基于APSO HSMM的转辙机PHM模型研究

针对转辙机故障发生的随机性与不确定性,提出基于自适应粒子群算法(APSO)优化隐半马尔科夫(HSMM)的设备故障预测与健康管理(PHM)模型,旨在现对传统信号维修策略进行优化改进研究。首先,将S700K型转辙机的机械部件的退化过程按全生命周期进行划分,建立设备退化状态的一般HSMM模型;其次,选择APSO算法对转辙机PHM模型进行智能优化;再次,采用前向 后向算法(F B )对优化的模型(APSO HSMM)进行参数估计;最后,通过实例分析验证了该优化模型对转辙机健康状态评估及剩余寿命预测的有效性。     

用设备作业量表示设备状态的马尔可夫维修优化模型的可行性

马尔可夫维修优化模型要求设备状态之间的转移具有马尔可夫性（无后效性）,针对用设备作业量表示设备状态时,如何证实状态之间的转移是否具有马尔可夫性的问题,采用模糊数学的方法进行了探讨,并以南芬铁矿贝拉斯540汽车为例进行了实例计算。     

基于状态维修的设备管控一体化系统研究

针对当前企业设备管理体制的弊端,提出了状态维修体制与计划预防维修体制相结合、设备管理与控制相结合的设备管控一体化方法,建立了状态监测、故障诊断、设备管理集成的设备管控一体化系统,分析了设备管控一体化系统的功能,提出了系统实现的一些关键技术并指出了系统在企业的应用中存在的问题.     

基于小波包-隐马尔科夫模型的机床加工状态识别

机床加工状态对加工工件质量有很大的影响,因此识别机床加工状态有重要的意义.依据采集的机床加工数据,通过FFT频谱分析,划分出机床加工的3种状态.利用小波包分解,分别求出各种状态在不同频带节点上的能量分布百分比,并把它作为隐马尔科夫模型的输入特征向量.按照隐马尔科夫模型模式识别方法,建立3种标准状态的训练优化模型库,把测试样本代入优化模型库中,依据最大对数似然值对机床的加工状态进行了识别.计算结果表明,状态识别结果正确.     

真空水冷铜坩埚感应熔炼炉维修的状态监测和诊断技术

作者采用状态监测和状态诊断技术对德国进口的真空水冷铜坩埚感应熔炼炉进行状态维修,保证了该大型成套设备的连续、安全和高效运行,有效地提高了设备的维修水平和使用寿命。该技术可推广应用于其他类型的大型、精密、贵重设备的状态维护。     

电液比例溢流阀加载系统参数模型辨识与实验研究

利用电液比例压力-流量控制实验台搭建了一套电液比例溢流阀加载系统。根据系统遵循的物理定律与规律,采用机制建模法建立了系统的传递函数参数模型,并对系统进行动态测试。采集试验数据并进行分析处理,确定系统数学模型的阶次。利用ARMAX模型与传递函数模型对系统分别进行参数模型辨识,并分析了残差的相关性。最后通过对得出的辨识模型进行对比分析,结果表明:系统数学模型是准确可靠的,从而使输入电信号可以对输出扭矩进行准确地控制。     

状态维修在零部件企业的应用

文章针对目前国内零部件企业设备管理维修大多仍采用传统模式,指出这种局面已经阻碍企业的整体发展;零部件企业应加快实施状态维修。文章还介绍了状态维修的基本内容,提出零部件企业实施状态维修的具体方法,并对中国重汽济南桥箱有限公司的应用情况做了详细介绍。     

基于状态空间模型的加工中心功能铣头实时寿命预测

针对铣头运行过程中退化状态不可直接测量、寿命数据难获取、样本小以及成本高等问题,提出基于状态空间模型的铣头性能退化及实时寿命预测模型。融合最新测定的铣头温度数据,并使用贝叶斯理论计算模型参数,更新铣头退化状态变化率以及剩余寿命的失效概率密度,实现对铣头的在线实时寿命预测。加工中心功能铣头运行过程中的温度数据表明：铣头寿命预测准确率随着测定的温度数据增加而逐渐增加,至运行末期,准确率可达96%以上,同时其退化状态变化率也随着铣头运行时间的增加而逐渐减小。     

基于检验数据的在用电梯风险模型分析

研究了一种基于历史检验数据的电梯风险模型,风险模型将电梯使用时间、额定速度、额定载重量、使用位置、制造、安装、维保情况等参数作为电梯检验不合格 B 和 C 项的函数,获得电梯整机的风险值,依据所建立的风险模型,获得广州市电梯的风险分布情况,为实现电梯分类重点监管,起到了重要数据和技术支撑作用。     

基于修正Arrhenius模型和SVR-PSO模型的HNi55-7-4-2合金高温本构模型的对比

采用Gleeble-3500热模拟试验机对HNi55-7-4-2合金进行热压缩实验,研究其高温流变应力行为。通过等温热压缩实验和摩擦修正获得了HNi55-7-4-2合金在温度为600～800℃、应变速率为0.01～10 s~(-1)时的应力-应变曲线。结果表明:HNi55-7-4-2合金的流变应力值与温度、应变速率和变形量之间成非线性关系,流变应力值随着应变率增大而升高,随着变形温度的升高而降低。基于实验数据,分别建立修正Arrhenius本构模型和粒子群算法优化的支持向量机回归模型(SVR-PSO),引入统计学方法对模型的精度进行量化评估:修正Arrhenius模型的平均相对误差和均方根误差分别为6.30%和2.43 MPa,SVR-PSO模型的平均相对误差和均方根误差分别为0.61%和0.28 MPa,SVR-PSO模型预测精度和泛化能力均优于Arrhenius模型。     

