自适应局部迭代滤波与模糊熵在齿轮系统故障识别中的应用

针对齿轮系统实测信号受噪声干扰而不能准确反映故障特征的问题,提出了一种自适应局部迭代滤波与模糊熵相结合的故障识别方法.利用自适应局部迭代滤波可以将齿轮非平稳信号分解为有限个平稳的本质模态函数,由于自适应局部迭代滤波能有效分离出齿轮系统的转频信号,因此,以转频信号对应的本质模态函数为分界,计算前几个本质模态函数的模糊熵,最后,通过计算不同工况振动信号模糊熵的灰色关联度来识别齿轮系统不同的故障类型.结果表明,该方法能够有效地应用于齿轮系统的故障诊断.     

万家寨水库及上游水质变化规律研究

在对黄河万家寨水库及其上游黄河干流重要站点1972～2005年实测水质资料调查、分析基础上，对万家寨水库及其上游水质历史变化规律进行统计、分析，并采用数值模拟方法，对不同水平年青铜峡一万家寨河段水质变化趋势进行了预测研究，结果表明：在石嘴山、三湖河口、包头分别出现污染峰值，主要污染物为COD和氨氮，COD浓度主要受上游来水影响，氨氮浓度主要受入黄排污量影响，万家寨水库对污染物有较强的稀释降解作用。     

谐波窗分解样本熵与灰色关联度在转子故障识别中的应用

针对实测转子振动信号的非平稳特性和在现实条件中难以获得大量典型故障样本的问题,提出一种基于谐波窗分解(harmonic window decomposition,HWD)、样本熵与灰色关联度相结合的故障识别方法。首先,为了降低噪声的影响,引入循环统计学的思想对传统形态滤波方法进行改进,定义了顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元素,对实测转子振动信号进行顺序形态滤波降噪预处理。然后,采用不分层分析的HWD来提取包含转子典型故障信息的6个特征频带,运用非线性动力学参数样本熵作为特征,计算转子正常、不平衡、不对中、油膜涡动、油膜振荡等5种工况的样本熵。最后,由于灰色关联度分析对小样本模式识别具有良好的分类效果,以特征频带的样本熵为元素构造特征向量,通过计算不同振动信号的灰色关联度来判断转子的工作状态和故障类型。试验分析结果表明,所提的方法能够有效地应用于转子系统的故障诊断。     

故障诊断技术在煤矿机械设备中的应用

介绍了煤矿机械设备维修、维护的类型,指出以故障诊断技术为基础的预知性维修和主动预防性维护是煤矿机械设备维护、维修的发展主流,阐述了常用的几种煤矿机械设备故障诊断方法,概述了煤矿机械设备故障诊断技术的研究热点与发展趋势。     

基于Flash ActionScript机械加工误差统计分析实验的设计与开发

采用Flash ActionScript技术并结合Pro/E软件设计开发了一套机械加工误差统计分析虚拟实验系统软件,实现对实验样本数据的外部输入处理,或自动生成具有一定规律的随机样本数据,并能根据误差统计分析实验要求,自动绘制出相应的分布图或点图图形,达到实验教学目的。     

三维矢量数据结构在采矿中的应用

矿产资源勘探、采矿作业、地表下沉、地下水运移、地应力分布以及环境污染等均为三维现象,当试图以二维系统来描述它们时,就不能精确地反映、分析或显示有关数据。如何建立起适应矿山地理信息系统的三维数据结构已成为矿山地理信息系统研究中迫切需要解决的问题。     

表面粗糙度微观不平度十点高度的不确定度计算

根据表面粗糙度微观不平度十点高度最小二乘检验的基本原理和新一代GPS(Geome trical Product Specification)标准的不确定度理论,提出了一种微观不平度十点高度测量的不确定度计算方法,从而保证了微观不平度十点高度测量结果的完整性和有效性.实验结果表明,微观不平度十点高度的测量结果及其不确定度可以依据ISO 14253-1给出的判定原则,定量地对表面粗糙度进行评定.     

基于Flash ActionScript技术的齿轮范成虚拟实验

高校网络虚拟实验室的建设已成为学校信息化的一个重要指标,其中的关键便是虚拟实验的设计。采用ActionScript技术开发了一套齿轮范成实验系统软件,能直观、动态地模拟齿轮范成加工情况,并能充分展示齿轮设计参数对于渐开线齿廓曲线的影响规律。该软件能较好地克服传统机械范成仪的不足,更好地达到实验教学目的。     

基于高斯滤波和信息熵原理的Ra评定研究

提出了一种表面粗糙度R_a测量不确定度的计算方法。该方法依据高斯滤波的基本原理计算检验结果,并根据信息熵与不确定度的关系计算检验结果的不确定度。实验结果表明,根据R_a的测量结果及其不确定度和ISO14253-1给出的判定原则,可以定量地判定产品是否合格,从而减少产品的误收和误废。最后,对利用高斯滤波法和最小二乘法计算的检验结果及其不确定度进行对比,认为在考虑检验结果不确定因素的基础上,高斯滤波法更适合表面粗糙度参数的评定。     

基于集合经验模式分解能量分布与灰色相似关联度的齿轮故障诊断

针对齿轮发生故障时,其不同频带能量分布与其故障状态间存在一定的映射关系,提出一种基于集合经验模式分解与灰色相似关联度相结合的故障诊断方法。引入循环统计学的思想对传统形态滤波方法进行改进,定义顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元素,对实测齿轮原始加速度振动信号进行顺序形态滤波降噪预处理。采用集合经验模式分解方法将降噪后的齿轮非平稳加速度振动信号分解为有限个平稳的本征模态函数,从中选取包含故障主要信息的前几个本征模态函数分量并计算其能量分布。由于灰色相似关联度分析对小样本模式识别具有良好的分类效果,以能量分布为元素构造特征矢量,通过计算不同振动信号的灰色相似关联度来判断齿轮的工作状态和故障类型。实例分析结果表明,提出的方法能够有效地应用于齿轮系统的故障诊断。