非平稳部分可观测状态下的破碎机辊套剩余寿命预测预测新方法

双齿辊破碎机辊套准确的剩余寿命预测结果是维护人员做出科学维修决策的重要依据。工程实践中往往是部分状态信息是可观测的,为解决在非线性、非平稳部分可观测状态下破碎机辊套RUL难以准确预测的难题,提出了一种小波技术与SVR融合的RUL预测新方法。首先采用相关分析进行辊套振动信号特征值的提取,其次利用小波技术对收集到的振动信号消噪,然后建立辊套剩余寿命与特征值之间的关系,来描述辊套的非线性动态变化。最后通过SVR模型对破碎机辊套进行剩余寿命预测。预测结果表明:该方法能够有效解决部分可观测状态情形下的剩余寿命预测,从而降低维修成本,具有较强的工程适用性与推广价值。     

基于无迹卡尔曼滤波的直升机主减速器剩余安全寿命预测

剩余寿命预测为管理者制定预防性维修策略以保证设备不发生非正常停机提供重要信息。针对设备状态呈现非线性变化以及工程实际中的实时性寿命预测要求,提出一种基于无迹卡尔曼滤波的在线剩余寿命预测方法。该方法首先建立状态空间模型描述设备的退化过程,然后利用监测信号使用无迹卡尔曼滤波估计模型的状态,并通过期望最大化算法估计模型的参数,进而利用当前时刻模型的状态和模型的参数递推求解设备的剩余寿命,最后将该方法应用于直升机主减速器的剩余安全寿命预测。结果表明:该方法能够较准确的在线预测出直升机主减速器的寿命。     

基于核密度估计和随机滤波理论的齿轮箱剩余寿命预测方法

针对风电机组齿轮箱的剩余寿命预测过程中需要进行状态退化模型结构假设的问题,提出一种由核密度估计和随机滤波理论结合的实时剩余寿命预测方法。该方法利用从数据本身出发的核密度估计方法对齿轮箱连续退化状态的概率密度函数进行非参数估计,得到齿轮箱实时状态监测数据的退化状态概率密度函数;利用实时状态监测数据来更新随机滤波递推模型参数,从而预测齿轮箱的实时剩余寿命。通过齿轮箱的试验验证了该方法的有效性。     

基于UKF的轴承剩余寿命预测方法研究

针对轴承从早期故障发生到失效的非线性退化问题,提出一种基于无迹卡尔曼滤波算法(UKF)的轴承剩余寿命预测方法。该方法包括轴承性能评估和剩余寿命预测两个部分。在性能评估部分,首先利用轴承振动信号建立反映其健康状态的指数,基于对正常工作时指数的学习获得用于判断轴承健康状态的异常阈值并截取出轴承从早期故障发生到失效这一性能退化阶段的数据;在剩余寿命预测部分,利用双指数函数拟合分析轴承退化数据,构建出与轴承退化过程相符的非线性状态空间模型,模型参数利用Dempster-Shafer方法进行初始化后采用UKF算法对其进行更新,并预测轴承的剩余寿命。基于轴承全寿命周期试验数据的分析,结果显示所提方法有效地评估了轴承的健康状况,通过对比分析其他剩余寿命预测方法,发现所提方法较好地预测了轴承的剩余寿命。     

动态状态空间模型及粒子滤波方法在滚动轴承寿命预测中的应用研究

针对滚动轴承物理模型难以准确建立,全寿命失效样本难以获取的问题,提出一种基于动态状态空间模型的滚动轴承寿命预测方法。该方法通过改进公式,构建模型参数定时更新的动态状态空间模型。将已知的滚动轴承运行状态数据输入动态状态空间模型,应用粒子滤波算法估计滚动轴承运行状态,实现滚动轴承寿命预测。运用滚动轴承全寿命实验数据对所提出方法进行验证,并将预测结果与Gamma模型预测结果对比分析,结果表明该方法优于Gamma模型预测方法,具有较强的工程实用性。     

基于随机滤波模型的齿轮箱剩余寿命预测研究

针对设备剩余寿命预测无法获取设备直接状态信息的问题,引入随机滤波模型,利用平时易于监测到的间接状态信息,来预测设备的剩余寿命.该模型采用贝叶斯递推理论,可以有效利用设备监测到的历史状态信息;针对小样本模型参数估计问题,采用主观数据和客观数据相结合的贝叶斯方法对模型的参数进行估计;最后,以齿轮箱全寿命实验为依据,利用该模...     

