基于概率神经网络的数控机床滚珠丝杠副的故障诊断研究

采用概率神经网络对数控机床滚珠丝杠副的故障状态进行模式识别。首先对数控机床的故障类型及诊断方法进行了介绍,重点介绍了滚珠丝杠副的故障类型和诊断方法;然后基于概率神经网络在模式识别上的广泛应用,结合MATLAB软件对滚珠丝杠副的工作状态信息进行了模式识别,通过有限样本的网络训练和识别测试,验证了概率神经网络在滚珠丝杠副故障诊断中的准确性和适用性。     

基于卷积神经网络的采煤机截割部传动系统故障识别

为提高采煤机截割部传动系统故障识别的精度,将采煤机截割部传动系统中齿轮振动信号作为研究方向,针对振动信号具有非线性、强耦合、关联性不强等特点,提出了一种多标签分类卷积神经网络故障识别模型。首先对卷积神经网络的全连接层进行改进,然后设计了多标签的分类器以便在识别故障类型的同时判断故障严重程度。仿真实验表明,该模型对传动系统典型故障以及故障严重程度有较好的识别能力,优于传统信号分析技术,可以实现对传动系统的故障智能识别和实时监测。     

滚珠丝杠副静动态特性分析

针对滚珠丝杠副在外力作用下容易产生变形、振动等特点,以滚珠丝杠副为研究对象,应用Solid Works软件建立滚珠丝杠副三维装配体模型,经适当简化后导入到ANSYS Workbench软件中,在对模型设置约束条件和施加合理载荷后,对其进行静力结构有限元仿真分析,得出滚珠丝杠副中滚珠、丝杠、螺母在工作过程中的等效应力、应变。通过对装配体模型进行模态分析,得出不同支撑方式下滚珠丝杠副的固有频率和振型。结果表明:有限元仿真分析结果与真实情况相近,为滚珠丝杠副的优化设计、合理使用及避免共振提供了参考依据。     

基于多传感器信息融合的齿轮故障识别方法

为了在强背景噪声下有效识别齿轮故障,提出了一种多传感器信息融合的识别方法。首先计算多传感器振动信号的小波相关特征尺度熵,并以此作为强噪声背景下齿轮故障特征信息;以各尺度信息熵作为SOM神经网络的输入层,用标准训练样本训练神经网络,齿轮故障类型在竞争层聚类;为了提高识别过程的准确性及完整性,采用多传感器决策层融合技术,构造D-S证据理论识别框架,建立基于统计SOM神经网络识别率的基本信任函数分配方法。每个传感器的子决策作为一条子证据,根据D-S证据理论合成规则及各传感器的基本信任函数分配完成融合识别。试验结果证明,齿轮多传感器信息融合识别方法可以实现强噪声背景下齿轮故障的准确识别,消除识别的不确定性,识别率可达90%以上,是一种有效的齿轮故障识别方法。     

基于MFCC和FD-CNN卷积神经网络的综放工作面煤矸智能识别

煤矸的在线准确快速识别是放顶煤采煤法的关键技术,对提升采煤效率有重要的指导意义。从梅尔频率倒谱系数在语音识别中的广泛应用得到启发,以实际生产状态下采集的煤与煤矸滚落到液压支架尾梁振动信号的MFCC特征参数为训练与测试样本,分别计算顶煤垮落和煤矸混放2种情况下液压支架尾梁振动信号的梅尔频率倒谱系数并构成二维特征矩阵。近些年随着深度学习的迅速发展,卷积神经网络(CNN)已经成为检测和识别领域最好的方法,它可以自动地从数据集中学习提取特征。但是卷积神经网络(CNN)在通用CPU以及GPU平台上推断速度慢,使得深度卷积神经网络很难满足煤矸石在线识别的实时性要求。基于卷积神经网络与LD-CNN轻型神经网络建立FD-CNN煤和煤矸智能识别模型,将液压支架尾梁振动信号的MFCC特征矩阵作卷积神经网络的输入,实现了识别模型的结构优化,大大提高运算速度,减少资源的使用,并且揭示了模型的识别机理与分类依据。实验结果表明:模型复杂度对识别速度影响较大;基于MFCC参数枝得到的煤矸识别模型可以将振动信号作为煤矸识别的可靠依据,同时准确捕捉煤与矸石由于物理性质不同所产生的振动信号高维差异,综合给出识别结果。压缩...     

