基于参数优化SDP分析的转子故障诊断方法

针对存在多种故障类型不同故障严重程度的转子故障诊断问题，提出了一种基于参数优化对称点模式(symmetrized dot pattern, SDP)分析的智能诊断方法。首先，利用SDP分析提取多个传感器信号的故障特征并将其融合为SDP图像；然后，以基于欧氏距离定义的图像区分度函数为适应度函数，基于天牛须搜索(beetle antennae search, BAS)算法获得SDP分析中角域增益因子与时间延滞系数的最佳取值；最后，利用SDP图像训练卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)获得转子故障诊断模型。试验研究表明，该方法相较于其他故障诊断方法具有更高的诊断精度，且在强噪声环境下的诊断表现良好。基于BAS算法优化后的SDP分析放大了不同类型不同严重程度转子故障的表征差异，提高了故障诊断精度。     

基于整体式初始位移的柔性结构低频模态试验方法

大型柔性结构由于刚度较低、结构庞大，采用传统测试方法难以获取结构的整体模态。提出了一种基于整体式初始位移的大型柔性结构低频模态试验方法。推导了任意初始位移条件下结构响应，以及初始位移条件下特征系统实现算法；在柔性结构上施加整体式初始位移来获取结构的整体振动响应，基于特征系统实现算法识别了大型柔性结构的低频整体模态。以长度为30 m的三棱柱型桁架为研究对象，验证整体式初始位移激励下结构模态参数辨识的可行性，并讨论结构在白噪声工况下的辨识精度。采用具有理论解的集中质量柔性梁模态试验进一步验证所提方法，锤击法难以激发该柔性梁的基频模态，而该方法能够准确识别柔性梁的模态。结果表明，通过在柔性结构施加整体式激励可以有效辨识出结构的低频模态参数。     

油田杀菌剂在实践中的应用研究

油田水系统中，因为二次采油，需要大量回注水，这类水中还有多种微生物，总体来看，这些微生物在进行代谢繁殖中，对于油田的钻采设备、注水管线以及相关金属材料等产生一定的腐蚀性，导致管道堵塞，影响油层质量和产量，危害较大，这对于原油加工也会产生不利影响，是油田生产管理中必须要处理的问题。针对油田污水进行概述，分析杀菌剂应用现状，并探究油田杀菌剂在实践中的具体应用路径。