基于多尺度熵和神经网络的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是机械设备中最常用的零部件之一,其运行状态直接影响整机性能。文章针对滚动轴承故障振动信号具有跨尺度复杂性的特点,提出了一种新的基于多尺度熵(Multiscale entropy,简称MSE)和BP神经网络的滚动轴承故障智能诊断模型。该模型首先利用MSE方法对滚动轴承不同健康状态下的振动信号进行特征提取,再将其作为BP神经网络的输入,实现网络训练,最后利用神经网络自动识别故障类型及故障程度。实验结果表明,该方法能有效地实现滚动轴承故障类型及程度的智能诊断,并具有对网络初始值不敏感及较低的误报率和漏报率等优点。     

旋转机械故障诊断专家系统中不确定性问题及其测度

通过旋转机械故障诊断过程中不确定性的讨论,指出了该问题的双重性,即随机性和模糊性。针对旋转机械的特点,提出了模糊概率测度,模糊事件信任度等概念,从而将旋转机械故障诊断专家系统中的不确定性问题在统一的辨别框架Ｕ之下结合了起来。     

水辅助注射成型充模过程的数值模拟研究

基于Hele-Shaw流动模型,采用广义牛顿流体本构方程,建立了三维薄壁塑件的水辅助注射成型充模过程数学模型,采用有限元/有限差分/控制体积法数值求解。对薄壁平板塑件的水辅助注射成型充模过程进行了模拟,模拟得到的熔体前沿位置与前人实验结果吻合较好,浇口处压力变化、水的厚度分布及平均温度分布合理,验证了所建立的模型和采用的数值模拟方法的有效性。     

隧道施工车辆进出管理装置的设计与研究

以上海隧道工程有限公司采用盾构机掘进施工方法对大直径隧道进行施工时,存在的车辆通行管理问题为例,设计了隧道施工车辆进出管理装置。装置由一号本体、二号本体和磁阻传感器总成组成,重点对装置结构、控制系统、热释红外传感器模块、超声波传感器模块、磁阻传感器模块、电源模块、ZigBee端程序和主控端程序等进行设计。通过该装置有利于大型隧道对施工车辆进行管理,降低管理成本、提高管理效率、更具安全和智能化,有很强的使用价值。     

滚动轴承故障诊断的自适应包络谱谱峰因子算法

表征滚动轴承故障特征的周期性冲击,特别是在故障早期阶段,常常被噪声和其它结构振动所淹没,从而难以辨别。共振解调被广泛用于滚动轴承故障冲击特征提取,但其滤波频带的参数选择常需要一定的先验知识。针对现有的频带优化方法的不足,本文提出一种基于包络谱谱峰因子和复平移Morlet小波滤波的自适应共振解调方法-自适应包络谱谱峰因子算法。包络谱谱峰因子(Crest factor of envelope spectrum,CE)定义为包络谱在一定范围内的最大值和有效值之比,能有效度量信号中周期性冲击强弱,结合粒子群优化算法的寻优特性,对Morlet小波滤波器中心频率和带宽参数进行优化。将包络谱谱峰因子作为适应度函数来比较不同参数组合下的滤波效果,根据适应度函数值最大原则选取Morlet小波滤波器参数。仿真信号、实验信号以及工程实际信号分析验证了该方法在共振解调最优频带选取中的有效性和优越性。     

滚动轴承性能退化的MSET模型及其故障预警

针对滚动轴承在变速变载的恶劣运行工况下极易出现性能退化现象,本文利用多元状态估计技术(Multivariate State Estimation Technique,MSET)构建多特征变量的优势,提出了 一种基于MSET的滚动轴承性能退化及故障预警方法.首先提取滚动轴承振动信号的状态特征,建立健康状态振动信号特征向量...     

液压辙叉自动磨床控制系统设计

从液压辙叉自动磨床的功能分析入手,分析了其控制系统的功能要求,采用IPC-PLC联机控制技术,设计了液压辙叉自动磨床控制系统的硬件系统和控制软件,使该机床具有工作台六自由度闭环控制;辙叉水平找正;轮缘槽对刀;自动磨削/手动磨削等功能。使用结果表明,该机床控制系统具有性能稳定、功能齐全、工作效率高等优点。     

新型高压柱塞泵缓冲器

针对以往高压往复式柱塞泵出口压力高,高压水流对出口管线、阀门、仪表等设施冲击大,引起泵振动超限,存在较大安全隐患等问题,研制开发了新型高压柱塞泵缓冲器。该缓冲器主要由进水管、出水管、V形筒、挡板和半球腔体等部件组成,工作时需进行3级缓冲,V形板周壁上设计的4个均匀分布的通孔可满足柱塞泵排量要求。现场试验结果表明,新型高压柱塞泵缓冲器适应性强,提高了安全系数和生产效率,具有较高的推广应用价值。     

基于多尺度熵的滚动轴承故障程度评估

轴承故障严重程度评估是实现视情维修的基础。滚动轴承出现故障时,其振动信号将表现出非平稳性和非线性。基于多尺度熵方法,构建了一个同时考虑多个尺度上熵值均值大小和熵值变化趋势的轴承故障程度描述新指标——多尺度熵均偏值(PMME)。仿真实验和轴承疲劳实验数据分析表明该指标能够较早地发现轴承早期故障,并且能很好地跟踪故障发展趋势。