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1.
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。 相似文献
2.
3.
针对橡胶减振器在舰船设备应用中常伴随着不可预见的疲劳失效问题,对舰用BE-300型橡胶减振器疲劳寿命预测方法进行了研究。基于连续介质力学理论,通过开展橡胶材料拉伸疲劳试验,建立了减振器橡胶材料的疲劳寿命预测模型;根据减振器橡胶材料的单轴拉伸和单轴压缩试验数据拟合结果,选择2阶多项式本构模型进行了橡胶减振器的有限元仿真;根据有限元仿真计算结果提取了橡胶减振器的最大主应力分量,结合橡胶材料疲劳寿命模型预测了橡胶减振器的疲劳寿命。研究结果表明:选取不同的疲劳损伤参量所得到的寿命预测结果并不相同,以等效应变为损伤参量对橡胶减振器寿命进行预测得到的结果与实际情况较为符合,该方法可用来预测舰用橡胶减振器的疲劳寿命。 相似文献
5.
6.
7.
《应用化工》2015,(5):878-881
采用二次纳米自组装方法合成大孔容构架式结构的氧化铝载体及催化剂。通过加入不同表面活性剂A、B改善Mo-Ni双金属活性组分的负载方式,制备Mo-Ni-P纳米自组装氧化铝催化剂。通过BET对催化剂进行表征,结果表明,A系列催化剂的最大孔容和比表面积分别为0.49 cm3/g和211 cm2/g,孔道集中分布在10~60 nm之间,所占的比例平均在50%以上;B系列催化剂最大孔容和比表面积分别为0.41 cm3/g和202 cm2/g,孔道集中分布在6~30 nm之间,所占的比例平均为55.72%。并且A、B系列催化剂在0~6 nm和60~100 nm之间的孔分布也有10%以上的分布。由此可知,表面活性剂可以与金属形成一种稳定的自组装体,从而提高活性金属在载体上的分散性,并且这种多极孔存在的Mo-Ni-P纳米粒子催化剂适用于渣油等重油的加氢处理。 相似文献
8.
针对高可靠度机载多余度EWIS各组成部分寿命服从指数分布但参数未知的情况,提出采用无失效数据可靠度分析方法评估EWIS的可靠度水平。通过Monte-Carlo仿真方法对连接形式为“先并联、后串联”EWIS各组成部分寿命进行抽样,利用“最小最大值”方法获得系统寿命的抽样值,用概率纸检验法初步判断EWIS寿命是否服从威布尔分布,再用Pearson拟合优度检验法判断EWIS寿命是否服从威布尔分布。结合无故障飞行时间的样本值与EWIS寿命服从威布尔分布的假设,采用无失效数据分析方法评估EWIS的可靠度水平。研究方法对机载多余度EWIS无失效数据可靠度分析有一定的贡献。 相似文献
10.