Machine fault diagnosis with small sample based on variational information constrained generative adversarial network

In actual engineering scenarios, limited fault data leads to insufficient model training and over-fitting, which negatively affects the diagnostic performance of intelligent diagnostic models. To solve the problem, this paper proposes a variational information constrained generative adversarial network (VICGAN) for effective machine fault diagnosis. Firstly, by incorporating the encoder into the discriminator to map the deep features, an improved generative adversarial network with stronger data synthesis capability is established. Secondly, to promote the stable training of the model and guarantee better convergence, a variational information constraint technique is utilized, which constrains the input signals and deep features of the discriminator using the information bottleneck method. In addition, a representation matching module is added to impose restrictions on the generator, avoiding the mode collapse problem and boosting the sample diversity. Two rolling bearing datasets are utilized to verify the effectiveness and stability of the presented network, which demonstrates that the presented network has an admirable ability in processing fault diagnosis with few samples, and performs better than state-of-the-art approaches.     

基于EEMD能量熵和混合算法的电机轴承故障诊断

针对提升机电机轴承振动信号的非平稳特性和单一粒子群算法(PSO) 优化径向基函数（RBF）神经网络时存在网络收敛速度慢和适应度值易陷入局部最小的缺点，提出基于集合经验模态分解（EEMD）能量熵和模拟退火粒子群混合算法（SAPSO）优化RBF神经网络的提升机电机轴承故障诊断方法。基于EEMD求取振动信号各固有模态函数分量的能量熵，并使用相关性分析方法剔除虚假的分量，把筛选后的有效数据作为故障识别的特征向量；利用模拟退火（SA）算法具有局部概率突跳的特性，将SA算法和PSO算法相结合，在优化RBF诊断模型隐含层参数时以实现不同算法间的优劣互补。仿真结果表明，使用SAPSO算法优化后的RBF神经网络模型在提升机电机轴承故障诊断中能够加快网络收敛速度和提升故障识别精度。     

表面织构形状对牙轮钻头轴承摩擦学性能影响的实验研究

牙轮钻头滑动轴承作为钻头破岩过程中传递载荷的关键部件,在低速重载的钻井过程中易发生黏着磨损失效。为改善牙轮钻头滑动轴承的耐磨性能,利用纳秒激光雕刻技术,在牙轮钻头滑动轴承轴颈表面加工了面积比为10%、深度为20μm的圆形、矩形、三角形及复合织构;基于赫兹相似理论,设计近似模拟钻头轴承工况的环-块配对副单元实验方案,并在UMT摩擦试验机上开展织构形状对钻头滑动轴承摩擦副摩擦因数、磨损量、温升变化和微观形貌影响规律的实验研究。结果表明:仿生织构的形状及布置方式对减摩和耐磨效果影响极大,其中圆形、矩形织构的减摩和耐磨性能最优,其次为三角形织构,而复合织构反而增大了摩擦因数及磨损量;单一织构对试件磨损量及温升的影响不大,而复合织构在增加摩擦的同时温度有明显升高,不利于井下高温环境下延长牙轮钻头寿命。     

大红山Ⅰ号矿带含铜铁矿体资源开采利用探析

为探析大红山Ⅰ号矿带含铜铁矿体资源开采利用，在对该矿体地质特征分析的基础上，结合矿山采选技术参数及经济指标，探索适合矿山生产实际的含铜铁矿体圈定工业指标，在原有地质资料基础上圈定出部分具备回采价值含铜铁矿体，以期实现提高Ⅰ号铁铜矿带含铜铁矿体资源利用率提供参考性的思路和方法的目的     

某新型X光管轴承内轴断裂分析

X光管是用来产生X射线的主要元件,轴承是X光管的关键器件之一。由轴身和法兰焊接而成的轴承内轴发生断裂。采用对断裂的轴承内轴进行了金相分析、断口检验、硬度检测及焊接质量检验,以揭示其断裂的原因。结果表明:轴身与法兰没有焊透,且焊缝有裂纹,导致其断裂。提出了几点关于预防轴承内轴断裂的建议。     

青海省木里煤田构造控煤特征及找煤方向

木里煤田是青海省重要的煤产地，其中聚乎更、哆嗦公马、雪霍立、外力哈达、热水等地含煤地层出露较好、煤系埋深较浅。受祁连山构造带以及阿尔金断裂走滑作用的控制，木里煤田构造类型多样。根据木里煤田的地质背景，从沉积聚煤规律、构造特征及其控煤作用等方面对木里煤田隐伏区及逆冲推覆构造下含煤地层进行分析，指出应在已知矿区外围逆冲推覆断层下盘找煤，同时被新生代覆盖的隐伏区为今后找煤的方向。     

基于NI-PXIe的矿用通风机滚动轴承振动信号采集系统设计

针对矿用通风机滚动轴承振动信号部件采集需求,设计了一种基于LabVIEW软件以及NI-PXIe硬件的振动信号采集系统。系统硬件部分由PXIe1082机箱以及PXIe4492数据采集卡组成。以LabVIEW为开发软件完成了系统软件部分的设计。利用该系统进行了轴承振动信号采集试验,试验结果表明,系统能够稳定、高效地对轴承振动信号进行采集,具有一定的实用价值。     

基于ANSYS的采煤机摇臂双列圆锥滚子轴承配合精度分析

分析了采煤机摇臂行星机构的结构组成,对采煤机摇臂行星机构的受力情况进行了分析,阐述了双列圆锥滚子轴承内外圈配合精度的选择方法。通过建立三维模型,在ANSYS软件中对比分析了H7/k6和H7/m6配合精度下采煤机摇臂行星机构的刚性数据,得出了摇臂行星机构双列圆锥滚子轴承内圈更适宜采用H7/m6配合精度的结果。     

基于SSD和MPE的滚动轴承故障诊断方法

为了解决滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出了一种奇异谱分解(SSD)和多尺度排列熵(MPE)的故障特征提取方法,结合K近邻(KNN)算法识别滚动轴承故障类型。首先对滚动轴承振动信号用SSD进行分解,得到3个奇异谱分量(SSC),根据峭度最大原则选择主分析分量;然后用MPE计算主分析分量的熵值,实现滚动轴承的故障特征进行提取;最后将熵值作为特征向量输入KNN分类器中,完成滚动轴承的状态识别。将该方法应用于实验数据分析,并与VMD和MPE相结合的故障诊断方法做比较,结果证明,该方法能够有效地提取故障特征,实现故障诊断。     

基于ANSYS的双列圆锥滚子轴承预紧力有限元分析

应用赫兹弹性接触理论,首先分析双列圆锥滚子轴承的结构参数、预紧原理及其预紧受力,再运用SolidWorks建立了双列圆锥滚子轴承的三维模型,最后通过ANSYS进行有限元分析计算,得出在不同的预紧载荷下的接触应力和变形,为轴承预紧力分析提供了新的研究方法。