基于Gamma退化过程的剩余寿命预测及维修决策优化模型研究北大核心

通过研究产品故障发生的机理,建立了基于Gamma退化过程的状态空间模型,运用EM-PF参数估计方法对模型中的参数进行求解,确定模型的具体形式,进而得出产品剩余寿命的分布函数和概率密度函数。该剩余寿命预测方法将退化状态与故障阈值联系起来,从而降低了剩余寿命预测的误差,以轴承磨损量特征进行建模,完善了状态信息与剩余寿命之间的相互关系。利用剩余寿命的概率密度函数建立了以费用最小为目标的维修决策模型,确定最优的维修更换时间并实现维修决策的优化。最后用轴承寿命试验所得到的数据对模型进行了验证,实例结果证明该模型是可行有效的。     

基于核密度估计的实时剩余寿命预测

现有的许多设备由于自身故障样本数据不足、少有同类故障样本数据等,寿命预测研究时往往需要进行模型结构假设及参数估计。针对这类研究方法估计不够准确的问题,提出一种基于核密度估计的非参数实时剩余寿命预测方法。该方法利用能表征部件连续退化的特征量构建退化分布的核密度估计模型,进而得到剩余寿命的概率分布函数。在实时监测不断获得新的退化特征数据后,利用已知样本的核密度估计不断递推更新得到新增样本后的核密度估计,从而进一步实现对预测剩余寿命分布的更新。通过实例分析,验证了该方法在剩余寿命预测中的有效性。     

基于多通道融合及贝叶斯理论的刀具剩余寿命预测方法

刀具监测及可用剩余寿命(RUL)预测对降本增效及保证加工质量意义重大.针对单一传感器预测精度波动大、数据利用率低、可靠性低等问题,提出一种多通道信号融合及贝叶斯更新的刀具剩余寿命预测方法.通过计算多通道信号所提取特征的时间序列与对应时间矢量的斯皮尔曼等级相关系数对特征时序做单调性排序,取单调性得分高的特征用主成分分析进行融合并构建健康因子作为观测数据,基于贝叶斯理论及马尔科夫链蒙特卡洛采样估计退化模型参数,并随着时间推进及监测数据序贯可获,实时在线更新退化模型参数以逐渐逼近刀具磨损退化趋势,同时对每时刻剩余寿命进行迭代估计.所提方法可避免基于深度学习方法需要依赖大量全寿命数据离线训练预测模型且模型对新预测任务适应性有限的局限性.用PHM2010公开数据挑战赛中三槽球头硬质合金铣刀切削不锈钢过程磨损全寿命数据集验证了方法有效性.     

基于复合非齐次泊松过程的不完美维修设备剩余寿命预测

针对现有不完美维修设备剩余寿命预测方法难以准确反映设备真实维修规律的问题,提出一种基于复合非齐次泊松过程的不完美维修设备剩余寿命预测方法。基于非线性Wiener过程构建设备随机退化模型;假设不完美维修次数存在上限值,并据此建立基于复合非齐次泊松过程的不完美维修模型;然后,基于设备的随机退化模型与不完美维修模型构建综合退化模型,并采用极大似然方法估计模型参数;基于首达时间的概念,推导出不完美维修设备剩余寿命的概率密度函数。实例分析表明,所提方法能够有效提升不完美维修设备剩余寿命预测的准确性,具备工程应用前景。     

基于Bayes方法的小子样可靠性分析

少量数据的可靠性分析与评定一直是工程实践中的技术难题之一。Bayes方法可以融合多种验前信息,并结合现场数据,从而对少量数据作出有效的参数估计。针对多种验前信息的综合应用问题,引入支持向量机(support vectormachine,SVM)理论对不同来源的信息在验前分布中的权重分配策略进行研究,提出一种新的信息融合思路。并在此基础上,提出基于Bayes理论的威布尔分布的小样本参数估计方法。最后,运用实例对Bayes方法和传统的参数估计方法进行对比分析。     

快速气体渗氮机理及应用研究

依据化学热力学和动力学,材料界面科学,内扩散理论以及某些元素促进共渗的机理,我们在不加催渗剂和增添设备的情况下,设计出了循环两段“C-TS”、预强渗脉动“PS-P”及双重量“DB”快速渗氮新工艺。新工艺省时节能,节约原材料,渗氮效果良好,已成功地用于生产并取得了明显的经济效益。新工艺不仅适用于38CrMoAlA渗氮专用钢,还适用于42CrMo、40Cr、30CrMnTi、23Mn3V2Al等材料,应用前景十分广阔。     

