齿轮箱振动源信号分离系统软件设计与实现

针对齿轮箱振动源信号耦合,难以进行故障诊断的问题,开发了齿轮箱振动源信号分离软件系统。该系统以MATLAB和LabVIEW语言为开发工具,编译了基于COM组件技术的ICA算法和基于LabVIEW的小波包分解和重构算法,实现了独立源信号的分离,有利于信号的识别和故障诊断。     

基于最大相关峭度反褶积法的行星齿轮故障诊断

针对行星轮系结构复杂,故障信号特征提取困难,提出使用扭振信号对行星齿轮箱故障进行诊断。通过对行星齿轮箱横向振动信号与扭振信号的频谱分析发现,扭振信号相对于往复振动信号更适合行星轮系的故障诊断。针对扭振信号微弱,冲击特性不明显,提出基于最大相关峭度反褶积处理扭振信号。首先对采集的行星齿轮扭振信号先进行零均值化预处理,然后使用MCKD方法增强扭振信号的冲击特性。以故障冲击特性的峭度值作为选择FIR滤波器长度的选择依据,最终使得行星齿轮箱扭振信号的故障冲击特征得到显著提升。该方法对于扭振信号的降噪与提高周期故障冲击特征有效,适用于行星齿轮箱扭振信号的故障诊断。     

基于KPCA和优化ELM的齿轮箱故障诊断

针对齿轮箱的故障表征不明显且传统分类方法精度低等问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)特征提取和蚁群算法优化极限学习机神经网络(ACA-ELM)分类识别相结合的齿轮箱故障诊断方法。首先,从齿轮箱的原始信号中提取时域与频域特征构成特征矩阵,利用KPCA方法降低维度,剔除冗余信息,提取有效的特征指标;其次,利用蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)对极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的网络初始权值与偏置进行优化,得到最优权值与偏置组合;最后,利用ACA-ELM进行齿轮箱故障诊断实验,同时与ELM、BP、ACA-BP、GA-ELM模型对比。实验结果表明,该方法进行故障诊断的准确率可以达到98.3%,能够有效地进行齿轮箱故障诊断。     

基于ANCEEMD样本熵特征提取的行星齿轮箱智能故障诊断

以行星齿轮箱为研究对象,针对经验模态分解（EMD）存在模态混叠、易出现端点效应等缺陷,导致难以很好地解决行星齿轮箱振动信号耦合及非线性特征的提取问题。本文以自适应噪声完备总体经验模态分解（ANCEEMD）为信号处理方法,引入样本熵进行特征提取,应用群智能融合算法优化的神经网络模型对行星齿轮箱故障进行识别和诊断。对于混合蛙跳算法（SFLA）与粒子群优化算法（PSO）,实施“两层优化和内外循环”的融合机制,提出SFLA-PSO融合算法。开展了行星齿轮模拟故障实验,采集了行星齿轮箱的多种故障的振动信号,进行了样本熵特征提取,应用SFLA-PSO融合算法优化了BP神经网络模型,对行星齿轮箱故障进行识别诊断。结果表明：基于ANCEEMD样本熵特征提取的SFLA-PSO-BP诊断模型较PSO-BP和BP在行星齿轮箱故障诊断中的准确率分别提高了5%、15%。     

基于正交匹配追踪算法的齿轮箱轴承故障诊断及实验验证

为了提高传动振动过程中齿轮箱轴承内外圈故障诊断能力,采用正交匹配追踪(OMP)算法建立了故障诊断模型,并开展仿真分析及实验验证。研究结果表明：通过OMP算法对轴承外圈故障仿真加噪信号进行处理,能够看到信号呈周期性波动,通过频率及其倍频呈现逐步衰减,故障特征明显;经过OMP算法处理的轴承内圈故障仿真纯净信号呈周期性波动,能够看到滚动轴承的故障,轴承内圈通过频率和倍频以及边频带呈现逐步衰减,故障特征明显。为了进一步验证OMP算法处理齿轮故障的有效性,搭建封闭式功率流齿轮箱试验台,OMP重构故障信号谱图中啮合频率360 Hz峰值较低,边频带被完全掩盖,不存在大量的干扰成分。经OMP算法处理过的故障信号的谱图能很好地体现故障特征。     

基于小波变换的齿轮箱故障诊断

时域同步平均(Time Synchronous Averaging,TSA)信号只包含齿轮啮合频率信号和倍频信号,若齿轮出现故障,会使TSA信号得到某种程度的调制.文章将连续小波变换应用于齿轮箱振动采样的TSA信号,检测和分析齿轮箱的轮齿缺陷,设计并制作齿轮箱故障诊断试验台,通过齿轮全运行周期啮合试验,利用LABVIEW虚拟仪器采集系统采集振动信号,然后利用MATLAB编写相应的程序,绘制出所需信号的波形图,对所采集的数据文件进行信号分析处理,以达到齿轮箱故障诊断的目的,并验证了小波变换对齿轮故障诊断的有效性.     

