基于二维深度卷积网络的旋转机械故障诊断

针对旋转机械振动信号复杂且难以提取有效故障特征的问题,提出了一种短时傅里叶变换和二维深度卷积网络相结合的故障诊断方法。首先对旋转机械振动信号进行短时傅里叶变换,得到时频图;接着将时频图输入到二维深度卷积网络中进行识别,得到最终分类结果。将该方法分别应用于滚动轴承与齿轮箱故障诊断中,在凯斯西储大学滚动轴承数据集、PHM2009直齿齿轮箱数据集上均取得了较好效果,正确率优于将时域信号直接输入到经典CNN中,验证了该方法的优越性。     

大功率开关磁阻电动机微机控制系统研究

用机电能量转换的原理分析了开关磁阻电动机的运行及其机械特性.设计研究了以定子带极靴的三相开关磁阻电动机为控制对象,以变参数比例算法为手段,配以80C196单片机为核心的完整的大功率开关磁阻电动机微机控制系统.该控制系统采用硬软件结合的控制方式,提高了系统的可靠性和抗干扰性,解决了系统的稳定性和快速性.     

SMA驱动六足步行机关节的控制系统

介绍形状记忆合金驱动六足步行机关节的控制系统 ,包括硬件系统和软件系统 .该控制系统结构简洁 ,控制精度达 0 .6°     

基于虚拟仪器技术的钢丝绳张力检测方法的研究

采用非接触方式检测钢丝绳的股波信号,通过相关法相位差测量算法获得应变大小,实现了钢丝绳张力的非接触式在线定量检测。利用相关和正弦函数的性质,使部分噪声分量被有效地与有用信号分离,从而提高了抗随机干扰能力和检测的准确度。基于虚拟仪器技术,以灵活的软件功能代替硬件处理电路,有效地提高了检测系统的可靠性、检测精度和自动化程度。     

断丝状态下的钢丝绳故障诊断

针对传统钢丝绳断丝损伤定量检测模型泛化性能不足的问题,提出一种基于极限学习机的钢丝绳断丝损伤故障诊断方法。采用距离可分离性判据对常用的特征参数进行可分性比较,并选取区分效果较佳的特征参数进行特征融合。实验结果表明,峰值、功率谱熵、小波奇异值熵的区分效果明显优于波宽、波形下面积;将多特征融合与极限学习机相结合的方法可以有效地对钢丝绳断丝损伤进行分类识别,比传统的BP神经网络具有更高的准确率和更短的训练时间。     

钢丝绳LF型断丝定量识别的神经网络法

基于神经网络理论，提出了钢丝绳损伤定量识别的新方法，建立了相应的ＢＰ网络模型。检测实验证明，运用该方法及其模型定量识别钢丝绳的ＬＦ型损伤，准确率高，自适应性强，是一种有效的实用方法。     

利用霍尔元件的钢丝绳断丝检测

分析了钢丝绳断丝检测的特点,提出了用霍尔(HALL)磁敏元件进行钢丝绳断丝漏磁探伤的方法,研究设计出漏磁探伤用励磁器、检测器及检测信号的预处理电路。     

小波分析对钢丝绳损伤信号奇异点的检测

证明了小波分析能检测信号的奇异点,利用小波变换模的极大值和Lipschitz指数的关系,可以分析信号奇异程度。分析实例表明,利用小波分析检测方法,能对钢丝绳损伤信号的奇异点及奇异程度进行检测。     

满拉水利枢纽工程总体布置

满拉工程是国家援藏62项工程中最大的一项,位于西藏自治区日喀则地区江孜县境内的年楚河上游.工程以灌溉、发电为主,兼有防洪、旅游等综合效益.水库正常蓄水位为4 256.00 m,总库容为1.55亿m3,为大(2)型工程,电站总装机容量为20 MW.工程主要由拦河坝、泄洪洞、发电引水隧洞及发电厂房等4部分组成,拦河坝为土心墙堆石坝,最大坝高76.3 m.工程建成后,可增加灌溉面积1.69万hm2,多年平均发电量为0.61亿kW.h,为西藏自治区的工农业及畜牧业发展将起到很大的作用.     

基于平均影响值与SVM的滚珠丝杠故障诊断技术

针对滚珠丝杠故障诊断中存在大量冗余信息的特点,引入平均影响值法对故障信号特征进行筛选。该法可剔除冗余特征,保留对诊断结果影响较大的特征作为支持向量机(SVM)的输入,然后借助支持向量机实现对输入参量的训练以及故障模式识别。经实验验证,实例中所建立的滚珠丝杠故障诊断模型,能在更大程度上缩短诊断时间,提高分类精度,具有较传统诊断模型更好的诊断效果。