有限元的神经网络计算方法研究

根据有限元总刚矩阵经修正后具有正定性的特点以及弹性体位能函数的具体形式，提出一种新的神经网络有限元计算模型，即模型中神经网络的能量函数与有限元的优化目标函数相等，从而避免由于神经网络自身结构的原因而带来的计算误差。同时，避免采用基于模拟退火算法等随机神经网络优化计算方法时求解结果的随机性和设定初始退火温度To、内循环次数判据、最终停止判据等人为因素的影响。理论分析和计算机仿真表明，文中提出的方法可靠、有效。     

组合夹具结构设计自动化系统研究

在广义映射原理指导下,开发了支持“top-down”风范的组合夹具设计自动化软件系统。在对零件夹持特性分析基础上,提取夹具需求信息,建立了组合夹具的功能要求集合,并对组合夹具功－构映射关系进行了全面分析,对组合夹具概念结构实施多方案重构,并进行了实例验证。为夹具结构设计自动化软件系统的开发探索出一条新的途径。     

独立公理在多目标优化设计中的应用研究

将公理设计理论引入优化设计中,阐述基于公理设计的优化设计思想,提出基于独立公理的多目标优化设计方法.通过确定主要的设计参数,将设计参数按无耦合设计的形式分组,生成函数依赖关系表,依照一定的次序对各目标函数进行优化,并给出基于独立公理的优化设计流程.实例结果表明,该方法简便可行,可为圆柱螺旋压缩弹簧以及其他产品的设计提供一种新的方法.     

APPROACH ON INTELLIGENT OPTIMIZATION DESIGN BASED ON COMPOUND KNOWLEDGE

A concept of an intelligent optimal design approach is proposed, which is organized by a kind of compound knowledge model. The compound knowledge consists of modularized quantitative knowledge, inclusive experience knowledge and case-based sample knowledge. By using this compound knowledge model, the abundant quantity information of mathematical programming and the symbolic knowledge of artificial intelligence can be united together in this model. The intelligent optimal design model based on such a compound knowledge and the automatically generated decomposition principles based on it are also presented. Practically, it is applied to the production planning, process schedule and optimization of production process of a refining & chemical work and a great profit is achieved. Specially, the methods and principles are adaptable not only to continuous process industry, but also to discrete manufacturing one.     

负刚度理论及其应用的研究

本文探讨了机械加工中产生负刚度的理论条件。得出了大小不等的双刚度轴的存在是产生负刚度的基本条件。并通过理论计算与实验,提出利用从负刚度到正刚度的变化区来提高机械加工精度的有效措施。     

基于广义特征的零件信息模型研究

针对并行工程的需求,基于广义特征和ＳＴＥＰ标准建立了零件信息模型,并在Ｐｒｏ／Ｅｎｇｉｎｅｅｒ软件二次开发的基础上,实现了一个基于特征的ＣＡＤ系统,该系统可实现自动特征识别。基于所建立的零件信息模型,系统可自动生成ＳＴＥＰ文件,为设计的后续过程提供丰富的零件信息,便于实现ＣＡＤ与后续过程的集成和并行。利用建立的零件信息模型,实现了ＣＡＤ／ＣＡＰＰ／ＤＦＭ的信息集成。     

含裂纹板断裂韧度厚度效应的理论研究

从理论角度对断裂韧度厚度效应进行研究。在线弹性断裂力学与含裂纹板的二维位移场的基础上，给出分离变量型的具有待定函数的三维位移场的表达式，进而通过几何方程与物理方程获取三维应变场和三维应力场。进一步，通过虚位移原理，使用变分方法建立待定函数所应满足的支配方程与边界条件，从而确定待定函数。基于上述分析，建立一个断裂韧度与试样厚度关系的理论表达式。最后通过两种试验材料LY12CZ（L-T）与TC4（L-T）进行验证。     

基于模态和刚度的车门轻量化研究

以某车型左前车门为对象,将拼焊板与自适应响应面法相结合的方式应用于车门部件厚度优化进行轻量化研究.在Hyperworks中建立车门有限元模型,并对其进行模态、刚度分析.利用Hypermesh共节点模型模拟激光拼焊技术,将原点焊车门内板前、后部采用拼焊板方式连接进行优化设计.通过灵敏度分析,选取部分板件在HyperStu...