机电——体化产品——伺服缸易忽略的几个设计要点

针对自控组合产品——伺服液压缸设计试验中的动密封、伺服阀的选用、额定压力的确定、动态数学模型的建立等重要问题提出了自己的见解。     

基于PCC的神经网络PID控制器设计

提出了一种基于可编程计算机控制器（PCC）的神经网络PID控制器,以PCC为硬件,利用神经网络逼近任意非线性函数的功能,实现了PID控制算法中三个参数Kp、Ki、Kd的在线调整。并利用神经网络模型对被控对象的输出值进行预测,根据预测值对神经网络各层中的加权系数进行在线修正,同时引入了带死区的控制算法。该设计方案具有调节速度快、适应能力强、可靠性高等优点。实验结果表明,该控制器具有强抗扰、响应快、鲁棒性好等特点。     

邻近居民楼10 kV杆式变压器噪声影响与治理措施

主要阐述城市电网中数量众多的10 kV杆式变压器的噪声特性及噪声传播产生的影响,并分析邻近居民楼的杆式变压器产生的噪声对居民楼的影响程度,提出采用单侧隔声屏罩、全封闭隔声屏罩的降噪方案,并通过现场试验对其进行论证。     

考虑波磨激励的城市轨道车辆轮对吸振器减振方法

以抑制钢轨波浪形磨耗导致的城市轨道车辆振动为目的,提出一种新颖的适用于城市轨道车辆的轮对吸振器减振方法,建立包含轮对吸振器的车辆-轨道系统耦合模型。通过对轨道不平顺和钢轨波磨综合激扰源的构建,分析钢轨波磨激励对车辆系统动态响应的影响;针对轨道车辆的轮对振动特性,讨论轮对吸振器在不同工况下的减振效果。结果表明：钢轨波浪形磨耗会引起车辆系统各部件振动加剧,对轮对振动影响最为严重。在不同波长、不同波深波磨作用下,安装轮对吸振器的轨道车辆轮对振动都被很好抑制,轮对吸振器在不同速度以及不同载重工况下均有较好减振效果。轮对吸振器能够有效降低轮对的垂向振动,特别适合用于提升城市轨道车辆舒适性。研究工作为提高城市轨道车辆运行平稳性提供参考依据。     

首层大堂幕墙选用对比

本文主要探讨新型建材钢制型材的鹿用,并与传统型材铝合金型材的物理性能、节点构造、结构性、热工性能等进行了对比分析。     

大型热回收型空气源热泵机组冬季运行特性及其试验分析

介绍了热回收型空气源热泵机组的系统原理，分析了大型热回收型空气源热泵机组冬季运行特性，提出了机组相应的运行模式，并对机组在冬季工况下的运行性能进行了试验研究，分析了机组在该运行工况下需要考虑的问题，并提出了相应的解决方法。     

基于最大相关峭度解卷积和谱峭度的滚动轴承声信号故障特征增强

采用滚动轴承的声学信号进行状态监测及故障诊断时,环境噪声、传递路径以及其它设备噪声会严重干扰目标信息的提取.针对这一问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积和快速谱峭度图的滚动轴承声信号故障特征增强方法.该方法首先利用最大相关峭度解卷积算法对滚动轴承声信号进行解卷积,增强信号中每旋转一周时出现的脉冲信号,削弱噪声信号;然后...     

强背景噪声下基于谱峭度-波束形成轴承故障特征提取

在利用声学信号分析法对滚动轴承进行故障诊断时,环境噪声或其它设备噪声会严重影响目标声信号的提取并降低诊断精度。针对这一问题,提出一种用于故障特征增强的谱峭度-波束形成方法。该方法首先利用快速谱峭度算法确定最优滤波频带,然后根据确定的频带,利用2 阶锥规划方法设计恒定束宽波束形成器并提取目标频带信号,最后对提取的带限信号进行包络解调得到轴承故障特征频率。实验结果表明,该方法能够在强干扰环境下有效提取滚动轴承故障特征,并且相较于传统的延时求和波束形成器具有更好的效果。     

盾构隧道微扰动施工控制技术体系及其应用

为控制盾构隧道施工对周边建（构）筑物（群）的扰动影响,确保施工沿线的建（构）筑物（群）处于良好的服务状态,建立了盾构隧道的微扰动施工控制技术体系,该技术体系由施工前的查勘预测与抉择、施工过程中的监控量测与反馈控制和施工结束后的长期预测与控制三部分构成。施工前的查勘预测与抉择是基础,包括周边环境与场地的查勘、微扰动指标的制定、辅助保护措施的抉择及施工前的扰动预测等内容;施工过程中的监控量测与反馈控制是核心,由监控量测和动态反馈控制构成;施工结束后的长期预测与控制是延伸,是验证施工扰动程度和控制施工工后沉降的关键,在流变现象严重的地区尤为重要。微扰动施工控制技术体系在上海轨道交通11号线下穿越重要历史建筑物工程和10号线下穿越机场跑道工程中的成功应用,表明了该技术体系的正确性和重要性,为今后盾构隧道下穿越工程的施工控制提供了借鉴和参考。     

基于最优Morlet小波和隐马尔可夫模型的轴承故障诊断

摘要：提出一种从信号时频域提取故障特征的新方法,先将振动信号作Morlet小波变换,再将小波系数顺序划分成多个子列,各子列协方差矩阵的特征值为所需的特征参数。为了更有效地提取信号的振动特性及周期性成分,使用了最小香农熵准则和奇异值分解技术选择Morlet小波参数,并用比较实验证明了参数优化的有效性。状态辨识使用了连续型隐马尔可夫模型,在三种故障程度下分别实现了轴承正常状态,滚动体故障,内圈和外圈故障的正确辨识,平均精度都大于93%。