热处理对超临界电沉积Co-Ni-P合金薄膜的摩擦学与电化学腐蚀性能影响研究*

采用超临界二氧化碳（S-CO₂）辅助电沉积及后续热处理（200～600℃）制备钴-镍-磷（Co-Ni-P）三元合金涂层,热处理时间为1 h。研究不同热处理温度对超临界电沉积制备的Co-Ni-P三元合金涂层的微观形貌、相结构、硬度、摩擦学性能和电化学腐蚀性能的影响。结果显示:超临界CO₂电沉积制备的Co-Ni-P三元合金呈现非晶结构,但经过400℃热处理后由非晶结构转变为晶体结构;Co-Ni-P涂层的硬度随着热处理温度增加先升高后降低,当热处理温度为400℃时,表面硬度最高,约为780 HV。摩擦学和电化学腐蚀性能测试显示:热处理对Co-Ni-P薄膜的平均摩擦因数影响较小,处理前后合金涂层的平均摩擦因数均为0.12左右;但热处理显著影响Co-Ni-P合金薄膜的耐磨性能和电化学腐蚀性能,其磨损率和腐蚀速率随着热处理温度升高先减少后增加;当热处理温度在300和400℃时,Co-Ni-P合金分别呈现最低的磨损率和最好的耐腐蚀性能。     

一种直线伺服电机与PLC接口转换电路设计

提出了一种基于倍频电路的直线伺服电机与PLC接口转换电路。介绍了直线伺服电机的控制方式,并着重讲述了该电路系统组成,主要包括电平转换电路、倍频电路以及差分信号电路的子电路硬件设计。该转换电路不但解决了直线伺服电机控制信号电压与PLC输出电压之间电平不一致的问题,而且,采用倍频电路,保证了直线伺服电机的平稳运行,采用差分电路,提高了系统的抗干扰能力。该转换电路在实际应用中取得了很好的效果。     

光耦隔离技术在智能测控系统中的应用

在以单片机为核心构成的智能测控系统中,为提高系统的可靠性、稳定性,加强抗干扰能力,将MCU与外部信号进行电气隔离.在信号隔离传输中采用光电耦合器,并介绍了在智能测控系统中常用的数字量I/O、模拟量I/O、通讯等光耦隔离技术,在实际应用中已取得了良好的效果.     

单参数PID的Hebb学习控制

基于模型的设计方法可以获得较为满意的控制性能,但这种方法在设计难以建模或模型时变的系统时会遇到很多困难.本文对简化的Z-N方法进行了根轨迹分析,表明:对于常见的过程控制对象,基于简化Z-N方法整定的单参数单神经元PID存在使系统稳定的可行性解.利用人工神经网络的Hebb学习规则对PID增益进行学习,可以实现常见工业过程的无模型自适应控制.与其他单神经元PID相比,PID调整参数少.仿真和实验表明,本文算法可以获得较好的仿真效果,具有满意的实验性能指标.     

基于AHP-GRA的热轧计划排程评价体系研究

为解决计划排程方案优劣判定问题,建立了面向热轧的计划排程综合评价体系。依据热轧生产过程的约束条件和节能需求,从生产工艺、生产资料和能源消耗三方面,归纳出热轧计划排程综合评价指标体系,结合模糊理论,利用灰色关联层次分析法(AHP-GRA),对排程方案进行综合评价。最后,通过对某钢铁企业的热轧排程进行评价,验证本评价体系的可行性和科学性。     

用10816国际标准评价设备健康状态的好办法

10816国际标准由国际标准化组织制定,它阐述了如何通过测量振动对各类机器进行健康评价。该标准是著名的原ISO2372标准的升级版。该标准除了对振动速度评价准则作了更细致的规定以外,又增加了用振动位移来评价设备健康状态的新准则。这是一个非常实用的、广泛适用于各种工业旋转设备的标准。对于设备状态监测工作有重大指导意义。     

一种具有近电预警功能的新型无人机的研制

为解决现有的无人机无法自动避开带电设备而容易导致误碰事故的问题,研制一种新型无人机,当其临近带电体时可发出预警信号,以提醒操作人员及时调整无人机飞行轨迹,避免误碰带电设备,保证电力设备安全运行。     

一种简单实用的超短期负荷组合预测方法

超短期负荷预测是电力市场的重要组成部分。现结合淮安供电公司洪泽供电公司的大量电网历史负荷数据,提出了一种简单实用的最优组合预测方法,该方法结合了线性外推法和改进的负荷求导法的优势,对于最优组合预测模型中权重正负的问题,寻找到了一个有利于提高预测精度的新不等式约束。实例证明,该预测方法计算速度快,预测时间短,预测精度高,符合工程应用的要求。     

基于k值优化VMD的滚动轴承故障诊断方法

针对旋转机械中滚动轴承早期信噪比较低的故障特征提取困难问题,提出了一种基于能量的变分模式分解(variational mode decomposition,简称VMD)模态数k优化选取方法,用以提取滚动轴承早期故障特征,同时避免了信号分解过分或不足。首先,对振动信号进行VMD预分解,分别在不同k值条件下计算分量信号能量与原始信号总能量;其次,根据基于能量的模态数k选取准则,确定最佳模态数值对信号进行VMD分解;最后,通过峭度准则选择分量进行信号重构,对其进行包络分析,提取故障特征频率。将该方法运用到实际故障信号中,有效提取出滚动轴承内圈微弱故障特征,实现了早期故障特征判别,具有一定的应用价值和实际意义。     

基于图像光流的轴承滚子表面缺陷检测

针对轴承滚子表面缺陷人工检测效率低、误检率高的问题,以及现有机器视觉检测方法存在的不足。基于上述情况,提出了一种基于图像光流的轴承滚子表面缺陷的检测方法。首先设计了一套图像采集装置,用于获取轴承滚子表面图像;其次采用全局和局部相结合的平滑策略,建立光流误差估计模型,同时为了增强缺陷位置的光流边界,在此模型中引入各项异性的扩散张量;在光流求解策略上,先对原始图像进行奇异值分解,消除灰度值异常对光流计算的影响,再引入金字塔分层细化方法,提高光流计算的准确性;最后根据光流生成的伪彩色图像,完成对缺陷区域的粗略定位,分割出缺陷区域。实验表明,所提方法在轴承滚子表面缺陷检测方面的可行性和有效性。