Al_(88)Ce_8Co_4非晶合金在NaCl溶液中的腐蚀行为研究

利用极化曲线测试方法、交流阻抗技术研究了Al88Ce8Co4非晶合金在NaCl溶液中的电化学腐蚀行为。研究结果表明,Al88Ce8Co4非晶合金在NaCl溶液中具有很好的耐腐蚀性能。NaCl溶液浓度严重影响Al88Ce8Co4非晶合金的抗腐蚀性能,在所研究的浓度范围内,极化曲线都表现出明显的钝化趋势,EIS图谱均由单一的容抗弧构成。在浓度为0.5mol/L~2mol/L范围内,随浓度的增加,自腐蚀电位有向负方向移动的趋势,腐蚀电流密度逐渐降低,电荷转移电阻逐渐增大,当浓度达到4mol/L时,自腐蚀电位向负方向移动较大,相较于2mol/L时,腐蚀电流密度又有所升高,电荷转移电阻有所降低。     

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。     

有机添加剂对超级电容器中水系电解液理化性能的影响

以6 mol/L KOH水溶液为电解液,高比表面积的活性炭为活性物质,研究了有机添加剂对体系润湿性、电导率、工作电压窗口及阻抗的影响,测试了超级电容器的电化学性能。结果表明,适量添加有机添加剂可明显抑制体系的极化现象,提高超级电容器的工作电压窗口。添加10vol%异丙醇时,电极材料和电解液间的润湿性大幅提高,比电容从79.3 F/g提高至113.2 F/g。添加20vol%异丙醇时,超级电容器的能量密度达19.4 Wh/kg,体系的电荷转移电阻明显降低,在10 A/g电流密度下的比电容比0.5 A/g时下降13.9%,而不加添加剂时下降30.3%。添加30vol%异丙醇时,电解液电导率迅速下降,比电容降低,电导率是影响比电容的关键因素。     

基于改进阶次分析与自适应VMD的变转速齿轮箱故障诊断研究

变转速齿轮箱由于工况复杂导致转频不稳定,齿轮箱的微弱故障信号可能会被掩盖在强噪声中,不能直接应用传统的时频分析方法,为故障特征的提取增加一定的难度。针对变转速信号的处理,传统的计算阶次分析方式(COT)很好地解决了变转速齿轮箱的故障特征难以提取出来的问题,但由于传统COT中所使用的重采样方法是基于样条插值法的,无法根据转频选取转频,导致重采样间隔并不均匀;提出了改进的阶次分析方法,根据采样的各点角速度依次进行重采样,提高了阶次分析的精度。同时,变转速齿轮箱因动力传递复杂,导致变转速齿轮箱噪声更加严重。变分模态分解(VMD)常被被用来去除复杂信号噪声,提取被掩盖在强噪声中的微弱故障信号。提出了自适应VMD使用能量法,确定分解层数后对分量进行指标化选取,使去噪的效果得到进一步提升。通过对实验信号分析,使用此方法进行验证。结果表明,此方法能有效转换变转速齿轮箱信号为阶次信号并对故障进行识别。     

双树复小波和MED在齿轮箱早期故障诊断中的应用

针对齿轮箱轴承早期故障特征信号微弱且受环境噪声影响严重,故障特征信息难以识别的问题,提出了双树复小波变换(dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT)和最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution,MED)的故障诊断方法。首先对采集到的振动信号进行双树复小波分解,得到几个不同频段的分量,由于噪声的干扰,从各个分量的频谱中很难对故障做出正确的判断。然后对包含故障特征的分量进行最小熵反褶积滤波处理以消除噪声影响,凸显故障特征信息。最后对滤波后的信号进行Hilbert包络谱分析,即可从中准确地识别出轴承的故障特征频率。通过齿轮箱轴承故障模拟实验和工程应用实例分析验证了该方法的有效性与优越性。     

基于混沌理论的滚动轴承故障信号判据

滚动轴承的故障信号往往是具有一定特性的微弱正弦信号,而混沌系统对特定频率的微弱正弦信号具有敏感依赖性,可以有效地判断出故障部位。因此,基于混沌理论对传统的Duffing振子方程进行了改进,并利用改进的Duffing方程分别对已知参数和未知参数的滚动轴承进行故障检测。结果表明,改进后的方法能够有效的判断出滚动轴承的故障位置。     

基于小波包熵值和EMD结合的滚动轴承微故障诊断方法研究

滚动轴承是易损件,且从出现微故障到破坏扩展快。因此,发现滚动轴承早期微故障具有重要意义。利用小波包熵值和EMD相结合,来检测诊断轴承开始轻微故障的特征。首先运用小波包对采集信号实现信噪分离,突出了小波包降噪效果明显,然后以互相关、峭度准则提取经EMD分解降噪信号的分量,避免了IMF分量选择的盲目性。通过对仿真信号分析和实例分析,结果能够准确地检测出轴承故障,从而表明本方法的有效性。