基于HGWO-MSVM的齿轮箱故障诊断研究

针对齿轮箱多类故障信号非线性、不确定性难以进行有效识别的问题,提出了一种混合灰狼优化算法(Hybrid Grey Wolf Optimizer,HGWO)优化多分类支持向量机(Multi-class Support Vector Machine,MSVM)的齿轮箱故障诊断方法。首先利用小波包对齿轮箱故障信号进行降噪处理,并通过信号中各频带的能量,提取能量特征值,再将获取的特征值输入优化后的MSVM模型进行故障模式的识别。实验结果表明,相对于传统的诊断模型,基于HGWO-MSVM的齿轮箱故障诊断模型能够更有效地诊断齿轮箱的实际运行状态,提高识别效率和精度。     

应用VMD和多参数融合的齿轮箱故障诊断

由于齿轮箱故障信号的非线性,以及各种噪声的影响导致故障特征难以确定,为了准确、高效地分析齿轮箱故障信号,提出了一种应用变分模态分解(VMD)和多参数融合的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱故障信号进行变分模态分解,并与传统的经验模态分解(EMD)进行对比;同时提取各模态分量的能量百分比和信息熵作为特征值,并采用RBF神经网络进行故障诊断。实验结果表明变分模态分解能够有效避免模态混叠现象的发生,以VMD为基础的多参数融合方法能够准确、快速地实现齿轮箱的故障诊断。     

基于经验模态分解法和Hilbert谱的齿轮箱故障诊断

将经验模态分解法(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和Hilbert谱引入到齿轮箱故障诊断,提出了一种新的齿轮箱故障诊断方法.通过运用该方法和连续小波变换分别对某齿轮箱齿轮齿根裂纹故障振动信号进行分析,结果表明,该方法能更有效地提取齿轮故障信息,提高了齿轮故障诊断的准确性.这种自适应的信号处理方法非常适合分析非线性、非平稳过程.     

基于SSA-VMD和2.5维谱的齿轮箱磨损故障诊断

针对行星齿轮箱实际工况中存在多种频率耦合无法直接提取故障特征频率的问题,提出一种基于樽海鞘群算法优化变分模态分解(SSA-VMD)结合2.5维谱的故障诊断方法。运用SSA优化VMD的参数;运用自相关系数对分解信号进行重构,降低噪声的干扰;最后运用2.5维谱对重构信号中的频率耦合进行解耦运算。搭建行星齿轮箱磨损故障全生命周期实验台采集振动信号,运用提出的方法解耦出参与耦合的故障频率成分,揭示了行星齿轮箱磨损故障演化规律。研究结果表明：随着磨损故障程度的加深,磨损故障特征频率明显增多。     

胫骨生物陶瓷复合材料的微结构增韧机理

扫描电镜观察显示胫骨是一种由羟基磷灰石和胶原蛋白组成的自然生物陶瓷复合材料.羟基磷灰石具有层状的微结构并且平行于骨的表面排列.观察也显示这些羟基磷灰石层又是由许多羟基磷灰石片所组成,这些羟基磷灰石片具有长而薄的形状,也以平行的方式整齐排列.基于在胫骨中观察到的羟基磷灰石片的微结构特征,通过微结构模型分析及实验,研究了羟基磷灰石片平行排列微结构的最大拔出能.结果表明,羟基磷灰石片长而薄的形状以及平行排列方式增加了其最大拔出能,进而提高了骨的断裂韧性.     

面向零件形状的计算机图形库的开发

论述了CAD技术中参数化设计的三种建模方法，重点介绍了基于特征的参数化建模原理。在此基础上，分析机械设计中的机构结构，归纳出其零件的几何特征构成。设计了机构CAD图形库，并提出了该图形库生成步骤和人机交互界面。     

FeCrAIW电弧喷涂层组织的致密化研究

采用激光辐照对FeCrAlW电弧喷涂层的组织进行致密化处理,借助扫描电镜和X衍射对涂层的组织进行了分析.测试了涂层的显微硬度.结果表明:涂层组织致密度提高,孔隙率明显降低.随着激光扫描速度的增加,涂层的显微硬度降低.在较低的扫描速度下,涂层与基体之间形成互熔区,涂层与基体之间产生良好的冶金结合.     

Comparative analysis of functional possibilities of methods of pulse treatment of a melt

This paper describes the general features of the functional methods of electrohydropulse, pulse electrocurrent, and magnetic pulse treatment processes of the melt in order to positively vary its crystallizaton ability.     

Effect of solidification rate of the structure of alloys of the system Fe-W

Conclusion In alloy Fe-42% W atomized with a cooling rate during solidification within the limits from 5·10³ to 1·10⁵°C/sec with the maximum cooling rate (not less than 10⁵°C/sec) precipitation of -phase (Fe₇W₆) from the liquid melt is suppressed. In granules of alloy obtained with a high solidification rate it is possible to achieve total dissolution of tungsten in solid solution (42%). Subsequent heating causes precipitation of -phase in dispersed form.I. P. Bardin Central Scientific-Research Institute of Ferrous Metallurgy (TsNIIChERMET) Moscow. Translated from Metallovedenie i Termicheskaya Obrabotka Metallov, No. 9, pp. 34–36, September, 1990.     

高等教育国际化与中国高等教育施化力培育

本文从化层、化型、化向与化力等方面考察高等教育国际化的应然本质属性 ,描述与分析中国高等教育在国际化潮流中表现出的发展态势 ,针对种种态势提出中国高等教育核心施化力培育战略 ,以使中国高等教育乃至世界高等教育真正地走向国际化