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。     

Ｑ２４５Ｒ钢非线性超声特性与晶粒度级别量化关系研究

利 用 非 线 性 超 声 检 测 技 术 ，对 不 同 晶 粒 度 级 别 的Ｑ２４５ Ｒ钢 试 件 进 行 非 线 性 超 声 特 性 实 验 。 测量 相 同 激 励 条 件 下 的 超 声 波 在 晶 粒 尺 寸 不 同 的Ｑ２４５ Ｒ钢 中 传 播 时 的 声 速 、衰 减 系 数 和 二 阶 非 线 性 系 数 ，并根 据 所 得 数 据 ，分 析 非 线 性 超 声 特 性 与Ｑ２４５ Ｒ钢 晶 粒 度 级 别 的 相 关 性 ，建 立 量 化 关 系 。 实 验 结 果 表 明 ，超 声波 在Ｑ２４５ Ｒ钢 中 传 播 时 ，声 速 随 晶 粒 尺 寸 改 变 的 变 化 并 不 明 显 ，衰 减 系 数 先 上 升 后 下 降 ，其 非 线 性 超 声 系 数随 着 晶 粒 度 级 别 的 增 大 而 呈 线 性 增 大 。     

消声元件安装位置对消声效果的影响

分别以消声量和管口阶次噪声作为评价指标,研究消声元件安装位置对消声效果的影响规律,设计在直管不同位置安放四分之一波长管的消声量测量试验对消声量评价。结果表明:设计频率声模态下,在反节点处安装波长管消声量最大,与理论分析完全吻合;进一步对消声量进行仿真计算,结果与试验完全相符。对于管口噪声指标评价,设计频率为267 Hz的谐振腔解决某发动机4000 r/min时进气管口存在4阶噪声引起的噪声峰值问题,对比谐振腔安装在进气管路该频率附近的声模态反节点和节点位置的管口4阶噪声,可知谐振腔布置在反节点位置比节点位置噪音降低了24 dB。两个案例充分证明声学系统模态反节点位置是消声元件的最佳布置位置。     

矿用直线振动筛结构故障分析

针对煤矿选煤厂直线振动筛工作过程中出现的结构故障问题,采用有限元仿真与现场测试结合的方法对振动筛出现故障的原因进行了分析研究。介绍了振动筛的主要结构及常见故障,并以某矿选煤厂发生大梁断裂的振动筛为例,对该振动筛进行三维建模和有限元模态分析,分析结果表明:随着模态阶次的增加,振型的变化逐渐由移动转为结构本身的扭曲变形。在该振动筛空载工作状态下,选用本质安全型便携式测振记录仪进行振动测试并处理测试信号,得到该振动筛的工作频率。结合模态分析结果和实际测试结果,判断出空载时频繁运行振动筛是造成其大梁断裂的主要原因。根据故障原因给出维护建议:应当尽量避免振动筛在空载或物料较少的状态下长时间运行;在振动筛投入使用前,应预先了解振动筛的工作状态及可能存在的薄弱环节,尽可能避免结构故障,保证振动筛可靠运行。     

基于Hausdorff距离的光纤陀螺阈值滤波算法

要实现采矿机组的智能化，必须对采矿机械的位姿进行实时准确地控制。由于开采工作面环境复杂，可选用捷联惯性导航技术来实现对采矿机械的监测。光纤陀螺作为捷联惯导系统的核心元件，其随机噪声制约着惯性导航系统的精度。传统的建模滤波及小波消噪方法由于其自身的局限性，不能保证准确性和去噪效果。所以结合经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD），提出了Hausdorff距离（Hausdorff Distance，HD）筛选准则与阈值滤波相结合的去噪算法。该算法以本征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）与原始信号概率密度函数（Probability Density Function，PDF）的Hausdorff距离为判别依据，对所有IMF进行筛选，之后引入阈值对筛选出的IMF进行滤波处理，最后将其与余项重构。通过试验比较了软硬阈值的滤波效果，确定了该算法采用硬阈值。为验证算法的有效性，将该算法与其他3种方法进行比较，仿真信号与实测陀螺静态漂移数据的试验结果表明了该方法的优越性，能够有效降低陀螺的各项随机误差。     

