基于稀土永磁电动机的液压动力系统能耗试验研究

介绍了永磁变频电动机的特点及其在液压系统中相对于异步变频电动机的优势,利用函数互相关原理计算电动机功率因数,得出精电动机输入功率的精确计算方法。并在此基础上对稀土永磁电动机变频调速液压系统和异步电动机变频调速液压系统进行了特性及能耗对比试验,结果证明,稀土永磁电动机变频调速液压动力系统有比较明显的节能效果,特别是在低速轻载时,节能效果更明显。     

PNN在旋转机械故障诊断中的应用

研究了利用PNN进行旋转机械故障诊断和预报的方法。PNN是基于Parzen窗函数和Bayes分类规则的前向型自监督神经网络模型,具有强大的非线性处理能力,快速的收敛速度和准确的分类效果。以某旋转机械典型故障样本为例,给出了利用该模型进行诊断和预报的详细过程。理论分析和仿真实验结果表明,利用PNN进行旋转机械故障诊断和预报的方法可行、有效。     

基于电流解调的液压系统功率在线监测

通过对液压动力系统电机的电流值和电压值的实时采集并结合各环节效率参数,设计了上位机软件用于在线监测液压动力系统的输入功率和输出功率,为液压系统的状态监测提供了一种新的方法.该方法的应用将进一步完善液压系统在线状态监测的手段,有力地提高液压系统的智能化监测水平.     

QTZ630塔式起重机的有限元动力学分析

以QTZ630塔式起重机为研究对象,利用ANSYS有限元软件建立有限元模型,重点讨论了在自重载荷、风载荷等静载荷影响下,受起吊及卸载工况冲击载荷作用时塔机整体结构的变形、应力随时间的响应情况。对于研究塔式起重机的动态特性及避免材料破坏而造成事故具有实际意义。     

轧钢机结构耦合振动问题

分析了自动轧管机主传动系统扭转振动，横向振动和齿轮振动间的耦合关系，建立了结构耦合振动方程，通过对方程的讨论，找到了该机的动力学缺陷，指出了解决的途径。     

基于内点法与改进遗传法的无功规划优化混合算法

建立了利用调节发电机端电压、可带载调压变压器分接头与静止电容器组的补偿容量来获得系统年综合费用最小的无功规划优化数学模型。将此问题分成连续优化和离散优化两个子问题,采用非线性内点法和改进遗传算法交替求解的混合算法。在迭代的不同阶段,分别对内点法和改进遗传算法进行收敛条件改进,使两者的优化结果互为基础、相互利用,保证了混合算法的整体寻优效率。118节点系统的无功优化计算表明,所提算法可有效提高单一算法的收敛性能和运算速度。     

交流电动机拖动液压设备状态监测系统设计

以液压设备运行状态在线监测为目标,采用电信号李萨如图融合技术,在工控机虚拟仪器平台中开发了包含李萨如图、电参量和功率圆等监测内容的状态监测系统。在交流电动机拖动液压系统实验台上进行实验,结果表明:李萨如图面积、倾角等特征参量与电功率参量能够反映液压设备负载工况,功率圆与电功率参量能够反映设备的功率匹配状况。     

远距离超声检测技术研究与实现

针对塔机主动防碰撞预警系统中超声检测技术瓶颈问题,设计了远距离超声检测系统架构,开发了远距离超声检测装置,提出了远距离振动模型延时估计方法。该系统主要由超声换能器、微控制器模块、超声信号激励模块、超声信号调理模块、温度补偿模块等构成。在传统阈值法的基础上,根据超声换能器振动时域波形上升沿特征识别超声回波信号,并由此估计超声回波起始位置。试验研究结果表明,该装置利用振动模型延时估计方法,可以精确、稳定、可靠地实时检测距离为33 m的障碍物。     

薄壁U型混凝土梁的运输与安装施工

U型砼梁结构在上海城市轨道交通工程中的运用尚属首次,其具有壁薄、呈开口断面、抗扭刚度低、安装精度要求高、施工难度大等特点,本文重点介绍了U型梁运输工艺、吊索具设计、吊装工艺和安装调整技术方法研究.     

一种基于优化VMD-CWT-CNN的柱塞泵配流盘磨损状态识别方法（英文）

为解决一维振动信号难以充分挖掘表达状态特征信息以及柱塞泵配流盘磨损早期识别问题,基于卷积神经网络（Convolutional neural networks, CNN）优秀的图像处理能力,提出了一个优化VMD-CWT-CNN模型。首先,采用连续小波变换（Continuous wavelet transform, CWT）对信号进行预处理,得到信号的二维时频图,作为CNN模型的一路输入,将状态识别问题转化为CNN图像识别问题。其次,基于相关系数对变分模态分解（Variational mode decomposition, VMD）参数优化后,利用优化VMD对振动信号进行预处理,再以相关系数和峭度值最大为优选原则,甄选出三组蕴含故障特征的本征模态函数（Intrinsic mode function, IMF）,将其重组为三通道一维信号,作为CNN模型的另一路输入。最后,在CNN模型中将两路信息汇聚并得到柱塞泵配流盘磨损状态识别分类结果。实验中,此方法分别采用优化VMD和CWT对振动信号预处理,再结合CNN对磨损状态进行分类。实验结果表明,该方法对于配流盘磨损的三种状态的识别效果显著优于单路...