吉林油田低注入井吸水剖面施工工艺控制

本文对吉林油田低注入井五参数测井过程中遇到的一些问题进行分析,并相应提出一系列行之有效的解决方法。     

血液透析装置校准过程注意事项以及主要计量参数异常原因分析

本文主要介绍血液透析装置校准过程中的注意事项以及主要计量参数的异常原因分析。     

基于重力势能转化的下肢外骨骼设计与动力学研究

基于人体重力势能转化的弹性助力原理,设计了一款下肢外骨骼,其类型为被动式,可为髋关节提供助力。依据拉格朗日方程建立了下肢外骨骼数学模型,研究了该模型在释能阶段的髋关节转矩。利用Adams软件建立了下肢外骨骼动力学仿真模型,通过数理统计的方法对比了数学模型和动力学仿真模型髋关节转矩的计算结果,得出两者高度相关。利用Adams软件仿真分别得出了人体在穿戴下肢外骨骼和不穿戴下肢外骨骼情况下释能阶段的髋关节转矩曲线,以髋关节做功值为依据对两组髋关节转矩曲线做了对比分析。结果表明,穿戴下肢外骨骼时,释能阶段髋关节做功值减少了19.29%。最后,以储能弹簧刚度与预拉力为设计变量对下肢外骨骼髋关节转矩进行优化,得出最适储能弹簧刚度下穿戴下肢外骨骼时髋关节做功值比不穿戴下肢外骨骼时减少了26.00%。     

基于参数优化VMD的齿轮箱故障特征提取方法

为解决齿轮箱故障振动信号信噪比低、故障特征提取难的问题,提出了基于参数优化变分模态分解(VMD)的齿轮箱故障特征提取方法。首先,以分解结果的局部极小包络熵最小为目标,利用果蝇算法搜寻VMD分解参数K和α的最优组合;将原始信号分解成若干IMF分量,从中选择包络熵较小的分量进行信号重构,并对重构信号进行包络解调运算,从重构信号的包络谱中提取故障频率特征。结果表明,利用此方法对实测信号进行处理,成功降噪、提取齿轮箱故障特征,并且比利用经验模态分解方法降噪效果更好,提取的故障特征更加明显。     

基于PCA和灰色关联的齿根裂纹损伤程度识别

在齿轮齿根裂纹故障检测方面,利用倒频谱分析可以比较损伤程度的轻重,但很难具体量化损伤程度范围。为实现损伤程度的量化检测,提出采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)相结合的方法。首先,利用能量法计算含不同齿根裂纹的齿轮副时变啮合刚度,分析不同损伤程度的响应,并结合损伤检测统计指标进行量化检测,通过PCA算法,对多维损伤检测统计指标进行降维优化后,计算待检目标序列与各个比较状态序列的关联度,用关联度表征裂纹损伤程度。在理论仿真的基础上,进行实验验证。结果表明,倒谱分析可有效地识别出齿根裂纹故障,损伤程度越大,倒谱的尖峰幅值越大。PCA与GRA结合算法与GRA算法计算的关联度相比更大,区分度也更加明显。并可以有效地量化待检目标的损伤程度,为齿根裂纹的定量识别提供理论依据。