基于特征增强与深度学习的轴承故障诊断

针对轴承故障诊断中数据集较小，现有诊断方法鲁棒性较低且易被噪声干扰的难题，提出了基于特征增强和卷积神经网络故障识别方法。首先对振动采样信号进行短时傅里叶变换(STFT)与小波变换处理，获取时频图，然后对时频图进行卷积操作，获取故障信号特征图。最后，将获得的特征图通过通道注意力机制模块，再通过卷积神经网络，实现对轴承故障的分类。结果表明，该方法在西储大学数据集添加-40 dB噪声的情况下，故障准确率达97%，在西储大学数据集以及江南大学离心风机轴承数据集上识别准确率分别为99.8%和100%。     

基于卷积网络的滚动轴承故障诊断研究

针对传统故障诊断方法不能有效识别滚动轴承振动信号且难以在振动信号中提取所需特征、预处理步骤过多和难以区分故障类型的问题,提出了一种新型卷积神经网络(CNN)模型。首先对传统CNN的激活函数和池化方式进行改进,然后以卷积长短时记忆(Conv-LSTM)作为卷积层。相比于传统的故障诊断方法,新型CNN模型可直接训练切片后的原始加速度振动信号,并可同时识别和分类出故障类型。SKF6005型轴承实验结果表明,新型CNN模型相对于纯CNN模型具有更好的分类效果和更高的分类准确度。     

数控化改造中滚珠丝杠副的选型计算及误差分析

在CW6163车床数控化改造中,滚珠丝杠副由于其传动精度高、传动效率高等优点被用作传动机构。对CW6163普通车床纵向进给系统改造过程中滚珠丝杠副的选型、计算、承载能力的校核进行了介绍,分析了滚珠丝杠副的热误差、螺距误差、加工误差及耦合误差等,为机床数控化传动机构的改造及误差分析提供参考。     

基于卷积神经网络的发电机运行状态实时监视

为了实现对电力系统中所有发电机组暂态稳定性的监视,提出一种可在线识别发电机组实时运行状态的改进卷积神经网络框架。提出的框架使用向量测量单元所获取的测量值作为数据源,利用带有预测池化层的卷积神经网络来实现多标签分类功能,以达到识别多种发电机组运行状态的目的。在模拟多种故障状态的IEEE 118测试系统上开展仿真测试。结果表明,所提出的框架能够快速而准确地识别发电机组的运行状态,是实现发电机组运行状态在线监视的可行方法。     

基于一维卷积神经网络的提升机轴承故障诊断方法研究

针对当前矿井提升机普遍采用的定期预防检测维护中存在的问题,提出了基于一维卷积神经网络技术对提升机轴承故障进行诊断,对提升机发生的故障进行分类.首先采用滑动窗口重叠采样技术来完成数据的扩增,然后将数据作为一维卷积神经网络模型的输入,并利用卷积神经网络算法对振动信号进行提取与处理,最后试验验证表明该系统对轴承故障诊断具有较...     

