基于粗糙集与支持向量机的电动机转子断条故障诊断

提出了一种基于粗糙集与支持向量机的电动机转子断条故障诊断方法。首先将电动机在不同故障状态下的振动信号离散化,再应用粗糙集软件rosetta对数据进行进一步的约简,得到约简后的数据应用于支持向量机的训练从而得到基于支持向量机的多分类器。实验证明:该方法检测电动机的转子断条故障是可行的。     

粗糙集和支持向量机相整合的柴油机故障诊断算法

由于柴油发动机的结构复杂给故障诊断的研究带来了很多不便,本文基于粗糙集理论对柴油机故障诊断的决策进行属性约简,然后使用支持向量机对故障属性进行分类,从而使柴油发动机的故障诊断更加切实可靠。因此本文对粗糙集和支持向量机相整合的柴油机故障诊断算法进行浅析。     

基于改进HHT能量熵和SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号非平稳性以及故障诊断过程中试验样本总量少的特点,提出一种基于改进希尔伯特-黄变换能量熵和支持向量机相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用改进经验模态将不同状态下滚动轴承的振动信号分解成一系列固有模态函数,并采用敏感模态函数判别算法找出对故障信息敏感的固有模态函数;其次,将敏感模态函数分量的能量熵作为输入建立支持向量机;最后,利用支持向量机对滚动轴承的工作状态和故障类型进行识别。试验结果表明,该方法可有效应用于滚动轴承的故障诊断,为该类信号的故障诊断提供了一种切实可行的方法。     

基于EEMD和CS-SVM的滚动轴承故障诊断研究

针对数据驱动的滚动轴承故障诊断大多采用支持向量机进行分类,而传统支持向量机的分类方法容易陷入局部最优,无法准确进行故障诊断的问题,对滚动轴承振动信号的特征选择和支持向量机的优化方法进行了研究。分析了粒子群算法优化支持向量机和遗传算法优化支持向量机的不足;基于莱维飞行的布谷鸟搜索算法,引入了一种对支持向量机的参数进行寻优的方法,用于提高滚动轴承故障诊断的识别准确率;该方法首先使用集合经验模态分解对信号数据进行了处理,然后计算本征模态函数的均方根作为特征向量,输入布谷鸟搜索算法优化的支持向量机;最后进行了训练和测试。研究结果表明:利用该方法对实测信号进行分析和诊断,可以准确地识别故障发生的位置以及严重程度;通过与传统优化方法进行对比,验证了该算法的优越性。     

基于经验模态分解、多尺度熵算法和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号的低信噪比、高复杂性及非平稳特性,提出基于经验模态分解、多尺度熵算法与支持向量机的故障诊断方法。对振动信号通过小波包降噪提高信噪比,然后利用经验模态分解得到多个本征模态函数分量,选择与降噪信号强相关的本征模态函数分量计算其多尺度样本熵,确认能区分故障类型的最佳尺度。将这一尺度下相应分量的样本熵作为特征向量,经过归一化处理后输入支持向量机进行故障分类。试验结果表明在小样本条件下可以准确识别滚动轴承故障类型,为滚动轴承的故障识别提供了一种高效诊断方法。     

基于粗糙集的变压器故障诊断方法研究

本文提出了一种布尔逻辑与粗糙集相结合的变压器连续属性离散化方法,用计算机仿真实例说明算法的有效性.在变压器故障诊断中,首次将连续和离散信号统一应用粗糙集进行约简.通过这种方法,能够对变压器故障诊断模型进行更精确的模拟,从而提高故障辨识的精度.     

基于融合CNN与PSO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障识别过程中,难以提取细微故障特征的问题,提出一种基于融合卷积神经网络与基于粒子群优化算法的支持向量机相结合的滚动轴承故障诊断方法.该方法将轴承振动信号同时作为一维卷积神经网络和二维卷积神经网络的输入信号,并在汇聚层中将提取到的故障信息融合,最后通过优化后的分类器提高故障识别准确率.为了验证该方法的诊断性能,将与融合卷积神经网络同规格的一维卷积神经网络和二维卷积神经网络进行对比.试验结果表明,该方法不仅可以提高故障识别准确率,还可以在信号受到噪声污染时保持良好的诊断性能.     

基于S变换和改进SVD的滚动轴承智能诊断方法

对于滚动轴承而言,工程实际中存在诊断样本与训练样本故障类型相同(如均为滚动体故障)但故障程度却不同的现象,同时滚动轴承发生故障时其振动信号表现出明显的非平稳性,因此文中提出一种基于S变换和改进奇异值分解的滚动轴承故障程度鲁棒的智能诊断方法。首先利用S变换得到滚动轴承振动信号时频分布矩阵,再利用改进奇异值分解方法对时频矩阵进行降维进而得到约简的特征向量,最后将提取到的故障特征向量作为支持向量机的输入,利用支持向量机识别轴承所属的故障类型。实验结果表明,该方法能有效地解决滚动轴承训练样本与测试样本故障程度不一致时的诊断问题,效果优于传统滚动轴承诊断方法。     

基于最小二乘支持向量机滚动轴承故障诊断

根据滚动轴承故障时振动信号特点,提出了一种基于小波包变换和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法.通过对滚动轴承振动信号进行小波包分解,得到各分解节点对应频率段的重构信号以及各节点的能量,并将各节点能量组成的特征向量作为诊断模型的特征向量,输入到LS-SVM多类分类器中进行故障识别,然后在滚动轴承故障试验台上实测振动数据.分析结果表明,该方法具有较高的分类速度和较好的故障诊断正确率.     

