大庆热电厂2号机组故障诊断专家系统的研究

本文介绍了大庆热电厂２号机组（２００ＭＷ汽轮发电机组）故障诊断专家系统的设计思想、总体结构和功能、主要特点和具体实现方法,并给出诊断实例。     

基于SCNN的转子热应力场的实现研究

热应力是监测机组寿命损耗的重要量 ,但现在对热应力的实时计算方法大多是采用解析方法 ,由于解析方法是对转子二维轴对称热传导方程的简化 ,这给热应力的计算结果带来了误差。基于这种背景 ,本文利用了有限元计算热应力场的中间计算结果 ,应用结构可控的前向神经网络 (SC NN)方法 ,仿真了热应力场的整体刚度矩阵代数方程组的求解 ,应用所得的节点位移 ,可求出转子的热应力场。     

空泡形态与典型空化器参数关系的研究--小空泡数下的发展空泡形态

空化器在自然空泡的形成过程中起着很重要的作用,空泡的尺寸与它的头部形状密切相关．因此,研究空化器对于解决空泡问题具有极其重要的意义。为了掌握空泡形态,为工程实际应用提供设计参考依据,本文利用FLUENT软件对典型空化器引起的自然空化现象进行了深入的数值仿真研究,得到了零攻角小空泡数下空化器几何形状与空泡形态参数之间的经验公式,并将仿真结果与实验进行了对比,二者符合较好。     

自然超空泡形态稳定性的数值仿真

为了研究自然超空泡形态稳定性,根据Logvinovich独立膨胀原理发展了一种用于计算非定常自然超空泡形态的计算方法.运用该方法对自然超空泡形态进行了数值仿真研究.研究表明流场压力、模型速度、模型后体和空化器阻力系数都会对自然超空泡形态稳定性产生影响.不同幅度、不同频率和不同形式的扰动对自超空泡形态稳定性的影响不同,自然超空泡在受到扰动后表现出波动性和时间滞后性.     

超空泡航行体的变结构控制器设计

超空泡航行体由于浮力缺失以及尾部滑行力的出现,使航行体具有了尾拍、结构振动和非线性等复杂的运动特征,给超空泡航行体的运动稳定控制设计造成了极大的困难。通过分析作用在超空泡航行体上的流体动力,推导出了超空泡下潜一俯仰面运动数学模型。依据对该模型开环时的系统特性分析,针对开环系统的不稳定性,设计了基于改进型指数趋近率的变结构控制器,并进行了数学仿真。仿真结果表明,该闭环系统响应快速,具有良好的稳定性能。     

基于支持向量机的往复泵泵阀故障诊断方法

提出一种基于支持向量机的往复泵泵阀故障诊断方法。该方法将泵阀振动信号的小波包变换系数作为特征向量，输入到由多个支持向量机构造的一个多值分类器中进行故障模式分类。试验结果表明，该方法不仅可以对发生故障的单个泵阀进行诊断，而且还能对同时发生故障的多个泵阀进行诊断。与常用的人工神经网络方法比较，该诊断方法具有更好的有效性、鲁棒性和推广性，在机械设备故障诊断中有很好的应用前景。     

水下潜射航行体片状空化的数值模拟研究

利用商业CFD软件对水下潜射航行体片状空泡的产生和发展进行了数值模拟研究，特别是对片状空泡的回注射流作了深入细致的分析．通过对CFD软件自定义函数的研究，将软件中的空化模型作了修改，利用修改的模型对片状空泡进行了数值模拟．通过修正前、后模型的模拟计算结果与实验结果的比较，后者与实验结果吻合较好．     

基于小波变换的旋转机械振动信号数据压缩方法的研究

在分析了旋转机械振动信号的特点和小波变换在信号奇异性检测上的特性后,提出了利用小波系数表征信号的奇异性特征,及用信号的频谱来表征信号的整体特征。而用这二类数据表征信号时的数据量远无小于振动时域信号的数据量。因此本文提出了利用这二类信号寻振动信号进行数据压缩的方法。通过信真计算对实际数据的计算证明,该方法既可以得到较高的信号压缩比又保留了信号的局部特征,有着很好的信号重构性。     

带有双附加气室空气弹簧的隔振性能研究

大型飞机的机载计算设备需要隔振系统进行振动保护,而空气弹簧是一种性能优良的隔振元件.文中设计一款带有双附加气室约束膜式空气弹簧,两个附加气室采用串联方式排列,主附气室之间通过节流孔相连.利用流体力学等相关理论建立该类型空气弹簧的振动微分方程,并对该方程进行求解,得到在不同频率激振作用下两个附加气室的压力变化规律、两节流孔半径变化对阻尼比的影响及空气弹簧的加速度传递率.结果表明,激振频率越高,附加气室B的压力变化幅度越小,其对隔振系统的贡献越小;空气弹簧具有周期非线性的特点;阻尼比的极大值首先与节流孔Ⅰ有关,在节流孔Ⅰ的半径足够大时才与节流孔Ⅱ有关;双附加气室空气弹簧较单附加气室空气弹簧具有更好的隔振效果.     

一维温度场的神经网络实现方法

直接从汽轮机转子的一维热传导方程出发，研究了汽轮机转子径向上的危险截面的一维温度场与Hopfield神经网络的相似机理，提出了应用连续Hopfield神经网络实现转子一维温度场的实时监测方法。通过传真可以看出，此种方法测量速度快，测量精度高，转子热时间常数与Hopfield神经网络的电时间常数近似相等，Hopfield神经网络模拟测量结果与转子的温度变化规律较一致。