旋转机械状态监测与故障诊断系统

介绍了一种旋转机械状态监测与故障诊断系统。该系统主要采用了基于转子轴心轨迹测试和分析,以一、二和三阶正、反进动量为特征量的监测、诊断方法。系统还保留了频谱分析功能,测试的各阶频谱分量,可与正反进动量相辅用于故障的监测、诊断。文中阐述了系统的工作原理、构成及特点、监测功能和监测实例等。     

高速转子组件振动在线监测系统的研究与设计

转子组件是旋转机械的核心部件,转子组件稳定运行对旋转机械的安全而言意义重大;转子在高速运行时会产生振动信号,这些信号能全面反映出旋转机械的工作状态;文中以高速转子组件为研究对象,利用自主研发的采集模块进行振动信号数据测最;通过对转子振动信号的在线监测能对转子故障进行准确的判断,迅速找出故障原因;实验中主要对振动信号进行了自功率谱、振动烈度和轴心轨迹的分析,实验结果表明,系统能对转子组件的典型故障进行准确诊断,为旋转机械安全运行提供了保证.     

瞬时Bode图在轴承转子系统故障诊断中的应用研究

本文通过对旋转机械的运动状态、故障机理及轴心轨迹故障特征进行分析研究，提出了一种瞬时Bode图故障诊断方法。瞬时Bode图的相位单调性和振幅极值特点可以将轴心轨迹的图形几何形状特征转化为特征函数描述的数学特征，比传统的只识别基频幅相特性Bode图的故障分辨率高。通过瞬时Bode图对柔性转子轴承系统启动过程中的振动特性分析，识别出了不平衡、半频涡动及不平衡、不对中故障特征。此故障提取方法为利用神经网络和专家系统实现智能诊断提供了新的途径。     

基于叶尖间隙测量系统的轴心轨迹测量技术研究

经过数据提取、数据转换、拟合反算、轴心定位等处理步骤,可实现利用叶尖间隙测量系统的数据获取转子轴心轨迹的目的.该方法可用于轴心轨迹专用测试设备难于应用的场合或已配置叶尖间隙测量系统的低成本测试试验.     

基于分形和FNN的水轮机组振动故障在线诊断*

水轮发电机组的故障诊断具有模糊性和耦合性,提出一种基于模糊神经网络FNN的水轮发电机组振动故障在线诊断方法。首先,对反映转子振动状态的轴心轨迹用分形维数提取其结构特征,实现图形量化,以便FNN在线识别;接着,以6种典型振动故障为研究对象,在总结了包括轴心轨迹在内4类共14种故障征兆的基础上,分析各故障征兆的模糊属性,给出它们的模糊处理;然后,建立一种六层的前向FNN映射征兆到故障间的模糊推理,并给出学习算法修正网络参数;FNN通过自学习可保证良好的在线诊断精度。实例分析结果验证了其可行性。     

轴心轨迹与油膜厚度测量系统设计

实时在线监测和故障诊断对保障大型旋转机械的正常运行极为重要,这些设备包括电厂的发电机组、船用燃气轮机、蒸汽轮机等。设计了一种基于旋转机械轴心轨迹和油膜厚度的测量系统。该系统由电涡流位移传感器、温度传感器、加速度传感器、数据采集设备和测量软件组成。建立了计算轴心轨迹和油膜厚度的数学模型。通过基于最小二乘法的广义多项式拟合对电涡流传感器进行数据补偿,进而有效地提高了系统的测量精度,并通过在不同工况下的试验,验证了系统的测试性能。试验结果表明：该测量系统具有抗干扰能力强,运行稳定可靠,测试线性度可达0.05%。     

基于LabVIEW和三点加重法的转子动平衡测试系统设计

基于LabVIEW开发了转子动平衡测试系统,使用单平面的三点加重方法,在转子上分别进行3次配重,通过测量转子振动速度、转速以及相互垂直方向上的轴心位移,计算转子的不平衡质量和角度,同时对振动参数进行时频分析,绘制轴心轨迹.实验结果证明了该方法的高精确性.     