基于LMD能量特征的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的多载波多调制特性,提出一种基于局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)能量特征的特征向量提取方法,并与支持向量机相结合用于滚动轴承的故障诊断。首先,采用LMD方法将复杂调制振动信号分解为若干单分量信号乘积函数(production function,简称PF);然后,对反映信号主要特征的PF基于时间轴积分,得到各PF分量能量矩并构造特征向量;最后,将其输入多分类支持向量机中,用于区分滚动轴承的故障类型与故障程度。对滚动轴承内圈故障、外圈故障及滚动体故障振动信号的分析结果表明,该方法能有效提取滚动轴承各工作状态信号的故障特征,能准确识别故障类型,同时对故障程度的判断表现出较高的识别率。     

叶切面最大厚度数值计算与应用

以叶切面最大厚度的数值计算方法为基础,探讨叶切面最大厚度计算的计算机实现,介绍叶切面厚度数值计算法的应用实例.     

Natural frequencies of vibration of a class of solids composed of layers of isotropic materials

In a recent paper, the Ritz method with simple algebraic polynomials as trial functions was used to obtain an eigenvalue equation for the free vibration of a class of homogeneous solids with cavities. The method presented is here extended to the study of a class of non-homogeneous solids, in which each solid is composed of a number of isotropic layers with different material properties. The Cartesian coordinate system is used to describe the geometry of the solid which is modelled by means of a segment bounded by the yz, zx and xy orthogonal coordinate planes and by two curved surfaces which are defined by fairly general polynomial expressions in the coordinates x, y and z. The surface representing the interface between two material layers in the solid is also described by a polynomial expression in the coordinates x, y and z. In order to demonstrate the accuracy of the approach, natural frequencies are given for both a two- and three-layered spherical shell and for a homogeneous hollow cylinder, as computed using the present approach, and are compared with those obtained using an exact solution. Results are then given for a number of two- and three-layered cylinders and, to demonstrate the versatility of the approach, natural frequencies are given for a five-layered cantilevered beam with a central circular hole as well as for a number of composite solids of more general shape.     

盘丝极心偏对三爪自定心卡盘找标精度影响的分析

三爪自定心卡盘作为机床的主要附件,已有一百多年的发展历史,尽管目前随着数控技术的不断发展,越来越多地需求高速动力卡盘,但三爪自定心卡盘目前仍有一定的市场。 要保证卡盘可靠地夹紧工件,必须使其有可靠的夹持精度;要保持卡盘的精度,必须要严格控制各零部件公差及误差,如盘丝的极心偏。 　　极心偏是形成圆的渐开线的基圆圆心 (极心 )与盘丝内孔中心不同心所造成的偏差值。它对卡盘精度的影响分两种情况,一是卡爪夹持弧采用配磨,二是卡爪夹持弧采用单磨。本文主要探讨配磨时的影响。 　　卡爪夹持弧采用配磨,即每台卡盘整体…     

双丝杠驱动机构同步分析

介绍了双丝杠驱动机构工作原理,论述了双丝杠运动产生不同步的原因以及如何判定与解决同步问题。     

圆柱面素线的直线度公差带解析

详细分析了圆柱面素线的直线度公差带在新旧标准中定义和解释的区别，并从对圆柱面素线实际要素检测的角度，提出了推行新标准的实际意义。     

膨胀套导向机构的设计

通过分析膨胀套在实际使用产生滑移受阻现象、卡死现象原因的实质,并在分析产生问题原因的基础上提出了改进措施即：增加导向机构。     

广州地铁APM列车制动机理分析

根据广州市珠江新城旅客自动运输系统(APM)列车的运行特点,介绍APM列车制动系统的制动方式及其特点,分析APM列车动态制动和摩擦制动的工作机理及其区别和联系,阐明APM列车制动系统的电控制过程和气控制过程,从而为APM列车制动系统的维护和管理提供一定的依据.     

磨粉机快辊轴承座加工工艺设计

设计了磨粉机快辊轴承座的加工工艺和具体的工装夹具.利用卧式加工中心加工磨粉机快辊轴承座,辅以能够高效快速夹紧的夹具,既可以保证加工精度,又能够提高加工效率.     

活塞销孔加工工艺的改进

我公司于８０年代末引进Aspera公司年产８０万台冰箱（冷柜）压缩机生产线及软件技术，在压缩机加工中，活塞销孔（如图１所示）的加工是难点之一。用镗床加工，质量一直难以达到要求，废品率很高。后来我们将Aspera公司的加工工艺即精镗后滚光改为精镗后用金刚石铰刀粗、精铰孔，由此解决了这个技术难题。（１）原意大利Aspera公司工艺简述其工艺流程为：钻６．５通孔→扩孔至７＋０．１→粗镗７．４７３＋０．０３６、圆柱度０．０１→精镗至７．９３５＋０．００６、圆柱度０．００２→滚光７．９３８＋０．００６、圆柱度０…     

我校工业设计教育改革初探

针对目前市场对工业设计人才的需求,本文论述了我校在工业设计教育方面的改革措施,着重介绍了我校工业设计教育在软件和硬件方面所进行的一系列的改革。