一种新型电磁平衡头的静态磁特性研究

传统机上动平衡和现场动平衡无法适应高速旋转机械智能化和精密化的发展趋势,因此具有不停机和高精度优势的在线主动动平衡成为当前旋转机械抑制失衡的重要手段.针对某高速磨削电主轴,设计了一款具有环形对称结构、依靠电磁和永磁原理实现驱动和自锁的在线主动平衡头.基于此,研究了它的磁路和磁场分布,采用有限元法获得了其静态自锁力、力矩和静态驱动力、力矩.研究结果可指导平衡头的优化,进而以获得最佳的平衡效果.     

10 kW超高速永磁电机三维瞬态温度场计算

为了考察电机在装配螺旋槽水冷套时对转子的冷却效果,针对1台功率10 k W、额定转速90 000 r/min的超高速永磁电机,采用有限元方法对电机三维温度场进行了研究,考虑了定子铁损、定子铜损,转子铁损和转子风摩擦损耗的影响。结果表明:定转子小间隙内的空气对转子起到了类似"热密封"的作用,当转子损耗功率较大时,仅依靠螺旋槽水冷套并不能有效地冷却转子,还必需辅以定转子小间隙的强迫空气冷却,以进一步降低转子温度。研究结果为大功率高速永磁电机热设计提供了重要参考依据。     

基于反相灰度图二值化修正的铁谱图像磨粒特征提取

为准确获取铁谱图像中磨粒几何形状和特征参数,提出一种图像处理算法并对其进行验证。针对铁谱图像底色特征及磨粒特征提取精度要求,提出基于反相操作的铁谱图像灰度图转化方案,得到边缘清晰的铁谱灰度图;提出一种三段式阈值分割方案,利用腐蚀和膨胀操作解决二值化对铁谱图像有效磨粒区域的影响,讨论油污等干扰因素的消除策略;确定磨粒特征参数及磨粒识别方案,完成标准的正常滑动磨损图像处理和某实际的齿轮箱磨粒铁谱图像处理验证。结果表明:所提出的算法能够准确提取铁谱图像中磨粒所在区域的几何特征,通过磨粒标定计算得到了8个特征参数值,证明齿轮箱正处于滑动磨损状态。     

滚动轴承优选WPE与ANVTPSO-BPNN故障诊断

为了提高滚动轴承故障诊断的效率和准确率，提出一种基于优选小波包能量（wavelet packet energy，简称WPE）联合自适应无速度项粒子群优化前馈神经网络（adaptive no velocity term particle swarm optimization-back propagation neural network，简称ANVTPSO-BPNN）的滚动轴承故障诊断方法。首先，采用小波分析对轴承振动信号进行消噪，并通过小波包分解提取能量特征，对基函数和分解层数进行优选；其次，采用自适应方式调节PSO算法的惯性权重和学习因子，并对标准PSO算法舍弃速度项以避免粒子初始速度对算法收敛速度和求解精度的影响；最后，针对某滚动轴承的实测数据，完成了5种不同策略的BPNN算法验证。结果表明：提出的方法迭代步数只有273步，诊断精度达到99%，较消噪前后的BPNN及消噪后的2种PSO-BPNN，具有更高的诊断效率和准确率。     

基于超声导波的方钻杆检测方法研究

针对传统超声在检测长达十余米的方钻杆时效率极端低下的问题，提出基于超声导波的方钻杆检测方法。首先，利用半解析有限元方法，求解方钻杆结构的频散方程并绘制频散曲线，选择群速度值最大、曲线比较平坦、频率范围为70 kHz～130 kHz的L(0,2)作为方钻杆的检测模态；其次，优化选取中心频率为100 kHz的L(0,2)模态作为激励信号，以尺寸为25 mm×5 mm×0.5 mm的环形压电晶片阵列作为传感器，提高L(0,2)模态在100 kHz的信噪比；最后，基于仿真和实验方法，采用L(0,2)模态导波对方钻杆进行了检测。结果表明，L(0,2)超声导波能够有效检测整根方钻杆面上和棱上的圆孔及槽型缺陷，提高了检测效率，为方钻杆的检测提供了一种新的思路和方法。