基于永磁扰动传感器的轴心轨迹检测新方法

针对传统非接触式涡流检测(ECT)传感器检测轴心轨迹的约束及不足,提出了一种新型的基于永磁扰动(PMP)原理的轴心轨迹传感器,并对新型永磁扰动传感器原理、结构及检测方法进行了详细介绍。通过与传统涡流检测传感器的比较及永磁扰动传感器检测轴心轨迹结果的分析,发现所述永磁扰动传感器具有更高的检测可靠性及更好的操作性,其在未来具有更广阔的工程应用前景。     

基于全信息模式的旋转机械信息融合方法研究

旋转机械转子运动状态的截面信息包括静态信息和动态信息,仅从静态信息或动态信息分析对转子故障进行诊断可能发生误诊。提出的基于全信息模式的旋转机械信息融合方法,融合了转子的动态信息和静态信息,能真实全面地反映转子运动状态。工程应用实践表明,基于全信息模式的旋转机械信息融合对于旋转机械故障诊断是一种新的、较为实用的信息融合方法。     

基于改进蚁群算法的六自由度机械臂轨迹规划

为了解决六自由度械臂末端轨迹的平稳性和效率的问题,针对多关节机械臂末端轨迹提出了一种基于改进蚁群算法的多关节机械臂轨迹规划。采用了关节空间轨迹方法包括B样条插值、三次多项式插值和五次多项式插值进行实验分析论证,同时根据改进的蚁群算法对机械臂的轨迹进行规划,对比位置的准确性、轨迹的连续性、加速度的变化率,确定最后的轨迹规划算法为改进的蚁群算法与多项式轨迹规划相结合效果最好。     

Tracking natural trails with swarm‐based visual saliency

This paper proposes a model for trail detection and tracking that builds upon the observation that trails are salient structures in the robot's visual field. Due to the complexity of natural environments, the straightforward application of bottom‐up visual saliency models is not sufficiently robust to predict the location of trails. As for other detection tasks, robustness can be increased by modulating the saliency computation based on a priori knowledge about which pixel‐wise visual features are most representative of the object being sought. This paper proposes the use of the object's overall layout as the primary cue instead, as it is more stable and predictable in natural trails. Bearing in mind computational parsimony and detection robustness, this knowledge is specified in terms of perception‐action rules, which control the behavior of simple agents performing as a swarm to compute the saliency map of the input image. For the purpose of tracking, multiframe evidence about the trail location is obtained with a motion‐compensated dynamic neural field. In addition, to reduce ambiguity between the trail and trail‐like distractors, a simple appearance model is learned online and used to influence the agents' activity. Experimental results on a large data set reveal the ability of the model to produce a success rate on the order of 97% at 20 Hz. The model is shown to be robust in situations where previous models would fail, such as when the trail does not emerge from the lower part of the image or when it is considerably interrupted. © 2012 Wiley Periodicals, Inc.     

动车组转向架轴箱剩余寿命预测方法研究

动车组转向架轴箱的寿命作为衡量转向架性能的重要指标,主要受材料、工艺、质量、载荷、保养、工况等因素影响。为解决单一工况预测轴箱故障发生时间不准确问题,需充分考虑多工况因素,基于全生命周期构建转向架轴箱剩余寿命预测模型。本文通过对比分析多工况与轴箱的相互影响关系,采用大数据和机器学习算法,设计出一种基于长短记忆神经网络(LSTM)的轴箱相对温升与里程的剩余寿命预测方法。该方法能精确地刻画轴箱性能退化特征模型,可在动车运行过程中实时预测转向架轴箱故障发生率,较大幅度地提高动车组转向架轴箱剩余寿命预测的实效性、准确性。     

基于雷达和红外传感器的目标检测方法

航迹关联是多传感器数据融合的一项重要内容,其目的在于评判不同的航迹是否来自同一个目标。取不同目标的位置和速度之间的距离作为模糊因子,提出了一种基于模糊推理的雷达和红外传感器航迹关联算法;该算法采用正态型隶属函数,在加权处理的基础上利用最大隶属函数原则进行航迹相似性评判。仿真结果表明了该算法的有效性。     

存储介质上电子证据的发现和提取技术

计算机存储介质中数据存储基于文件系统,文件系统以文件目录为基础,文件目录建立在分区上.Windows操作系统下最常用的文件系统是FAT文件系统和NTFS文件系统,格式化可以改变分区的类型或参数,需要加以恢复;文件操作可能留下操作过程的痕迹,可能删除文件.需要研究操作痕迹的发现和提取方法,恢复删除的数据,提供法庭证据.     

