振动不同步对结晶器内铸坯应力影响有限元分析

基于实测连铸结晶器振动曲线数据,分析结晶器两侧振动不同步的运动特性,并利用Ansys软件对结晶器振动过程进行有限元模拟,获得铸坯应力分布。结果表明结晶器在振动过程中发生相对转动,对铸坯产生相对挤压和偏离;铸坯窄面和角部区域受结晶器相对挤压影响,随离弯月面距离增大,其应力增大;在相对挤压时,铸坯底端角部应力受结晶器相对位移和转动影响,随结晶器相对转动角位移增大和相对位移减小,铸坯应力增大。     

基于最优熵与EEMD的滚动轴承微故障诊断方法

滚动轴承是易损件,为了更好并及时检测出在信噪比低的情况下的轴承早期微故障振动信号,提出了小波包最优熵和EEMD相结合的方法。运用小波包最优熵对采集信号实现信噪分离,突出了小波包降噪效果明显;通过EEMD将信号分解成多个分量;最后以互相关、峭度准则提取故障信号分量以避免分量选择的盲目性。结果表明:该方法对轴承初期故障具有良好的降噪效果,可以准确快速地检测出轴承故障,从而表明该方法是有效且可行的。     

基于多域特征及多传感器网络融合的滚动轴承故障诊断

将幅值域无量纲参数和时频域信息熵作为概率神经网络的特征向量,构建多传感器系统概率神经网络的初级诊断网络,并利用概率神经网络累加层输出结果构建Dempster-Shafer证据理论的mass函数,通过Dempster-Shafer证据理论进行决策级融合诊断。将该方法用于滚动轴承故障模式分类,并通过实验室及现场实例验证了该方法的可行性与有效性。     

冷轧与时效工艺对2205双相不锈钢σ相析出的影响

对1050 ℃固溶处理后的2205双相不锈钢在650~1000 ℃下时效处理,利用金相显微镜(OM)和扫描电镜(SEM)观测不同工艺条件下σ相析出规律,绘制了σ相析出TTP曲线图,描述了σ相析出特征。结果表明:时效初期,σ相优先在铁素体与奥氏体相界处形核,随着时效温度的升高和时效时间的增加,σ相不断长大、粗化并向铁素体基体内延伸;时效时间越长,析出相越多,时效时间相同时,当温度达到850 ℃,析出量达到最大值,之后随着温度的升高而降低。σ相析出温度范围为650~950 ℃,析出鼻尖温度为850 ℃,轧制变形量增加,σ相析出速度加快,但并不影响其析出的鼻尖温度。     

基于改进Duffing理论的轴承微弱故障信号判断

分析了传统Duffing振子混沌系统的基本理论对检测微弱信号的不足,给出了基于改进之后的Duffing振子检测微弱信号的新方法。改进后的方法能够弥补传统方法对系统固有频率的限制,检测具有较大固有频率的微弱信号。本文主要利用传统方法和改进方法分别对轴承外圈故障信号进行验证性分析,发现改进方法能更好的找出微弱故障信号。通过对仿真信号分析和轴承故障诊断实验,结果验证了本文方法的有效性。     

基于VMD和MED的滚动轴承微弱故障特征提取

针对强噪声环境下滚动轴承故障特征信息非常微弱且难以提取的问题,提出基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)的滚动轴承微弱故障特征提取方法。基于VMD和MED的滚动轴承微弱故障特征提取方法首先采用VMD对滚动轴承故障信号进行分解,得到多个模态分量,由于噪声的干扰,很难从各个模态分量中提取有效的故障特征信息;然后根据相关系数准则,选取与原始信号相关系数较大的模态分量进行重构,再对重构后的信号进行MED降噪处理;最后对降噪处理后的信号进行Hilbert包络解调,从得出的包络谱中即可准确地提取到故障特征信息。轴承故障实验信号处理结果表明,该方法可以有效地降低噪声的影响,精确地提取滚动轴承微弱的故障特征信息。     

西昌 2050 热轧板形控制研究

对热轧板形控制系统的控制逻辑进行了较为系统的分析,并根据Townsend曲线与西昌2050热轧压下规程,结合实际试验,表明在生产过程中,第2架精轧机组(F2)、第3架精轧机组(F3)是凸度调节的最佳区域。F2,F3出口的板形控制对成品板形起决定性作用。从F4以后,必须严格遵守板凸度一致的原则,不能轻易调整凸度量,否则将极大地破坏带钢的平直度。     

基于小波包最优熵与RVM的滚动轴承故障诊断方法

为解决滚动轴承振动信号信噪比低和故障分类准确性不高的问题,提出了小波包最优熵和相关向量机相结合的故障诊断方法。首先采用小波包对采集到的信号进行信噪分离,寻找分解后信号的最优小波包节点熵;然后提取最优节点能量作为训练样本,对相关向量机的多故障分类器进行训练,实现轴承的智能诊断。试验表明,该方法可简单有效地分离噪声,并具有良好的分类能力,可以很好地应用于轴承故障诊断。