基于支持向量机的综合传动装置磨损状态研究

结合光谱油液分析技术,运用支持向量机对某履带车辆综合传动装置磨损状态进行研究。建立了一种多输出最小二乘支持向量回归算法,并将其应用到综合传动装置的光谱油液分析数据的预测研究中。采用交叉验证方法,讨论了回归算法中参数的选取问题,并将磨损元素预测值与试验值进行了对比分析。结果表明,该方法在较短里程(4000km以内)具有较高的准确率,可以用于综合传动装置磨损状态的预测研究。     

基于粗糙集神经网络的综合传动故障诊断

针对综合传动装置在道路试验过程中大量采集的油样,建立了油液分析数据库。采用粗糙集理论的信息约简,根据粗糙集理论能处理不精确、不完整、不一致的数据的特点,结合神经网络强大的线性逼近和模式识别的功能,建立了粗糙集神经网络模型。将该模型应用于综合传动装置的模式识别,取得了满意的诊断结果。研究结果为在不完整征兆信息下的机械故障诊断提供了新的方法和思路。     

基于粗糙集神经网络的综合传动故障诊断

针对综合传动装置在道路试验过程中大量采集的油样,建立了油液分析数据库.采用粗糙集理论的信息约简,根据粗糙集理论能处理不精确、不完整、不一致的数据的特点,结合神经网络强大的线性逼近和模式识别的功能,建立了粗糙集神经网络模型.将该模型应用于综合传动装置的模式识别,取得了满意的诊断结果.研究结果为在不完整征兆信息下的机械故障诊断提供了新的方法和思路.     

基于振动和噪声的闸阀电传动装置选择

为了降低电动闸阀的振动和噪声,提高阀门的可靠性和安全性,合理地选择电传动装置尤为重要。针对某闸阀的两种不同的电传动装置进行了空载和加压试验,测试两种不同电传动装置作用下产生的振动和噪声。通过结果比较和分析,得出了不同电传动装置对电动闸阀的性能影响,为阀门电传动装置的选择提供了依据。     

基于光谱分析的综合传动台架磨合试验方法研究

利用油液分析技术时复杂机械的磨合试验进行了分析,结合某在研项目——综合传动装置的结构特点,设计了3种磨合试验方案.利用原子发射光谱分析仪对综合传动装置的油液进行了分析,试验表明,采用固定某个档位逐渐增加载荷或速度的磨合方案能有效提高综合传动装置的磨合质量.该方案对较复杂变速箱的磨合试验具有一定的指导意义.     

综合传动全寿命油液污染统计特征研究

综合传动全寿命周期油液污染颗粒分布参数与成分参数的统计分析,便于获取统计特征并应用于磨损程度评估与健康状态评价。基于污染平衡理论,采用参数估计处理油液污染度数据,获得其分布参数、平衡污染度与污染限值,并将分布特征应用于综合传动磨损程度评估;采用基于模糊隶属度的稳健核主成分方法分析污染颗粒的成分特征,并将该特征应用于综合传动健康状态的总体与分类评价。通过综合传动装置拆检比对,验证了2种污染统计特征均适用于整体磨损程度评估。研究表明,采用成分特征值可以实现整体健康状态评价与关键摩擦副的分类评价的结合,这不仅有助于综合传动大修期的准确判断,还能给出需维修部件的建议。     

基于ANSYS Workbench模态下的减速机振动分析

正减速机的振动特性是反映齿轮传动装置生产制作水平的重要性能指标之一。机械振动对减速机的性能有非常重要的影响,如果产生共振现象会造成轮齿的失效,甚至会造成整机的破坏。模态分析是机器振动特性研究的一种方法,可以用于分析装置的振形和固有频率。模态参数可由试验分析法或是有限元计算法获得,试验分析法需要制作出机器后进行多次信号采集及辨别来得到固有振动频率和振形,通过多次试验提取数据后对设     

机械故障特征信息提取的ICA信息融合方法

峭度和负熵是盲信号独立性的两个自然测度,可以被用来捕捉机械振动信号信息的动态变化特征,并提取机械设备的故障特征信息。峭度和负熵是从两个不同的角度和层面阐释机械设备的故障特征信息,信息量是互补的。若将峭度信息和负熵信息融合,则必然能够更全面、更深刻地来表征机械设备的状态。因此引入信息融合的思想,提出基于ICA信息融合的机械故障特征信息提取方法,综合峭度和负熵信息来提取机械设备的故障特征信息。液压齿轮泵模式识别试验表明,该方法可以应用于机械设备的故障特征信息提取。     

基于特征相关分析的内燃机故障诊断方法

机械设备故障诊断中,特征融合技术能够在保留有效信息的同时去除冗余相关信息,有利于节省计算资源和提高诊断能力。提出一种基于相关性分析进行特征融合的内燃机故障诊断方法。首先,深度挖掘并提取原始信号的多域特征,形成多域特征集;然后,对多域特征集进行相关性分析,并对关联性高的特征组合进行择一保留;最后,利用主成分分析法(PCA)进行特征降维,并利用k近邻学习(kNN)算法进行故障诊断。内燃机气门间隙异常故障的有效诊断验证了该方法的适用性和准确性。     

