LMD滤噪算法及在旋转机械转子故障诊断中的应用

利用噪声统计特性及局部均值分解算法(local mean decomposition, LMD)在信号分解过程中的自适应性,提出了一种新的基于LMD的自适应滤噪算法。该算法完全由数据驱动,可对信号自适应降噪,并将降噪后的信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的 PF (Product function)分量。重构的信号可有效提高功率谱故障诊断的性能。通过对2种非平稳信号的仿真实验及在实际运行状态下采集的旋转机械转子振动信号降噪的应用,结果表明提出的算法降噪性能优于中值降噪、均值降噪、小波降噪、EMD软阀值降噪等典型滤噪算法。该算法也可在频域有效地用于旋转机械转子故障的诊断。     

基于多层混合滤噪的轴承早期弱故障特征提取方法EI北大核心CSCD

为了提取受强背景噪声干扰的信号中的弱故障特征,提出一种基于局部均值分解的多层混合滤噪方法(Local Mean Decomposition-Multilayer Hybrid De-noising,LMD-MHD)。针对LMD分解所得的乘积函数(Product Function,PF)分量可能存在虚假分量的问题,提出一种多指标综合决策方法,结合各指标在不同故障阶段的量化能力,筛选出合理的有效PF分量。将小波阈值滤噪设为奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的前置处理单元,使保留的较大奇异值以特征信息贡献为主,减少干扰成分,并采用信号快速傅里叶变换结果中主频率个数来确定奇异值重构阶数。轴承早期故障振动信号的试验结果表明,该方法能够可有效滤除随机噪声和脉冲干扰,提取强背景噪声下的早期弱故障特征,提高轴承故障诊断的准确性。     

基于MLA改进算法的STN LCD驱动控制芯片显示电路的设计

提出一种改进的MLA驱动算法,并基于该算法完成了STN LCD驱动控制芯片显示电路的设计,包括MLA矩阵控制电路、行时序电路和极性反转电路。对设计结果进行了综合及功耗分析,结果表明,采用改进算法设计的显示电路模块的面积和功耗得到有效优化。     

卷积神经网络多变量过程特征学习与故障诊断

为提取复杂多变量过程的有效特征,提高故障诊断性能,提出一种基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）特征学习的多变量过程故障诊断模型. 将高维过程信号归一化处理转为图像信号,多层卷积滤波器与子采样滤波器交替构成的轻量级CNN网络通过多个卷积核与图像进行卷积,采用本地连接和权重共享,滤除过程噪声和干扰信息,从而获得过程数据的高层抽象化表达. 通过Softmax层有监督的微调方式学习故障特征完成故障诊断. 利用以田纳西过程为代表的多变量非线性过程验证了模型的有效性,与经典分类器和近几年流行的深度神经网络进行对比, 结果表明:将高维过程信号转为图像信号输入CNN提高了多变量过程的故障诊断精度;通过t-SNE方法对模型提取的特征进行可视化分析,说明模型强大的特征提取能力;将模型提取的特征作为传统分类器的输入时,故障识别准确率显著提升,进一步说明有效的特征提取有利于提高故障诊断的准确度和可靠性;与无监督学习方式相比,模型通过标签能获取更有效、稳定和抽象化的数据特征.     

基于深度学习三维成型的钢板表面缺陷检测

为了解决二维检测方法难以检测带有深度信息的缺陷问题,提出全新的三维重建网络.提出基于多尺度特征增强的级联式三维重建网络(MFE-CasMVSNet),并与点云数据处理技术结合,用于钢板表面缺陷检测.为了提高三维重建的精度,提出位置导向的特征增强模块(PFEM)和多尺度特征自适应融合模块(MFAFM),对特征进行有效提取并减少信息丢失.提出基于曲率稀疏化的密度聚类方法 (CS-DBSCAN),用于精确识别不同部位的缺陷.引入三维检测框,实现对缺陷的定位与检测可视化.实验结果表明,相较于图像几何的重建方法,MFE-CasMVSNet能够更加精确、快速地实现钢板表面的三维重建.相较于二维检测,三维缺陷检测能够精确获取缺陷的三维形状信息,实现对钢板表面缺陷的多维度检测.     

