风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。     

信号线滤波器的电磁脉冲防护性能试验

为检验信号线滤波器对电磁脉冲在信号线上产生的传导干扰的抑制能力,针对不同型号的信号线滤波器进行脉冲电流注入(PCI)测试,注入电流峰值分为100 A、200 A和500 A三个等级.测量滤波器输出线残余电流,计算相应电流抑制比,并对滤波器输出线和滤波器外壳之间的绝缘电阻进行测量.试验结果表明,100～500 A之间的注入电流就可以使信号线滤波器输出线与滤波器壳体发生绝缘击穿.因此,试验过程中需要关注滤波器的非线性效应,每个等级注入试验后要及时检查滤波器功能是否正常.     

注水井井筒完整性设计方法

注水井服役工况复杂，管柱腐蚀、疲劳断裂、密封失效等情况时有发生，给井筒完整性管理带来巨大挑战。现行的井筒完整性标准并未对生产井与注水井严格区分，注水井的井筒屏障划分方法尚有诸多缺陷。参考挪威NORSOK D-010标准，结合注水开发现状分析了注水井井筒工作状态的特殊性，探讨了井筒屏障失效原因，明确了应重点关注的井屏障部件。建立了注水井的井筒屏障系统，将井下安全阀从第一级屏障划出，将井口至井下安全阀之间的油管柱及部件、采油树二号主阀纳入第一级屏障范畴。讨论了关键部件的验收标准，从井屏障设置、腐蚀控制、寿命预测、作业参数控制及井资料记录五个方面探讨了注水井井筒完整性设计内容。最终形成了注水井井筒完整性设计流程，对各油田维持注水开发的安全稳定、经济高效具有重要指导意义。     

短寿命核素气溶胶监测相关问题探讨

目前的放射性气溶胶连续监测仪或连续空气监测仪,都是针对长寿命的α放射性核素(如U,Pu)或β放射性核素(如¹³⁷Cs,⁹⁰Sr),因而在采样测量过程中都不考虑被监测核素的衰变修正。但是,包括核电站在内的具有反应堆运行的核设施,对某些短寿命放射性核素(如⁸⁸Rb,¹³⁸Cs 以及¹⁸F等)的气溶胶监测也是重要的。本文针对短寿命核素气溶胶监测中的有关问题进行讨论,提出了相关的可供监测仪器报告监测结果的实际可行的数据处理方法。     

PVD涂层工业化应用及发展现状

结合PVD涂层技术的特点和发展现状,简述了各种表面处理方法的工作原理及其在PVD涂层工业制备过程中的应用。PVD涂层工业制备过程中涉及的表面处理方法主要包括:超声清洗、去毛刺、喷砂、钝化、抛光、脱气及退涂等。结合各种表面处理方法的特点及使用效果,对不同工作条件的待镀产品制定相对应的前、后处理工艺,确保涂层产品质量,大幅提升其工作寿命。     

焊接残余应力对矩形薄板非线性因素忽略条件的影响

以具有对接焊接残余应力的非线性矩形薄板为研究对象,根据非线性振动理论,研究得出了在薄板和薄板结构的设计和计算分析时,具有焊接残余应力矩形簿板非线性因素忽略的条件和矩形薄板非线性因素忽略的分界线;通过分析获得了矩形薄板的固有频率在一定的范围内,可以不考虑非线性因素;不考虑非线性因素的范围随残余应力的增大而增大;等值的增大残余应力,随残余应力增大不考虑非线性因素的区域的增大越来越快等结论。提出了在要求允许的前提下,通过提高构件残余应力增加不考虑非线性因素的固有频率范围的方法。     

基于Bootstrap方法的密封寿命可靠性评估

针对高可靠、长寿命密封件在小样本试验下的可靠性寿命评估需求,提出一种基于虚拟增广样本和Bootstrap方法的密封寿命小样本数据可靠性评估方法。并以轴用阶梯圈为例,进行寿命可靠性评估。首先通过虚拟增广法将轴用阶梯圈台架寿命试验数据样本数增广至10个,使得样本数满足Bootstrap方法的适用条件;然后再利用Bootstrap方法得到轴用阶梯圈的寿命可靠性评估结果。     

基于双应力加速寿命试验的关节轴承寿命预测与可靠性分析

自润滑关节轴承寿命主要是由衬垫的磨损性能决定的,但衬垫的磨损一般是非线性的,使得寿命难以预测。采用同时改变载荷和摆频2种应力的方法进行加速寿命试验,建立以pv值、磨损量退化数据为输入参数,寿命值为输出参数的灰色神经网络预测模型。经验证该预测模型对关节轴承寿命预测的最大误差仅为7.33%,平均误差仅为3.892%。对不同加速应力下自润滑关节轴承可靠性进行评估,结果表明,关节轴承的可靠性在L_(10)(可靠度为90%时的寿命)之前下降趋势缓慢,然后迅速下降,pv值越大可靠性下降越迅速;随着pv值的增大,关节轴承寿命近似呈指数下降,经验证可用逆幂率加速模型反映二者关系。