基于TMS320LF2407芯片的天线跟踪控制设计

为解决机载天线自动对星的问题,基于TI公司TMS320LF2407芯片,设计了一种通过正交编码脉冲计数进行天线跟踪控制的具体设计方法。该设计方法采用位置环、速度环双闭环控制,以获取良好的动态响应和跟踪精度,并给出了控制系统中相应的软件设计流程图。另外也详细给出了机载天线对星角度的具体算法。     

一种基于分布均匀度的非真实感蚁群绘制方法

将仿生学引入非真实感绘制过程，提出了基于分布均匀度的非真实感蚁群绘制方法。方法中绘制蚂蚁被定义为具有信息素、印迹、有限生命周期等属性和记忆、单步行走、绘制印迹、更新信息素、跳跃、死亡等行为特征的智能体。通过不断更新信息素指导绘制蚂蚁选择最优的绘制路径，并调整单步行走、绘制印迹、跳跃等行为方式，所有绘制蚂蚁在路径上留下的印痕即为非真实感绘制的结果。为了避免由于蚂蚁单纯按照最大选路概率寻径，而出现轨迹收敛现象，最终导致图像被局部绘制的情况，通过信息权重动态地调整路径选择概率的均匀度，改善了绘制的效果。实验结果表明，该方法能够比较有效地模拟出手工绘画的效果。     

Windows下基于主机的安全日志服务器

越来越多的计算机犯罪需要进行电子取证,安全日志服务器在针对电子犯罪的监控、审计以及取证活动中发挥了重要作用。主机日志在电子取证以及入侵检测中有着不可替代的作用,通过深入分析主机日志可以发现系统的异常行为并记录下来作为日后的电子证据或进行实时的入侵检测分析。该文简要介绍了安全日志服务器系统的发展背景,分析了主机日志的构成,主机日志在计算机安全领域中的应用,详述了对主机日志信息的处理并给出了基于主机日志的安全系统的结构搭建。     

Superior/Inferior Segment-Discriminated Ant System for combinatorial optimization problems

The Ant Colony Optimization method is a heuristic algorithm for solving various optimization problems, particularly the combinatorial optimization problems. Traditional ant-optimization methods might encounter search stagnation owing to a biased pheromone map that is dominated by local optimal trails. To overcome this drawback and lower the number of solution constructions for finding the optima, this paper presents an improving ant-optimization system, the Superior/Inferior Segment-Discriminated Ant System (SDAS). This system proposes a segment-based pheromone update strategy to deposit pheromone on superior segments and withdraw pheromone from inferior ones. The method uses the control-chart technique to define superior and inferior limits to partition the constructed solutions into superior, inferior, and ordinary solutions. Inferior and superior segments are then extracted from the superior and inferior solutions by stochastic set operations. Since the pheromone map is not easily dominated by any local optimal trail, the solution search is more efficient and effective. Several benchmarks from the TSP-LIB and OR-LIB were used as sample problems to test the proposed system against other ant-optimization systems, including the AS, ACS, AS_rank, AS_elite, and MMAS. Numerical results indicated that the SDAS obtains solutions that are similar to or better than others. Maturity index for the pheromone map was discussed and experimental results showed that the proposed method was able to prolong the time for the map to maturity to avoid earlier search stagnation.     

数据挖掘技术在水质评价中应用研究

研究水质评价准确性问题,提高水质评价结果。水质评价指标多,根据监测资料,每种指标对评价结果产生不同程度影响,即权重值不同。传统评估采用人为确定指标权重,具有盲目性和主观性,导致水质评价结果不科学,准确率低。为了提高水质评价的准确率,提出一种基于熵权的水质评价模型。首先构建水质评价指标体系,然后利用熵权法计算出各评价指标权重,最后利用逼近理想解排序法计算出各检测点到理想解和负理想解的距离,参照水质污染标准,得到各检测点水质污染等级,利用相对贴近度,获得水质污染值。研究结果表明,评价准确度高,是一种有效的水质评价方法,为评价水质提供了依据。