基于改进灰色预测模型的液压泵寿命预测

选取液压油的光谱分析数据作为液压泵的寿命特征信息,针对油液采样间隔不等间距的情况,研究非等间距灰色GM(1,1)模型。对建模数据背景值进行改造,建立改造背景值的非等间距灰色GM(1,1)模型,提高模型的预测精度。研究了油液分析阈值的制定方法,制定液压泵磨损金属元素含量和含量趋势值的阈值。运用改进背景值的非等间距灰色GM(1,1)模型对某型凿岩台车的液压泵进行寿命预测,预测精度达到95.78%。     

基于源信号包络矩阵奇异值的机械故障诊断方法

在机械信号处理中,机械振动信号大多是调制信号,而且测量信号也多是振动源信号的混合信号。提出了基于源信号包络矩阵奇异值的机械故障诊断方法,采用机械设备的多通道传感器观测信号进行盲源分离,得到其独立振动源信号,由源信号的上、下包络信号分别组成上、下包络矩阵并奇异值分解,上、下包络矩阵的奇异值首尾相接,组成机械设备的故障特征向量,最后引入最小二乘支持向量机分类器来识别和诊断机械设备的故障类型。液压齿轮泵的故障诊断试验表明,提取的源信号包络矩阵奇异值特征向量具有良好的聚类划分特性,而且数值稳定,最小二乘支持向量机分类器也取得了较高的故障识别率,因此,该方法是有效的,可以应用于机械设备的故障诊断实践中。     

基于能量特征和RBF神经网络的柱塞泵状态识别方法

柱塞泵状态发生改变时,其振动信号各频带的能量发生相应变化,利用各频带的能量特征可识别柱塞泵状态。基于此提出一种基于能量特征和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的柱塞泵状态识别方法。首先利用改进阈值的小波包降噪方法对原信号进行降噪处理,然后对降噪后的信号进行经验模态分解(empirical modedecomposition,EMD),选取含主要状态信息的IMF(intrinsic mode functions)分量,提取能量特征作为神经网络的输入参数,识别柱塞泵的状态。同时利用小波包分析技术提取能量特征,并运用神经网络进行状态识别。应用实例表明,以EMD提取各频带能量作为特征参数的RBF神经网络状态识别方法比小波包分析提取各频带能量特征的方法具有更高的识别率,能有效地识别柱塞泵的状态。     

劈裂灌浆技术在堤防工程中的应用探讨

一、堤防灌浆主要方式 堤防灌浆主要有锥探灌浆和劈裂灌浆两种方式。锥探灌浆是上世纪70年代以前较为常用的施工方法，但其压力较小，只对被灌浆孔眼穿通的缝或洞穴等隐患起作用，对未被锥孔穿通的缝、洞和虚土层则无能为力，起不到降低堤防浸润线作用。加之过去灌入的浆料为单一的土料，灌浆体不能防止动物和生物的破坏。     

基于无线传输的工程机械振动信号采集系统设计及实现

本文介绍了一种基于无线传输方式的工程机械振动信号采集系统,给出了系统原理及结构,并阐述了其硬件结构和软件设计。     

采用冰蓄冷和进气冷却增容的技术经济分析

介绍了在燃气发电厂采用冰蓄冷系统的新技术，结果表明，如果将该电厂联合循环机组的进气温度从35℃降至10℃，将产生467万元的显著经济效益。     

基于Webserver面向对象层次分解的故障诊断

基于Webserver面向对象层次分解的故障诊断,将复杂设备分解成设备、故障及维修三种对象类表示.先采集设备状态,获取设备征兆信息,并将系统故障分解成各子故障.由设备各级故障对象实例,获取设备各状态信息,验证设备故障,找出设备故障产生原因,排除方法,得出设备维修决策和设备状态性能意见.     

某大型特种工程车液压系统故障本体构建

为实现某大型特种工程车液压系统故障知识的共享,提出利用本体进行故障建模。根据液压系统特点设计出本体,针对本体难以描述的复杂故障引进SWRL,建立SWRL规则,最后进行实例的推理,结果表明利用本体和SWRL可以实现故障表示和故障推理。     

液压系统故障模拟方法研究

根据液压系统常见故障形式和多功能液压实验台特点,研究了液压泵磨损、液压缸泄漏、爬行、液压系统气穴、污染等故障模拟方法及系统故障加速方法,并在实验台上全面实现了故障模拟.     

机械设备摩擦磨损标准铁谱图谱分析技术研究

针对铁谱分析图谱识别与诊断困难的问题,运用长期积累的知识和铁谱图,根据机械设备摩擦磨损的规律、形式与磨损程度,对铁谱图形进行分类分级,形成了正常、切削、滑动、疲劳和复合五大磨损磨粒。对各类磨损磨粒进行分级,定义各类各级铁谱磨粒的特征,形成了标准铁谱分析图,为铁谱图的可靠分析提供重要的参考。