故障特征选择与特征信息融合的加权KPCA方法研究

针对旋转机械振动故障特征与故障类别间不完全对应问题,以双跨转子系统12个通道的故障信息集合为研究对象,提出一种基于加权核主成分分析的故障敏感特征集合提取方法。通过对每个通道的振动信号进行时域、频域、时频域的特征提取,得到一种描述双跨转子系统的原始故障特征集合。采用多准则特征选择方法对这种原始故障特征集合进行特征属性筛选,得到一种利于故障分类的敏感特征集合。对这12个通道的敏感特征集合进行信息融合处理,可得到一种多通道信息的融合特征向量,利用加权核主成分分析方法提取出融合特征向量中的核主成分。结果表明,这种核主成分能够显示出故障类别间的较显著差异,和具有较好的敏感特征子集寻优能力。该研究为解决好双跨转子系统的故障数据集的类别划分问题,提供了一种新途径。     

基于标准正交判别投影的转子故障数据集降维方法

针对旋转机械智能决策技术的故障数据分类问题,提出一种基于标准正交判别投影(SODP)的转子故障数据集降维算法。该方法从时域、频域及时频域构造原始故障特征集,将振动信号转化为高维特征数据集;运用SODP选择出其中最能反映故障本质的敏感特征子集;将得到的低维特征子集输入到KNN分类器中进行故障模式辨识。用一个双跨度转子系统的振动信号集合进行验证,证明了该方法能够有效地提取出全局与局部判别信息,使故障类别之间的差异性变得更清晰,相应地提高了故障模式识别准确率。研究表明该算法可为实际转子智能故障诊断提供参考。     

基于EMD模糊熵和SVM的转子系统故障诊断

提出一种经验模态分解、模糊熵和支持向量机相结合的转子系统故障诊断方法。该方法首先对转子系统故障信号进行经验模态分解,得到若干阶表征故障信息的固有模态函数,并运用基于能量原理的虚假模态消除方法剔除虚假模态分量;再利用模糊熵能够表示信号复杂程度且具有相对稳定性等特点,选取前4阶固有模态函数的模糊熵值作为各故障信号的特征向量;最后将该特征向量输入到支持向量机中进行转子系统的故障分类。试验结果表明,该方法能够有效的提取转子系统故障特征和对转子系统进行故障诊断。     

基于G-DPSO算法的决策树轴承故障诊断方法

针对机械设备状态监测与故障诊断技术中特征提取对诊断准确性的局限,从原始故障信号数据中提取出尽可能多的有用信息。提出通过最佳特征数据集对轴承故障进行诊断分析,分别从幅域和频域对故障数据进行特征提取。采用一种改善的粒子群(G-DPSO)算法对提取的特征数据集进行筛选,对传统粒子群算法权重系数进行优化,同时和故障诊断需要的决策树模型的信息熵增相结合,可以达到将最适合故障诊断的特征向量提取出来的目的。用5种轴承故障数据对所提方法进行实验分析,诊断正确率能达到97%之上,证明所提出的方法是有效、可靠的。     

基于SILPDA的旋转机械故障诊断方法EI北大核心CSCD

针对故障特征集因“维数灾难”导致的故障分类困难现状,提出了一种基于强化内蕴局部保持判别分析(strengthened intrinsic local preserving discriminant analysis, SILPDA)的故障特征集降维算法。该算法将强化的多流形内蕴模型与局部相似度矩阵融入目标函数的构建中,期间充分考虑了数据集的多流形结构特征并且保留了样本的局部结构信息,使降维后的低维特征子集易于实施分类运算,继而实现提高故障辨识精度的效果。利用转子试验台振动信号集合构建的原始故障特征集对算法性能进行了验证。结果表明,该算法能够从原始故障数据集中提取出利于实施分类运算的敏感特征子集,这些特征子集将会使不同故障类别之间的边界变得更加清晰,最终相较于局部保持投影(locality preserving projections, LPP)、线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)、局部边缘判别投影(locality margin discriminant projection, LMDP)等算法可实现更好的故障辨识效果。对于提高旋转机械大数据资源的价值密度,该算法提供了一种优化数据结构模型的理论依据。     

基于排列熵与IFOA-RVM的汽轮机转子故障诊断

为了提高汽轮机转子故障诊断的识别准确率和效率,提出基于排列熵与改进的果蝇算法(IFOA)优化相关向量机(RVM)的汽轮机转子故障诊断方法。将实验数据进行自适应完备的集合经验模态分解(CEEMDAN),并选取故障特征敏感的IMF分量计算排列熵,以此构造特征样本集,进而建立"二叉树"IFOA-RVM故障分类器对特征集进行分类,其中IFOA通过两个阶段来定义果蝇群体的搜索范围来提高搜索效率,同时避免RVM核函数陷入局部最优。通过ZT-3汽轮机转子模拟试验台获得的故障数据进行实验研究,结果表明与模糊熵对比,排列熵获得的特征样本集的聚类效果明显;IFOA-RVM分类器在故障识别准确率和效率上优于FOA-RVM等其它分类器;证明了基于排列熵与IFOA-RVM汽轮机转子故障诊断方法的有效性和可行性。     