类煤岩材料煤岩组合体力学及能量特征的煤厚效应分析

采用DYD-10电子万能试验机和PCI-8型声发射信号采集系统,对不同煤厚(11.11%,20.00%,33.33%,50.00%,62.50%)的试件开展了单轴载荷作用下变形破坏全过程的力学及能量特性实验。结果表明:随煤厚占比增加,试件压裂形态从拉伸破坏,经过拉伸剪切复合型破坏,逐步变为剪切破坏;试件抗压强度逐渐减小,压密阶段占比逐渐延长、弹性阶段占比逐渐缩短;随着载荷不断增大,声发射能量和振铃计数均出现与应力应变曲线相匹配的阶段性变化,单轴压缩破裂时AE峰值能量随煤厚占比增大而减小,平均减小率为13.32%;根据能量理论,试件全应力应变过程中弹性能、耗散能分别在弹、塑性阶段有明显增加,随煤厚占比增加,试件储能极限和耗散能转化率逐渐降低,能够有效表征煤层采动覆岩裂隙演化及煤层受载破坏时的剧烈程度。     

基于变分非线性调频模态分解方法的岩质边坡爆破振动信号特征分析

为了精确获取爆破振动速度、加速度信号携带的时频特性信息,结合某矿山岩质边坡的爆破振动监测试验,基于变分非线性调频模态分解方法对监测信号进行了分析处理,揭示了速度、加速度能量在时间、频率的分布特征。结果表明:变分非线性调频模态分解方法去噪能力较强,且分解的速度信号能量集中于低频带0～50Hz范围,而加速度能量在80～100dB范围所占比例较大,且加速度能量逐渐向高频段集中,与速度能量分布有较大的差异性。     

鲸鱼优化支持向量机的短期风电功率预测

为提高风电预测的精度,提出一种鲸鱼优化支持向量机SVM(support vector machine)的组合预测模型。该模型针对风电序列的非平稳波动特性,首先应用集合经验模态分解技术EEMD(ensemble empirical mode de?composition)将原始风电序列分解为一系列不同特征尺度的子序列;并引入鲸鱼优化算法WOA(whales optimiza?tion algorithm)解决SVM中学习参数选择难的问题,进而对各子序列建立WOA_SVM预测模型;最后,叠加各子序列的预测值以得到最终预测值。仿真表明,所提EEMD_WOA_SVM模型具有较高的风电预测精度,显著优于其他基本模型。     

不同节理夹角煤单轴压缩力学和声发射响应及影响机制

煤岩的力学特性和声发射响应规律对冲击地压监测预警至关重要,为研究加载方向与节理面夹角(α)对煤样力学特性、裂纹扩展方式及声发射响应的影响,对不同加载方向与节理面夹角的煤样进行单轴压缩试验,并分析了力学和声发射信号响应规律。结果表明:加载方向与节理面夹角对煤样力学特性和声发射响应规律有显著影响。随α增大,峰值载荷和破坏时间均呈先微降后增大的趋势,峰后破坏时间从0°到30°出现陡降趋势。α≤45°煤样的应力-应变在峰值或峰值后出现震荡起伏现象,单轴抗压强度和应变量均小于α45°的煤样。α45°煤样的应力-应变曲线在峰值或峰值后无震荡起伏现象;α≤45°的煤样受力以平行节理面应力分量为主,更容易产生沿节理面的滑移破坏,振铃累计值陡增和大能量声发射信号主要集中在峰后阶段,声发射信号与应力降具有很高的相关性。α45°的煤样受力以垂直节理面应力分量为主,更容易产生挤压摩擦破坏,在应力稳定上升阶段就伴随着大量的声发射信号,大能量声发射信号主要集中在峰前阶段;随α增大,煤样表现出的冲击倾向性越强,声发射信号以45°为界表现出不同的峰前峰后特征。因此,鉴定煤冲击倾向性和利用声发射进行冲击地压监测预警时,需充分考虑煤层节理面与现场受力情况。