20%呋虫胺可分散油悬浮剂的配方研制

采用湿法砂磨工艺制备20%呋虫胺可分散油悬浮剂。通过对其配方中的油相载体、乳化剂、分散剂及结构稳定剂等筛选,确定最佳配方为呋虫胺20%、OF-4816 16%、烷基酚聚氧乙烯醚2%、脂肪酸衍生物聚乙二醇酯化物1.5%、有机膨润土0.5%、结构稳定剂10#2%,大豆油补至100%。该产品流动性、稳定性好,悬浮率高,各项指标符合可分散油悬浮剂的要求。     

多孔镁基陶瓷型芯的性能研究

利用干压法制备了多孔氧化镁基陶瓷型芯样品,研究了不同A12O3的添加量、烧结温度、陶瓷腐蚀温度和酸液浓度对样品性能的影响.结果表明:当Al2O3添加量为15wt.％时,经1600℃烧结保温2h的样品综合性能最好,此时样品的线收缩率为1.99％,抗弯强度为11.41 MPa,气孔率为34.25％;经1 600℃/2h烧结的样品,在1 000℃时高温强度为25.94 MPa,要比经1 500℃/2 h烧结的样品高;该材料的高温强度随温度升高而逐渐下降;该材料的腐蚀效果在CH3COOH浓度为40wt.％和温度为150℃时较佳.     

稀土金属钆在双辊薄带连铸过程中流动、传热和凝固行为的数学模拟

采用ANSYS Fluent商业软件,建立了三维流动和传热数学模型,探索了不同浇注温度下稀土金属钆在双辊薄带连铸过程中的流动、传热和凝固行为。结果表明：浇注温度对钆液的流动模式和铸坯的温度分布影响很小;浇注温度从1 673 K升高至1 698 K再至1 723 K,回流区面积增大,液面流速减小,整体铸坯温度提高,凝固坯壳减薄,凝固终点位置下移;1 723 K浇注温度下铸坯在中心对称面出口处未完全凝固,容易发生漏液;在浇注温度为1 673 K条件下,可以获得较合理的凝固坯壳厚度分布。     

Ni-Al扩散界面及反应层生长动力学研究

采用电镀法制备Ni-Al扩散偶,研究了Ni-Al扩散界面处中间相的形成及其生长动力学。结果表明,扩散偶界面处形成的中间相为NiAl3相和Ni2Al3相。Ni2Al3相的生长符合抛物线长大规律,受体扩散控制,NiAl3相的生长受晶界扩散和体扩散的控制。Ni2Al3的生长激活能Q=(155.6±4.05)kJ/mol,生长常数k0为5.23×10-4m2·s-1。     

Sc对Al-Bi偏晶合金凝固组织及耐磨性影响的研究

采用微合金化的方法,研究了稀土元素Sc对Al-Bi偏晶合金凝固组织及耐磨性的影响。通过OM、SEM、TEM、XRD多功能材料表面性能测试仪等设备对试样进行检测分析。结果表明：微量Sc元素的加入降低了富Bi相的形核能,增加了形核位置,有效的该善了富Bi相的成分偏析现象,减小了Al基体的晶粒大小。同时微量Sc元素能显著提高Al-Bi合金的硬度及摩擦系数,当Sc含量在0.25wt%时硬度与摩擦系数皆取得极大值,此时较未加Sc时,硬度提升了109%,摩擦系数提升了33%。当Sc的含量增加到1wt%时,试样中发现了密集的Al3Sc相,具有规则的几何轮廓,并且有明显的偏聚行为。富Bi相与Al3Sc相两种相单独析出,互不干涉。