基于PARAFAC分析和SVM离心泵故障诊断方法

在多尺度平行因子分析理论的基础上,将原始信号经过多尺度小波分解得到三维时频信号,再经平行因子分析得到通道加载因子、时间加载因子和频率加载因子,通过实验分析,后二者可以明显地表征设备正常或故障状态,利用这一特征建立不同状态的离心泵与其对应的时间加载因子和频率加载因子的映射关系,并以此作为改进粒子群算法优化后的支持向量机分类器的特征向量进行故障分类。与小波包能量特征相比,所提的这种诊断方法用于离心泵故障诊断时提取特征更为简便,所提分类器的分类准确率有显著提高,而其复杂度却没有明显增加。     

基于EEMD降噪和FFT的转子故障振动分析

针对转子产生故障时的振动信号受噪声干扰大、故障特征不明显这一难题,提出基于集合经验模式分解(EEMD)降噪和傅里叶变换(FFT)的转子振动信号分析方法。首先利用EEMD方法将原始故障信号分解成若干本征模态分量(IMF),然后计算各分量与原始信号之间的相关系数,筛选出有用分量并进行信号重构。最后对重构信号进行傅里叶变换(FFT)得到振动信号的特征频率。数值模拟和实验结果证明该方法的有效性和实用性。     

基于改进麻雀算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断研究

针对群智能算法优化支持向量机模型应用在滚动轴承故障诊断领域中易陷入局部最优、准确率较低的问题,提出了一种基于改进麻雀算法(sparrow search algorithm, SSA)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先引入均匀化分布Chebyshev混沌映射初始化麻雀种群,以提高种群空间分布均匀性,之后将自适应惯性权重融入麻雀算法的发现者位置更新,最后对更新位置后的最优麻雀进行随机游走扰动,提高算法的全局和局部搜索能力,避免算法陷入局部最优。将该算法用于支持向量机的参数优化,构建改进麻雀算法优化支持向量机故障诊断模型实现对轴承故障信号的分类诊断。滚动轴承故障诊断试验分析结果表明,该算法模型故障分类效果明显优于粒子群算法优化支持向量机模型、遗传算法优化支持向量机模型和麻雀算法优化支持向量机模型,能够有效识别滚动轴承各故障类型。     

基于半监督邻域自适应正交判别投影的转子故障诊断

针对故障特征集维数过高导致故障难以辨识的问题,提出一种基于半监督邻域自适应正交判别投影(SSNA-ODP)的转子故障诊断方法。提取原始振动信号的时域、频域、时频域特征构造混合域特征集;利用SSNA-ODP方法对混合域特征集进行维数约简,提取出有利于实施分类的低维特征子集;输入到支持向量机(SVM)中进行模式识别。典型故障数据样本的应用验证情况表明,该方法能够改善ODP方法在有标记样本较少时的泛化能力和使用全局统一邻域参数的数据流形特征,从而有效提高了故障识别的准确率。     

坐标测量机面向任务的测量不确定度评定

基于产品几何技术规范,分析了坐标测量机面向任务的测量不确定度主要来源;重点讨论了量值特性指标测量复现性的定义与特点,并针对坐标测量机的测量任务,提出引起坐标测量复现性的主要因素,研究了进行复现性指标评价的实验方案,建立了复现性评定的数学模型;通过孔径测量实例分析,介绍了坐标测量机面向任务的测量不确定度评定方法。结果表明,孔径测量结果的合成标准不确定度为3.2 μm,其中测量复现性的不确定度分量高达2.5μm,在测量结果不确定度中所占比重最大。     

基于微分几何法和粒子群算法计算椭球面面轮廓度误差

基于DGA算法和误差评定的最小区域准则建立了椭球面面轮廓度误差评定的数学模型,该模型将点到椭球面的最小距离求解问题转化为一个理想椭球面球心坐标的搜索问题;采用PSO算法求取所建立数学模型的最优解。实例表明在不考虑仪器测量误差的前提下,所提出的椭球面面轮廓度误差求取方法的有效性。     

交流连续调谐滤波器失谐度的无盲区检测方法

失谐度的在线测量是交流连续调谐电力滤波器中的关键环节之一,其检测精度会影响到滤波器的性能及其运行的稳定性。针对目前调谐滤波器失谐度间接测量方法所存在的检测盲区问题,提出了一种基于滤波电容器和电抗器两端谐波电压幅值的失谐度测量方法,该方法克服了失谐度检测盲区的问题,且实现简单方便;建立了交流连续调谐滤波器的失谐度检测实验系统,实验结果表明该失谐度检测方法是有效准确的。     

Nanodots of multiferroic oxide material BiFeO3 from the first Principles

Multiferroic nanodots can be harnessed to aid the development of the next generation of nonvolatile data storage and multi-functional devices. In this paper, we review the computational aspects of multiferroic nanodot materials and designs that hold promise for the future memory technology. Conception, methodology, and systematical studies are discussed, followed by some up-to-date experimental progress towards the ultimate limits. At the end of this paper, we outline some challenges remaining in multiferroic research, and how the first principles based approach can be employed as an important tool providing critical information to understand the emergent phenomena in multiferroics.     

