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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。 相似文献
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针对橡胶减振器在舰船设备应用中常伴随着不可预见的疲劳失效问题,对舰用BE-300型橡胶减振器疲劳寿命预测方法进行了研究。基于连续介质力学理论,通过开展橡胶材料拉伸疲劳试验,建立了减振器橡胶材料的疲劳寿命预测模型;根据减振器橡胶材料的单轴拉伸和单轴压缩试验数据拟合结果,选择2阶多项式本构模型进行了橡胶减振器的有限元仿真;根据有限元仿真计算结果提取了橡胶减振器的最大主应力分量,结合橡胶材料疲劳寿命模型预测了橡胶减振器的疲劳寿命。研究结果表明:选取不同的疲劳损伤参量所得到的寿命预测结果并不相同,以等效应变为损伤参量对橡胶减振器寿命进行预测得到的结果与实际情况较为符合,该方法可用来预测舰用橡胶减振器的疲劳寿命。 相似文献
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锂-二氧化碳电池通过捕获、转化二氧化碳为储能物质,既可以减少二氧化碳排放量又可以作为创新的储能装置,引起了研究者们的广泛关注。本文简单介绍了锂-二氧化碳电池的工作机理、发展历程和目前研究存在的难题,通过对研究工作的总结、电池性能的对比,将不同类型的催化剂进行了系统的分类和简单的概括,综述了催化剂的设计理念和研究现状,提出了催化剂目前存在的难题与挑战,并展望了催化剂未来的发展方向。本文主要针对锂-二氧化碳电池阴极催化剂的最新研究进展进行了详细的阐述,指出高效的阴极催化剂是促进锂-二氧化碳电池电化学反应动力学、降低充电平台和过电势的关键所在。 相似文献
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在新型二次电池产业的发展中,氢镍电池市场不断萎缩,锂离子电池市场正处于黄金时代。通过对日本和中国新型二次电池产业发展历程分析,我国主要针对低端市场,高端市场为日本占据,并从日本发展经验中提出了可供我国锂离子电动车电池发展的借鉴之处。 相似文献
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