基于EMD方法对往复式压缩机激励源定位

往复式压缩机的结构复杂,易发生故障的部件较多,振动时产生的激励和响应是非线性、非平稳的.如果利用传统的时域频域分析方法,很难对其进行特征分析,故障诊断工作存在很大的难度.EMD(基于经验模式分解)方法是一种用于分析非平稳信号的信号处理算法.采用EMD方法对往复式压缩机气缸的振动信号进行分解,并对每个IMF分量进行频域分析,找出每个IMF对应的特征.将特征量比较明显的IMF分量与往复式压缩机的振动源相对应,应用于后续的压缩机的故障诊断中.     

设备状态信号长数据记录管理系统研究

针对状态监测过程中通过较高采样率采集的机械声振信号数据量大、处理易造成内存溢出、远程协助诊断难以实施等突出性问题,基于Lab VIEW平台设计开发了一种能够有效处理较大数据量机械设备状态信号的长数据记录管理系统.详细介绍了该系统的设计思路,并对呈现数据压缩、异步加载、远程数据传输等关键技术逐一进行细致阐述.最终配合采集仪器,通过长数据分析处理过程验证了该系统的有效性和可靠性.     

组合式生物反应器氧传递性能

研究了组合式圆盘涡轮(CDT)生物反应器在非牛顿流体体系中动力学及传氧特性,采用空气-羧甲基纤维素钠(CMC)水溶液体系进行了冷模实验研究,拟合出氧传递系数方程.实验结果表明,该反应器氧传递性能优于传统的六平叶圆盘涡轮(DT),适用于非牛顿体系的生物反应.     

基于MVB/WTB总线的磁浮车辆状态监测系统研究

由于磁浮列车的检修会有较大压力,所以对车辆关键部件进行长期的健康状态监测显得尤为重要。本文提出适应于中低速需求的基于MVB/WTB总线的磁浮车辆状态监测技术方案,同时对列车车载控制网络采用冗余机制,包括部分硬件冗余、总线的物理介质冗余和总线主冗余等,使磁浮列车不管是在所选硬件设备本身还是实现方法上都能足够保障系统的安全和可靠。     

云计算模型在机械设备远程故障诊断数据处理中的应用

对工业企业的计算模型、数据处理进行了特征分析,探讨了云计算模型中的虚拟化技术在企业计算资源整合及MapReduce模型在大规模数据处理中的应用模式,提出了基于云计算模型的机械设备故障诊断的数据处理框架,并通过模拟故障诊断数据处理,验证了框架可行性,为云计算模型在企业中的应用提供借鉴和参考.     

海德堡胶印机常见故障分析及排除

故障1纸张到达前规,整台机器停机 分析:此故障主要是纸未走好及光孔未调整好造成的. 故障原因1:纸张到达前规时间过早或过晚. 排除方法:点动机器使纸张走到前规处,查看前规回程定位并下落至最低点时,纸张距前规距离是否为4～5mm.如未到5mm,则走纸过慢;反之则走纸过快.可松开操作面两个φ13mm螺母,借助法兰盘调至标准位置.     

结合声发射和卷积神经网络的轴承RUL预测方法

根据声发射信号具有对早期损伤敏感性高和频带宽等特点,提出一种结合声发射信号和卷积神经网络的方法,实现滚动轴承的RUL预测。该轴承RUL预测方法主要包括：对原始信号的分频段滤波和特征值提取得到高维特征集;将高维特征集组合成二维神经元作为卷积神经网络的输入,并构建和训练网络以达到预测剩余寿命的目的。通过从实验中得到的数据验证了该预测方法的可行性,并且具有较高的准确性。结合使用卷积神经网络后不但解决了特征值数量大和如何合理利用高维特征问题,而且还得到了较好的RUL预测效果。     

广义旁瓣抵消器算法的轴承噪声信号增强研究

针对由于旋转机械故障噪声的复杂性,造成从传声器阵列所采集到的信息中很难提取到噪声源所包含的故障信息的问题,利用波束成形对实验设备进行噪声源识别与定位,根据故障点位置信息将广义旁瓣抵消器算法(GSC)中的阻塞矩阵构造为具有指向性功能,而后利用其算法重构出故障点声信号,从该信号中提取故障信息,进行故障诊断。为验证该信号处理方法的有效性,通过仿真和实验得出该方法可以有效减少传统波束形成算法产生的信号泄露,提高输出信号的信噪比。     

基于WOA–BP神经网络的液滴铺展预测

目的 提高BP神经网络对电喷印过程中液滴铺展行为的预测能力。方法 提出一种鲸鱼优化算法(WOA)优化BP神经网络的液滴铺展预测模型。首先，采用相场方法建立电场作用下液滴铺展的数值模型，并通过实验验证仿真结果的准确性。然后，选取初始直径、撞击速度、接触角和电场强度作为神经网络的输入参数，将最大铺展直径作为神经网络的输出参数，利用鲸鱼优化算法优化神经网络中的初始权值和阈值，构建液滴铺展预测模型。最后，基于仿真结果对预测模型进行训练与测试，并将其与传统的BP神经网络模型进行对比分析。结果 相较于传统BP神经网络预测模型，WOA–BP神经网络预测模型的平均绝对误差、均方根误差分别降低了72.60%、77.60%，而平均绝对百分比误差则从15.029 3%减小为4.585 3%。结论 WOA–BP神经网络预测模型可以更好地预测液滴铺展，可为液滴铺展的预测提供新的方法。     

智能制冷压缩机ICSCAD系统初探

介绍了一个智能制冷压缩机CAD(简称ICSCAD)，文章给出了整个ICSCAD的体系层次图、系统流程图和各子系统功能级数据流图，以及各子系统的通讯方法和开发工具。