基于SoC嵌入式片上系统应用研究

以片上系统(SoC)为代表的嵌入式应用系统拉开了嵌入式系统发展的大幕,极大的推动了IT产业的发展,给人们的生产、生活带来深远的影响。嵌入式系统用在一些特定专用设备上,通常这些设备的硬件资源(如处理器、存储器等)非常有限,而且对成本敏感,有时对实时性要求较高等。常见的嵌入式系统如手机、PDA、电子词典、掌上电脑、VCD/DVD/MP3 Player、数码相机、游戏机、机顶盒、路由器等,这类嵌入式应用系统对成本比较敏感。还有一些对性能和实时性要求比较高,如通信系统,医疗仪器,航空航天设备以及军事武器上的一些嵌入式应用系统。     

基于互联网技术的智能建筑管理系统研究

随着现代化信息技术的迅猛发展,智能建筑系统集成成为一大研究热点,并为依托于信息技术促进建筑物整体功能的相应提升创造了有利条件。文章介绍了智能建筑系统集成以及B/S模式的特点,阐述了ASP.NET的新特性,对IPMS-智能建筑管理系统的研究与实现加以分析和讨论。     

浅谈对三项监察的认识

结合辽宁的监察工作,谈一谈对三项监察的认识。     

基于小波分析理论的风机故障诊断技术研究

基于小波分析理论,针对风机动静碰摩故障信号进行了小波分析,利用特定频带的信息进行故障诊断,并通过对实验数据分析有效地提取了故障特征,验证了该方法的正确性和有效性。该研究为对风机振动信号进行分析处理,进而为实施故障诊断提供了有效的方法。     

基于Inventor系列化零部件库的开发与调用研究

系列化零部件在设备设计中被大量而频繁地使用。目前,在CAD软件中并没有现成的系列化零部件模型库。过去,设计人员需要对CAD软件编程进行二次开发,来建立这类零部件模型库。详细阐述了利用Inventor的iPart功能开发设备的系列化零部件模型库步骤、要点及其调用方法。该研究对通用设备设计手段的创新和所有系列化零部件的设计与创建都具有指导意义。     

Studies on copper coating on carbon fibers

The weak interface bonding of metal matrix reinforced by carbon fibers is the central problem of fabricating such composites. Depositing copper coating on carbon fibers is regarded as a feasible method to solve the problem. In this paper, copper coating has been deposited on the fibers through both electroless deposition and electroplating methods. Two kinds of complexing agents and two stabilizing agents are taken during the electroless plating process. The solution is stable, and little extraneous component is absorbed on the surface. After adding additive agents and increasing the concentration of H2SO4 to the acid cupric sulfate electrolyte, the "black core" during usual electroplating process is avoided. The quality of copper coating is analyzed using SEM and XRD, etc.     

基于LCL滤波的三电平有源滤波器研制 基于LCL滤波的三电平有源滤波器研制

永城煤矿部分矿井提升机系统采用直流电动机调速设备,产生谐波,污染电网。针对这一问题,本研究研制了一套基于LCL滤波的三电平有源滤波器以降低系统谐波。该装置采用二极管箝位型三电平拓扑结构,通过电容电流反馈的有源阻尼方法进行谐振抑制,并且将智能化粒子群算法应用于LCL滤波器参数设计。本研究所采用理论及方法,经仿真验证证明其正确可行,可以有效降低系统谐波。通过样机实验结果证明,所研制的有源滤波器可以有效补偿直流提升系统产生的谐波,将电网谐波含量控制在5%以内,满足国家标准。     

基于AutoCAD的三维建模研究

叙述了复杂地质体三维建模在Adina中自下而上依次建立点、线、面和体的方法,其中面和体的定义需要手工完成,费时费力.用VC编写了AutoCAD To Adina三维建模程序,实现了点、线、面和体的自动定义,大大缩短了Adina三维建模的周期.实例表明,该方法具有较大的实用价值.     

使用Inventor创建端盖工程图的问题及解决办法

为了将端盖上的多种孔及凸台结构表达完整、清晰,需采用复合剖和向视图。使用Inventor软件不能直接生成这2种视图,对如何利用已有的工具创建这2种视图进行了研究,给出了关键技术和解决办法,为工程图的创建探索出了一套新型实用的方法。     

凿井井架在加工及安装中几个问题的探讨

钢管凿井井架是建井单位常用的建井设备，它的应用比较广泛，文中就井架加工及安装中出现的问题进行阐述并提出了改革方案。