复杂工况下综合传动装置状态监测数据异常检测方法

针对综合传动装置运行过程中,工况变化及装置故障状态引起的数据异常、难以有效区分这一问题,提出了一种适用于复杂工况下综合传动装置状态监测数据异常检测的方法。首先,采用基于密度的聚类方法(DBSCAN)对状态监测数据进行了关联变量聚类,以排除非关联数据对数据重构准确度的干扰;然后,利用深度降噪自编码网络构建了状态监测数据重构模型,获取了对异常数据敏感的偏差特征;最后,利用支持向量数据描述(SVDD)算法构建了正常状态监测数据偏差特征的超球体,完成了复杂工况下对综合传动装置状态监测数据异常的检测;为了验证该方法对综合传动装置状态监测数据异常检测的有效性,以某型综合传动装置为研究对象,在多组综合传动装置漏油实验数据上进行异常检测验证分析。实验结果表明：该方法实现了在综合传动装置不同程度漏油故障条件下对状态监测数据异常进行检测的目的,且其准确度整体高于92%。研究结果表明：该方法可以有效检测出综合传动装置早期异常运行状态,为综合传动装置健康管理与劣化评估奠定基础。     

油液辅助分析软件开发的几个关键问题

分析了传统油液辅助工具软件的不足,结合信息处理类软件的技术原理和油液分析工作的特点,对油液分析辅助软件的数据库设计、自动网络数据采集和信息融合方法运用等关键问题进行了讨论,并给出了具体实现的技术细节和软件示例界面。     

油液监测诊断系统的信息融合方法及模型

本系统地分析了油液监测技术的四种监测手段及其与信息融合的联系,并在此基础上探讨了在油液监测系统中运用信息融合的方法,提出了油液监测系统中信息融合的模型。     

基于显微图像的油液实时分析系统中颗粒识别技术研究

颗粒识别是基于显微图像的油液实时分析系统中的一项关键技术。本文考虑油液分析系统实用化要求,对基于显微图像的油液实时分析系统进行了系统架构设计和光路设计,在此基础上结合油液显微图像的特征,研究了适合本系统的颗粒识别技术,实现了在动态图像序列中快速准确地提取颗粒目标,为油液污染分析和磨粒分析奠定了基础。     

光谱和铁谱及自动磨粒激光技术在油液监测中的应用

在发动机和小轿车手动变速箱齿轮系统中分别对CF-4 15W-40润滑油进行了应用试验,利用光谱、铁谱以及自动磨粒激光技术(LNF)分别对油液进行了监测.结果表明:综合应用3种磨粒技术能够有效及时地对油液进行监测,防止故障发生;当光谱测定的磨损金属和污染元素含量达到极限指标(或经验指标)时,应采用自动磨粒激光技术进行验证;当自动磨粒激光技术测定的磨粒达到50 μm时,应采用铁谱分析,以便准确判断磨损类型.     

油液污染度分析在船用舵桨装置状态监测中的应用

应用污染度检测仪对2条港口作业拖船的舵浆装置润滑油进行了污染度检测，通过对所测污染度数据的分析并辅以油液光谱分析和铁谱分析，对船用舵桨装置运动副的磨损状态及发展趋势进行了评价和预测。指出油液污染度分析不仅可对机械设备的磨损状态进行监测、评价和趋势预报，而且简单方便可行，是设备状态监测与故障诊断的一种重要技术手段。     

油品对定型产品台架寿命试验的研究与应用

针对新研制的某军用履带车辆综合传动装置，首次选用研制的国产油代替进口油，进行台架寿命试验。采用多技术油液分析方法，对磨损类、污染类和油品衰变可能引起的故障进行监测，以防止研制样机的致命损坏。试验表明，研制的国产油可以替代进口油。     

基于自适应神经-模糊推理系统模糊信息融合的采煤机截齿磨损在线监测

为实现对截齿截割过程中磨损程度的实时精确在线监测,分别测试和提取不同磨损程度的截齿在截割过程中的振动信号、声发射信号和温度信号,建立不同磨损程度截齿截割信号的多特征样本数据库,根据最小模糊度优化模型计算求解各特征信号的最优模糊隶属度函数,采用自适应神经-模糊推理系统多维模糊神经网络方法实现多传感特征信息的决策融合,输出置信度和权重较高的截齿磨损量融合结果。通过随机测试实验对融合系统进行验证,结果表明,基于ANFIS模糊信息融合的截齿磨损监测系统辨识度较高,测试结果最大误差在6.5%以内,系统具有良好的融合效果以及较高的测试精度。     

聚类程序新算法及其在油液分析软件中的应用

研究了一种新的聚类谱系图生成的程序算法，这种方法只需要计算一次距离矩阵，利用设计的排序数组，就可以实现谱系图中关键的输出位置计算。该方法能很好地集成在开发的油液分析软件中。应用该算法，程序简单高效，并能够用聚类方法来分析油液的状态，进而得知机械设备的运行状态，为油液分析方法提供了一个可行的新思路，有助于提高诊断结果的可信度。