白车身视觉检测系统中多类型传感器全局校准技术

针对白车身视觉检测系统中传感器数量多、种类各异、分布空间大、位置关系复杂等问题,提出了一种适用于工业现场的多视觉传感器全局校准技术。基于坐标系间接统一法,设计多个精密立体靶标作为坐标系转换中介,利用激光跟踪仪获取现场校准数据,在单位四元数数学模型的基础上,求解两坐标系间最优转换矩阵,将固定式传感器和柔性传感器的测量坐标系统一到全局坐标系。该方法已在某企业在线测量项目中成功应用,现场只需完成传感器坐标系与全局坐标系转换关系标定,降低了复杂现场环境对多传感器全局校准的限制,简化了校准过程,提高了环境适应性,校准后检测系统各向测量精度均优于±0.2 mm,满足白车身在线测量精度要求。     

液膜密封振动及冲击动力学特性

液膜密封运行过程因工况瞬时变化、系统振动及润滑不足等因素易引发端面接触冲击,严重影响密封寿命。建立考虑端面接触的液膜密封动力学模型,采用直接数值求解方法对运动方程、质量守恒空化边界雷诺方程、微凸体接触方程在全时间域内耦合求解,研究了液膜空化、轴向扰动及运行工况瞬变对密封稳定性与冲击特性的影响。结果表明:液膜空化有效提高了系统抗干扰能力,膜厚越小,受扰动后震荡频率越大且恢复至稳定状态的时间越长;发生端面冲击时膜厚振动频率显著大于全液膜状态下所受扰动情况。随转速及密封腔压力变化值的不断扩大,接触载荷值及冲击频率均不断增大,冲力响应越显著,在端面接触发生瞬间有明显的速度方向突变。     

Progress of remanufacturing engineering and future technology

After development for decades, abroad remanufacturing has formed a complete industrial system. At present, the research emphases are on marking logistics management and market cultivation theory of remanufacturing products, and so on. The Chinese remanufacturing starts fairly late. After 10 years of development, it formed a remanufacturing mode with Chinese characteristics that is sustained by high-tech industries, using the surface engineering
technology to restore the size and improve properties, and combining manufacturing, study and research together. The remanufacturing mode is not only circular but also economic. With the development of science and technology, future remanufacturing technology will break the previous limits, explore and understand the limits of micro machining. It will carry out the waste product remanufacturing in the micro-nano scale, and extend the remanufacturing industry to a more broad space.     

普朗克常数h测定与质量量子基准的最新研究进展

借助基本物理常数来定义新的国际单位制一直是国际计量界研究的热点,其中对于普朗克常数h的测量,出现过电流天平方案、电压天平方案、超导磁悬浮方案、功率天平方案和能量天平方案等多种电学方案。一旦普朗克常数h被精确测定,则可以用其来定义新的质量单位,实现质量基准的量子化。详细比较了现阶段各国应用电学方法测量普朗克常数h方案的原理、装置和进展,对将来普朗克常数h的精确测量以及质量量子基准的发展趋势进行了预测。     

磁性流体在均匀梯度磁场中的摩擦学性能测试研究

基于均匀梯度磁场能较准确反映出磁场影响磁性流体摩擦性能的认识,制造了一对产生均匀梯度磁场的线圈安置于改造后的UMT3摩擦试验机中。选用聚α-烯烃合成油基磁性流体为润滑油,测试不同均匀梯度磁场大小、不同载荷和不同往复频率下的磁性流体摩擦学性能。结果显示：载荷、往复运动频率一定时,磁性流体的摩擦系数随均匀梯度磁场的增大而减小;载荷、均匀梯度磁场一定时,磁性流体的摩擦系数随随往复运动频率的增大而减小;磁性流体在均匀梯度磁场中比无磁场中具有更高的承载能力和更长的耐磨寿命。     

Clothing skirt designed on conical truss model

Several applications of Origami have been tested in industrial area. However, Origami based design is found only in lamp shade and wrapping in design area, and has not been practically applied especially in clothing. In this paper, the conical truss model is applied in the clothing skirt, and the simulation software from 2D to 3D is developed by parametric Origami module (POM). Finally,the pattern is copied on felt clothing, and the scaled model of skirt on the basis of conical reverse truss model design is made.