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。     

英国南部内陆地区的噪声控制

所有的机器运行时均向外界传播能量,大部分能量以热的形式,偶尔以光的形式,极小部分以声的形式散逸出去。声音由各种压力波组成,压力波可以通过任何介质传送。声音由声强、频率(特性)、波长、渡形来定义。把工业生产产生的声音归为噪声,它是任意特性和品质的多种声音的组合。     

国外液压控制技术发展动向

国外液压控制技术发展动向刘世勋刘少军中南工业大学机电工程学院，４１００８３湖南长沙虽然人类很久以前就开始应用水能并着手于液压传动技术的探索，但真正的现代液压控制技术（简称液控技术）的研究却是起始于第二次世界大战以后。今天，机电一体化的进程对液控技...     

改进粒子群算法优化的支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用

针对惩罚因子C和核参数g选择不当造成支持向量机(SVM)分类效果不理想的问题,在基本粒子群(PSO)算法基础上引入动态惯性权重、全局邻域搜索、种群收缩因子、粒子变异概率等操作,提出了一种新的改进型粒子群(IPSO)算法优化SVM参数的分类器。采用Libsvm工具箱中的公共数据集BreastTissue,Heart和Wine来测试其分类效果,结果表明IPSO-SVM分类器在预测精度和分类时间上明显优于SVM和PSO-SVM分类器。然后将其应用于滚动轴承的二分类问题和多分类问题的故障诊断中,仿真实验证明IPSOSVM分类器能显著提高全局收敛能力和收敛速度,可得到理想的分类结果。最后,用IPSO-SVM分类器对实际轴承进行故障诊断,结果验证了其拥有良好的分类稳定性,值得进一步在工程领域内推广。     

压水堆蒸汽发生器水滴重力分离的理论研究(英文)

压水堆蒸汽发生器水滴重力分离空间是汽水分离装置的重要组成部分,是连接汽水分离器和蒸汽干燥器的纽带。蒸汽发生器的设计,除了要选用分离效率高,结构紧凑的汽水分离器和干燥器外,还要合理选择重力分离空间高度。高度太低,湿分得不到充分的重力分离,将会影响干燥效果;高度太高,将会增加蒸汽发生器和核岛设施的投资。文中对重力分离空间蒸汽携带水滴的过程进行了理论研究,推导出了水滴重力分离高度,水滴的飞升直径和飞升速度的一般表达式,在分析中还考虑了汽液两相间速度的不一致(即滑动比S),并提出了直径-粘度组合项。理论研究得出的结论可为确定蒸汽发生器重力分离空间高度提供依据。     

旋叶式汽水分离器的试验研究

用于蒸汽发生器等设备中的旋叶式汽水分离器,是一种轴向进汽的一次分离器。本文介绍了旋叶式汽水分离器的冷态试验,阐述了这种汽水分离器的分离效果及其它工作性能。     

LED在船舶照明方面的优势和应用探究

目前,船舶内主要是用荧光灯和白炽灯作为照明灯具,但这种传统灯具有很多使用缺陷,并不适用于船舶内的结构与环境。而LED照明系统具有寿命长、安全性能好等优点,更加符合船舶照明的要求。基于此,本文将介绍LED灯具的主要性能与优势,及其在船舶照明系统中可能的应用范围,希望可以引起思考与讨论,以推动LED照明系统在船舶中的应用。     

基于AFCM-SVM的滚动轴承退化状态评估与剩余寿命预测

针对支持向量机模型状态数需要人为设定的不足,提出了一种基于自适应模糊C均值-支持向量机(AFCM-SVM)的滚动轴承退化状态评估与剩余寿命预测方法。该算法采用相对特征建立敏感特征数据集,利用聚类评价指标构造自适应函数,实现了模型聚类结果的自动更新,获得了轴承运行过程中的最佳状态数;基于AFCM-SVM模型与各个运行状态的一一对应关系,确定轴承在不同退化状态下的时间间隔,实现轴承的健康等级评估与寿命预测。根据美国NSFI/UCR智能维护中心提供的滚动轴承全寿命数据对所提算法进行了验证。结果表明,不受轴承个体差异的影响,AFCM-SVM能有效实现自动聚类,识别结果符合轴承退化演变规律;与分层狄利克雷(HDP)和K-means算法相比,AFCM-SVM具有更快的运算速度和更准确的辨识能力。     

电动机保护器高频电磁辐射特性的分析与研究

采用传输线矩阵的方法对电动机保护器进行建模和研究,并对骚扰源集总的表面电流、空间辐射场特性进行了仿真,通过与电波暗室3m法实测的数据的比对,全面了解和掌握该产品的高频电磁辐射特性,为企业设计和制造低压电器产品的提供了有力的理论基础和实践数据.