基于APSO-LSSVM的航空发动机轴承故障诊断及寿命预测

航空发动机轴承在高速、高温、高载荷等极端工况下易发生机械故障,为了提前预警,提出了一种基于自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization, APSO)算法的最小二乘支持向量机(APSO Least Squares Support Vector Machine, APSO-LSSVM)对滑油系统中轴承磨屑进行在线监测的故障诊断及寿命预测。通过主成分分析法(Principal Components Analysis, PCA)对滑油磨屑信息进行降维处理,构建特征向量,并将特征向量输入APSO-LSSVM模型,对轴承故障状态进行分类并对轴承剩余寿命进行预测。结果表明：使用PCA可以保留数据样本99.9%的信息,同时还能极大地降低数据维度;与遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、灰狼优化(Grey Wolf Optimization, GWO)算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法的支持向量机相比,所提算法因采用了自适应调节粒子移动步幅,在进行轴承状态分类时准确率更高,分类正确率可达...     

从失效Pt-V/C催化剂中回收铂的新工艺

由于化学性质相似,铂钒分离提纯比较困难。对失效Pt-V/C催化剂中铂的回收进行了研究,重点考察了盐酸浓度、温度和氯化铵的用量3种工艺参数对铂钒分离的影响,得出优化的工艺条件:在室温下,盐酸浓度为3.0 mol/L,氯化铵与铂的质量比为4~5,可以实现铂的有效沉淀分离。经精炼可以获得纯度为99.95%的海绵铂,铂的回收率大于99.5%。