灰度重心推进的线结构光中心提取

利用线结构光对工件进行三维测量时,快速、准确提取激光光条中心是测量系统的关键技术之一。提出一种基于空间灰度重心推进的激光中心提取方法。该方法基于激光条纹空间灰度重心向前推进,结合八邻域判定法进行光条空间区域的选取,接着对选取的区域进行新的空间灰度重心坐标提取;在完成整幅图像提取后,采取3σ准则剔除异常中心点,最终获得激光中心坐标信息。实验结果表明,所提算法对不同类型条纹的适用性强,提取效果稳定。提取中心均方根误差为0.492pixel,相较于提取精度最优的Steger改进算法提升了9.8%,提取速度提高了5倍;相较于处理速度最优的内部推进算法,在保持提取速度基础上,提取精度提升了24.1%。同时,所提算法极大增强了对欠曝光光条图像的处理能力,有效降低了环境对线结构光测量的限制。

基于新型旋转-直线往复机构的切片机设计分析及参数优化

针对现有糕点切片机切片效率和质量低下的问题,进行基于新型旋转-直线往复机构的切片机设计分析及参数优化。首先对切片机构型设计及椭圆导轨长短径比和转速进行计算,然后进行运动学和静力学分析,接着分别在不同长短径比和转速动力学仿真分析基础上,构建切刀的加速度均值和均方根值三次多项式拟合方程作为目标函数,利用NSGA-Ⅱ遗传算法进行长短径多目标参数优化及转速择优,最后搭建样机完成不同转速对比实验及玉米饼切片性能测试。结果表明,最优长短径和转速分别为190 mm、120 mm和20 r/min,优化后切刀效率提高75%,切刀进刀加速度的最大和平均误差分别减小26%和49%,退刀加速度的最大和平均误差分别减小60%和63%,玉米饼切面整齐美观,验证了设计的可行性。

基于多传感器数据关联的综合传动装置服役状态辨识方法

针对综合传动装置在恶劣环境下传感器数据跳变、可靠性差,导致依赖单一传感器信息带来的状态判断虚警率高、服役状态难以准确辨识的问题,提出一种基于多传感器数据关联的综合传动装置服役状态辨识方法。通过时间窗均值关联网络,充分考虑关联传感器数据在各时间段的关联程度,可以有效表征复杂工况下传感器数据的关联关系。在时间窗关联度计算方法的基础上进一步构造了误差反向传播(Back Propagation,BP)数据映射模型,完成对关键传感器数据的映射。采用变分模态分解和样本熵(Variational Mode Decomposition-Sample Entropy,VMD-SE)方法对数据进行预处理;利用所提方法计算各传感器数据间的关联性,选取出相关性高的数据;将相关性高的数据输入构造出的BP数据映射模型进行映射。油压数据的案例验证结果表明,时间窗关联度计算方法能准确地衡量传感器数据间的关联性,BP数据映射模型输出的数据能够良好地表征关键传感器数据,二者结合能够有效提升服役状态判断的准确性。

不同分布下红外主动目标特征点配准方法研究

视觉测量中经常需要用到特征匹配来计算位姿信息,但尚无针对红外主动目标设计特征匹配可用的算法,为实现对不同分布红外主动目标的匹配,本文提出了一种通用的两阶段特征点匹配方法。第一阶段为粗配准,首先检测图像特征点集的凸包,获取最外围点;通过构建三角形特征集,并使用马氏距离进行相似三角形计算搜索实现快速粗配准。第二阶段为精匹配,首先通过粗匹配特征计算欧拉角避免匹配结果的180°旋转对称;针对粗配准后的可能存在的特征点缺失问题,采用极线约束精匹配策略,充分利用已匹配特征点的几何信息,有效实现对剩余点的精确匹配。理论分析与实验表明,在13个红外发光点组成的旋转对称点集及非旋转对称点集下,该方法在绝对大小0°~40°的旋转范围内能高效匹配,实验测试极限性能能够达到50°,并对实际场景下特征点的遮挡等情况具有较好的鲁棒性,实验结果验证其适应性与稳定性,具有较高的实用价值。

基于改进YOLOv7的换热器板片故障检测算法研究

针对换热器板片装配检测成本高、检测精度低等问题,提出一种改进的YOLOv7算法检测换热器板片的装反问题。在原始数据集上采用限制对比度自适应直方图均衡化对图像进行处理,提高待检测图像的清晰度;在YOLOv7模型原有基础上,针对换热器板片层数较多、模糊且噪点多,提出一种多级自适应注意力机制添加至Backbone最后一层;针对图像识别模型计算量大、下采样特征损失严重,采用改进的MP-D模块优化原有的下采样模块;针对特征提取部分,加入F-ReLU激活函数,使得计算速度和检测准确性有了明显提高;针对Neck部分的PANet结构,融合BiFPN跨尺度连接的思想,进一步提高融合的效率和准确性。通过实验可得,改进后的网络模型和初始YOLOv7相比,mAP@0.5、召回率R、检测速度分别提高0.6%、2%、16.9帧/s,针对换热器板片检测具有良好效果。