基于模态解耦-状态反馈控制的磁悬浮铣削系统稳定性研究

铣削加工效率和加工精度的提高,必然要求铣床加工速度的提高。随着磁悬浮技术的发展,高速磁悬浮电主轴已成为铣床的关键部件。然而磁悬浮电主轴转子系统在高速运行时存在较强的陀螺耦合效应,其过强的耦合效应使得高速铣削的稳定性区域变窄,甚至使铣削系统失稳。为此,提出基于PD控制器的模态解耦-状态反馈的控制方法。通过该方法对转子系统的平动模态和转动模态之间的耦合以及2个方向上转动模态之间的耦合进行解耦,独立调节各个模态控制器的比例和阻尼系数来降低陀螺耦合效应对磁悬浮铣削系统稳定性区域的影响,从而增大铣削的稳定性区域。通过仿真研究基于PD控制器的模态解耦-状态反馈控制前后陀螺耦合效应对铣削稳定性区域的影响。结果表明:通过基于PD控制器的模态解耦-状态反馈控制技术,不仅能够降低陀螺效应对铣削稳定型的影响,也能够改善铣削的稳定性区域。     

离心磨矿机的工作状态模型

通过对离心磨矿机工作过程的试验分析,研究了影响离心磨矿机工作状态及破碎效果的诸多因素联合作用的工作特性。在此基础上,运用“灰箱”理论,建立了包括能量、给料和设备工矿参数在内的稳态模型。它不仅描述了其生产运行过程,而且还可有效地对磨矿机进行监控和过程优化。通过实例论证,该模型可为离心磨矿机的实际应用提供理论依据。     

基于HSMM的数控机床状态识别方法的研究

快速准确识别数控机床的运行状态对保证加工精度、增加运行稳定性具有重要意义。以数控机床主轴轴承磨损状态为研究对象,建立其隐式半马尔科夫模型(HSMM),并结合小波降噪及变尺度特征提取方法实现对设备运行状态的有效识别。实验及仿真结果表明:HSMM模型经过90组训练样本训练后,再利用120组轴承磨损测试样本进行验证,正确识别率达到96·7%,完全满足工程需要。     

基于Simulink的新型电液比例排量柱塞泵仿真分析

将传统电液比例排量泵变量机构的位移-力反馈结构改进为位移-电反馈式结构,改善了比例排量泵的可控制性能.通过分析其简化系统模型,建立动态特性方程,并利用SIMULINK软件进行仿真,结果表明改进后其系统动态性能好.     

基于维护成本的风险分配优化模型研究

基于风险的设备维护（Risk-based maintenance,RBM）是以控制设备风险为目标的维护优化技术,它需要根据实际问题确定系统的可接受风险大小,使系统的风险控制在可接受水平范围内。文章对设备风险进行了定义,并构建了基于维护成本的设备风险分配优化模型。优化模型在与逆向故障树法研究相同的对象,在保证设备风险目标的前提下,其风险分配结果能获得比逆向故障树法更低的设备总的维护成本。     

基于RCM的曲轴维修周期研究

针对国内船舶设备中事后维修造成的维修不足和定期维修造成的维修过剩现象,从可靠性理论推导出视情维修的数学模型,并结合目前的曲轴检测状况,提出在可靠性数据允许条件下,定量地决策出最佳维修时期。     

基于故障率的机床预防性维修周期模型应用

为了降低机床的故障发生次数和其维修成本,需要制定其合理的预防性维修周期。通过机床故障维修记录数据的分析,经计算得到了机床的故障率函数,建立了基于故障率的机床预防性维修周期模型,从而制定合理的预防性维修周期。基于实例,通过对某公司的磨床历史维修数据的分析,利用极大似然估计来进行参数的估计得出故障间隔时间分布函数,并对得出的曲线进行严格的一致性验证,从而证明了基于故障率的机床预防性维修周期模型的可行性。     

基于混合维修的设备维修方式决策系统的研究

根据设备维修的发展趋势以及当前设备维修方式,阐述维修方式决策和混合维修的概念以及它们之间的关系,给出基于混合维修的设备维修方式决策系统的框架,并讨论该系统框架的主要功能,为企业设备维修选择合理的维修方式以及设备维修方式决策计算机化提供参考。     

基于遗传算法优化HMM的刀具磨损状态监测研究

对于切削过程中的刀具磨损,采用隐马尔可夫模型(HMM)来识别刀具不同的磨损状态。并且针对隐马尔可夫模型的Baum-Welch算法易陷入局部极小的缺陷,提出一种利用遗传算法优化Baum-Welch算法中B初值的改进方法,从而提高HMM对刀具磨损状态的识别率。通过对切削过程中主轴电机的输出电流信号进行小波包分解提取特征向量,利用Lloyd算法进行量化编码,作为观测序列输入优化的HMM来识别刀具的磨损状态。实验结果表明,该方法能够准确有效地进行铣刀磨损状态监测。     

基于语义本体的维修拆装过程建模

针对现有的维修拆装过程模型对拆装过程知识缺乏规范性描述,不同模型交互时存在语义歧义的问题,论文构建基于语义本体的维修拆装过程模型.该模型应用语义本体中的概念、实例两种建模原语对拆装过程知识进行概念分类,用关系原语描述概念间的层次结构,用属性、函数原语分别描述拆装过程中的概念自身性质和逻辑约束,然后将上述本体描述进行抽象,以五元组的形式表示维修拆装过程本体模型.该模型使拆装过程处于相同语义环境之下,能够实现拆装知识的重用和共享.最后以甚高频收发机(1RC1)拆卸过程为例,验证了该模型的有效性,解决了拆装过程中的语义歧义问题.