基于多小波包-能量算子解调的滚动轴承复合故障诊断

针对滚动轴承单通道振动信号的复合故障识别易出现漏诊、误诊的问题,提出多小波包与能量算子解调相结合的方法。该方法首先利用多小波包变换在全频率范围内分解原始信号;其次将排列熵作为多小波的单支信号特征的评价标准,分别重构符合标准的单支信号,实现信号的降噪及复合故障分离;最后采用能量算子解调方法解决信号的调制问题,完成故障信息的识别。滚动轴承内、外圈故障信号分析结果证明该方法的有效性。     

基于LCD与奇异值能量差分谱的齿轮故障诊断方法

齿轮是机械传动中的重要组成部分,其故障的发生已经成为影响设备可靠、稳定运行的主要因素。提出一种基于改进局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)与奇异值能量差分谱(Energy Difference Spectrum of Singular Value,EDSSV)的齿轮故障诊断方法。首先,利用支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)对信号进行延拓处理,抑制LCD分解过程中产生的端点效应,分析改进后LCD算法的精确性和可靠性;然后结合奇异值能量差分谱降噪理论,有效剔除各ISC中噪声成分,重构信号频谱,提高信噪比;最后计算分解得到的内禀尺度分量(Intrinsic Scale Component,ISC)模糊熵(Fuzzy Entropy,FE)特征集,利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类。实验研究表明,提出的基于改进LCD与奇异值能量差分谱的齿轮故障诊断方法能有效诊断出齿轮故障类型。     

微重力模拟装置中悬吊弹簧局部模态动力学建模与试验研究

微重力模拟下的地面试验是验证隔振器能否在轨可靠工作的重要措施之一。通常采用悬吊法进行微重力模拟时,悬吊弹簧局部模态处的振动很容易引入隔振上平台。针对悬吊弹簧阻尼低,局部模态振动限制主动隔振控制性能的问题,采用PVC胶带与悬吊弹簧并联的方式提高弹簧阻尼;建立了微重力模拟装置中加胶带悬吊弹簧的连续动力学模型,对比研究纯悬吊弹簧模态振动和加胶带悬吊弹簧模态振动对隔振上平台的影响;搭建了地面试验验证系统并通过试验验证了悬吊弹簧动力学模型的准确性。试验结果表明,粘贴PVC胶带能够起到增加悬吊弹簧阻尼的效果,可以将弹簧的模态振动降低到1μg以下,从而减小模态振动对被动隔振的影响,并有效缓解模态振动对主动隔振控制性能的限制,这种状态能够更准确地反应在轨工作状态。     

采用粘弹性人工边界时显式算法稳定性的改善研究

在显式动力计算中引入粘弹性人工边界时,受人工边界刚度和阻尼等因素影响,整体模型的数值积分稳定性将变得更为严格,这在一定程度上限制了粘弹性人工边界在大规模显式动力计算中的应用。该文基于对采用粘弹性人工边界的显式时域逐步积分算法稳定性条件的分析及其影响因素的研究,提出通过对人工边界附加集中质量来改善其数值积分稳定性的方法,发展了稳定性更优的改进粘弹性人工边界。为确定合理的人工边界质量值,利用基于局部子系统的稳定性分析方法推导得到改进粘弹性人工边界的稳定性条件,通过比较分析给出人工边界质量参数的建议值。采用该建议值后,粘弹性人工边界区的数值积分稳定性条件优于内部计算域的稳定性条件,整体计算模型的稳定性由内部计算域控制,此时可以用常规的稳定性判别准则来确定临界时间积分步长。数值算例表明,该文提出的粘弹性人工边界数值积分稳定性改善方法在提高计算效率的同时保持原人工边界的计算精度,具有较强的实用性。     

油井垢下腐蚀的影响因素与防腐措施研究

为了保障油田的安全生产,针对陕北某油田的实际工况,利用扫描电镜和X射线衍射仪结合丝束电极进行垢下腐蚀形态观察和腐蚀产物分析。通过极化曲线和电化学阻抗谱探索了Cl^-、CO₂和O₂对垢下腐蚀的影响机制,并阐明了缓蚀剂对垢下腐蚀的缓蚀性能。结果表明：Cl^-、CO₂和O₂易穿透垢层渗透到金属基体的表面,形成腐蚀电池,使得腐蚀倾向增大;缓蚀剂CH-1在垢样表面的吸附量较小,对垢下腐蚀具有较强的阳极抑制作用,能通过负催化效应达到缓蚀效果,具有良好的垢下缓蚀性能。     

Frenet坐标框架下的自适应避障算法

目的 解决包装车间无人运输车辆在沿全局路径行驶过程中,难以同时保证跟随轨迹平滑及规避障碍物的问题。方法 构建Frenet坐标框架,描述车辆位姿与全局路径的相对关系,利用五次多项式生成多条待选局部路径;采用障碍物势场法模糊处理包装车间障碍的外形轮廓,并设置膨胀区间;结合待选路径采样点经过障碍物膨胀区间得到的碰撞值,以及采样点与全局规划路径的偏差值,综合评估路径的避障能力,筛选出最优的避障路径。结果 该算法能根据障碍物的大小,动态解算出与全局路径偏移量小且运动连贯的局部避障路径。结论 所提算法使得车辆完成运输任务时的效果更好,且效率更高。     

参数优化VMD的滚动轴承故障诊断方法

由于滚动轴承早期故障信号特征微弱,变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）的性能易受模态数和惩罚因子设置的影响,提出了一种自适应优化VMD参数的方法。基于中心频率判断本征模态函数（Band Limited Intrinsic Mode Functions,BIMF）是否混叠的思想提出中心频率混叠商算法,利用最小中心频率差与次小中心频率差的比值确定模态数。利用模糊熵原理,提出求和模糊熵算法优化惩罚因子。利用相关系数筛选模态分量,重构信号提取故障信息。通过对强噪声下外圈故障信号、内圈故障信号的分析,表明该方法能自适应确定模态数和惩罚因子,抑制模态混叠,能够从强噪声下有效地提取出故障信号特征,实现滚动轴承故障诊断。     

一种快速自适应谱估计算法

通过对梯度格型快速自适应算法的研究,结合最大熵谱外推目前存在的缺点,将梯度格型算法应用于最大熵谱外推中,并将其与伯格算法进行了比较。     

求解SAT问题的分级重排搜索算法

局部搜索法在ＳＡＴ问题上的成功运用已引起越来越广泛的重视,然而,它在面对不可满足问题例时的局限性不能不被考虑．分级重排搜索算法ＭＳＲＡ（ｍｕｌｔｉ－ｓｔａｇｅｓｅａｒｃｈｒｅａｒｒａｎｇｅ－ｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ）正是为克服局部搜索法的不完备性而提出的,准确地讲,它是几种算法在思想上的集成,但为明确起见,把其最典型的分级重排过程作为名称．分级重排搜索算法在求解ＳＡＴ问题时,能表现出优于单一求解策略（如局部搜索法或回溯算法）的明显特性．由于可根据约束条件的强弱来估计ＳＡＴ问题例的可满足性,因此能够以此来确定更有效的求解策略．     

局部惩罚加权核偏最小二乘算法及其应用

为改善软测量模型精度,提出了一种局部惩罚加权核偏最小二乘算法.该方法通过核映射将原始输入映射到高维特征空间实现对非线性问题的线性化处理,并通过偏最小二乘算法进行主成分提取,降低数据维数;对由主成分构成的新数据集,依据局部学习思想构建局部惩罚加权最小二采回归模型,降低模型对异常数据的敏感度、优化模型参数.鉴于多模型可以改...