湿式摩擦副滑摩过程温度场分析及实验验证

湿式摩擦副滑摩过程温度场与应力场相互耦合作用,温度场分布受到多种因素影响,其中压力、旋转速度、润滑流量作为湿式摩擦副工作参数对其温度场的影响尤为显著。在理论分析基础上,采用有限元数值模拟分析与实验研究相结合的方法,对摩擦界面温度场时空分布特性进行研究,同时研究界面温度场在摩擦副工作压力、相对转速和润滑流量作用下的变化规律。研究表明:在对偶钢片和摩擦片近外径侧更易出现高温和应力集中区,且对偶钢片相对于摩擦片更易出现温度和应力分布不均匀情况;温度场中高温集中区与应力场中应力集中区相对应,最大温度随着压力增加、相对转速增大、润滑流量减少而显著上升,该结果得到试验结果的验证。

高档车削中心故障知识库构建技术

面向高档车削中心典型功能部件,构建状态监测试验平台,提出机床故障知识库模型;采用小波包理论进行故障能量特征提取;研究基于粗糙集理论的知识获取技术.实验结果表明,小波包分析与粗糙集方法相结合能够有效获取机床故障规则,提高了故障诊断率,为实现机床故障预测提供可靠数据来源,为分析导致故障的影响因素提供了关键试验技术.

考虑界面接触状态的湿式离合器扭矩特性

为提升重型车辆传动系统中湿式离合器可靠性及使用寿命,建立了考虑界面接触状态的湿式离合器扭矩模型,通过模型研究了不同参数对离合器扭矩特性的影响规律。首先,对湿式离合器进行仿真模拟,增加界面接触状态参数,搭建湿式离合器充油模型与结合模型。其次,基于SAE#2试验台开展湿式离合器扭矩试验,将仿真获得的结果与离合器试验数据进行对比,验证了仿真模型的有效性。最后,结合模型研究了油压、油温和碟形量对湿式离合器扭矩特性的影响规律。结果表明:考虑了界面接触状态的模型相较于传统模型具有更高的准确性,提高了22.30%;随着控制油压的减小,离合器的总扭矩降低,当压力从1.5 MPa减小到1.0 MPa时,扭矩峰值降低了22.38%,同时制动时间延长了46.05%;润滑油温度对离合器的黏性转矩和摩擦扭矩都具有一定程度的影响,温度越高,黏性转矩越小,摩擦扭矩越大,整体制动时间稍有减小;摩擦片碟形量对离合器扭矩的影响主要体现在扭矩产生时间,碟形量的增加会导致离合器制动时间增加。

无人车辆横向跟踪控制研究

使用传统模型预测控制对车辆轨迹进行跟踪时,模型中的路面附着系数往往为特定工况下的经验数值。当车辆在未知路面行驶时,现有控制算法难以对路面附着系数进行及时修正,并调整预测控制模型内的约束,进而导致车辆横向失稳。针对此种情况,提出一种考虑实时路面附着系数估计的横向跟踪控制策略,用于实现车辆横向轨迹跟踪。该算法针对路面附着系数未知的工况,利用车辆当前横纵向加速度、横摆角速度、前轮转角等状态量,通过扩展卡尔曼滤波预测路面附着系数后,再对控制模型中的侧偏角约束量进行实时调整,以保证车辆在未知路面工况下的行驶安全,使车辆跟随预期轨迹行驶。实验表明,将扩展卡尔曼滤波法与模型预测控制结合的控制算法具有可行性,且有效提高了车辆在不同附着系数路面行驶时横向轨迹跟踪的稳定性及鲁棒性。

泊松点距离约束下无人机辅助地面应急网络覆盖性能研究

在用户数量激增的应急通信场景下,为保证地面用户的通信质量,提出了基于距离约束的用户自适应接入方案。首先采用泊松点距离约束策略(Poisson Point under Distance Constraint,PPDC)对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)的位置进行建模,避免无人机区域重叠带来的干扰问题。其次,引入基站负载传输协议(Base Station Load Transfer Protocol,BSLTP),当接入基站的用户数量超过给定阈值时,超载用户由无人机提供服务。此外,分别分析了地面基站和无人机的覆盖性能,得到了系统整体覆盖概率,并研究了无人机高度、覆盖半径、激增用户密度对网络覆盖性能的影响。最后,通过仿真验证了理论结果的正确性,且所提部署方案能够有效提升网络覆盖性能。

昏暗环境下自适应ORB-SLAM2算法研究

本文针对ORB-SLAM2算法在黑暗环境或纹理较少的环境下提取特征点少,从而导致SLAM系统定位精度不高、匹配对数较少,进而导致系统崩溃的问题,提出了一种基于自适应阈值的特征点提取算法与改进的四叉树均匀化策略。首先基于图像的亮度进行基于自适应阈值的FAST特征点提取,之后通过改进的四叉树均匀化策略对图像的特征点进行剔除与补偿,完成特征点选取。实验结果表明,与原算法相比,改进后的特征点提取算法在黑暗环境与纹理较少的环境下,匹配对的数量提升了17.6%,SLAM轨迹精度提升了49.8%,有效的提升了SLAM系统的鲁棒性和精度。