300P15离心泵振动故障诊断及对策

对化肥厂的关键设备尿素水解给料泵的振动进行了监测,运用密封间隙动力失稳理论对泵的振动进行了分析,诊断出泵的异常振动是因间隙设计不当而产生流体激振,导致共振的。根据诊断结果调整了轴与密封的间隙,使泵的振动值降至允许范围内。     

基于功率流的双层隔振系统参数研究

以功率流隔振理论对双层隔振系统中的参数变化对基础振动的影响进行研究。将双层隔振系统简化为多个具有四端参数的理想机械系统的双层隔振系统功率流隔振模型,推导出各机械系统的四端参数,通过编写的双层隔振系统Mat lab应用程序,计算并绘制了隔振设备质量、隔振器刚度以及中间质量块质量等参数对传递基础功率流和振动速度的影响,研究表明:参数的改变对功率流变化影响较小;改变上层隔振器刚度和中间小质量块的质量可以调节二阶共振峰值的频率,提高二阶峰值后频带的隔振效果。     

基于AFCM-SVM的滚动轴承退化状态评估与剩余寿命预测

针对支持向量机模型状态数需要人为设定的不足,提出了一种基于自适应模糊C均值-支持向量机(AFCM-SVM)的滚动轴承退化状态评估与剩余寿命预测方法。该算法采用相对特征建立敏感特征数据集,利用聚类评价指标构造自适应函数,实现了模型聚类结果的自动更新,获得了轴承运行过程中的最佳状态数;基于AFCM-SVM模型与各个运行状态的一一对应关系,确定轴承在不同退化状态下的时间间隔,实现轴承的健康等级评估与寿命预测。根据美国NSFI/UCR智能维护中心提供的滚动轴承全寿命数据对所提算法进行了验证。结果表明,不受轴承个体差异的影响,AFCM-SVM能有效实现自动聚类,识别结果符合轴承退化演变规律;与分层狄利克雷(HDP)和K-means算法相比,AFCM-SVM具有更快的运算速度和更准确的辨识能力。     

集成神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

目前,机械故障诊断的关键就是寻找一种使诊断结果更为准确的方法,根据旋转机械故障的特点,提出了运用集成神经网络进行故障诊断的方法,并通过具体的实例说明了这种方法的有效性。     

集散监测诊断系统研究

从故障诊断的实际出发,根据设备提供信息的多样性及故障表征形式的复杂性,分析了信 息领域的信息融合技术．阐述了故障诊断过程和与其相关的应用技术的关系．说明了集成神经网络 故障诊断方法和集散监测诊断系统的特点．建立了基于集成神经网络的集散监测诊断系统．用两 个故障诊断实例说明了基于集成神经网络的集散监测诊断系统的先进性．     

神经网络智能综合监测诊断系统研究

针对机械故障智能诊断的特点,研究了用于故障智能诊断的神经网络结构的确定,提出了集成神经网络的建立方法。在此基础上,研制开发了智能自动诊断系统,应用风机故障诊断特例说明了该系统的实用性。     

基于神经网络的旋转机械故障诊断研究

一般对特定的基于多层感知的故障诊断问题,很难确定神经网络的结构,在分析了多层感知器对故障的识别和诊断能力后,采用由小到大和由大一小的方法确定神经网络隐层数与隐层单元数。     

模糊控制在袋式除尘温度控制中的应用研究

随着大气环境问题的日益严重,烟气除尘已经成为一个重要的研究方向。袋式除尘器是治理大气污染的高效除尘设备,在我国已得到广泛应用。为了有效保证除尘效果,降低成本,将模糊控制应用到袋式除尘器的温度控制中,调整语言变量的隶属函数,增加变权重模糊自适应控制策略,并对该控制进行了仿真。在实际应用中,对人工控制、模糊控制、自适应模糊控制结果进行对比分析。仿真和实际应用结果表明:模糊自适应控制方法在袋式除尘器控制中具有良好的控制效果。     

北部湾盆地迈陈凹陷东部构造物理模拟研究

北部湾盆地迈陈凹陷断裂系统十分复杂,为了明确其成因机制,在三维地震资料构造解析的基础上,应用砂箱模拟实验,对迈陈凹陷东部断裂系统形成进行分析。结果表明,迈陈凹陷东部可划分为上、下2套断裂系统,下部断裂系统是受长流—流沙港期NW-SE向区域拉张应力形成,上部断裂系统是受涠洲期NW-SE向区域拉张及右旋走滑应力形成。并且下部断裂体系受基底先存断裂影响较大,走向、倾向、断层组合都与其保持一致;上部断裂体系受基底断层影响较小,多为新生型断层或继承改造型断层。涠洲期走滑程度的强弱直接影响断裂发育的走向,弱走滑条件下实验结果与实际地质特征吻合度高,并且发育的次级小断层有利构造圈闭的形成,对三维地震构造精细解释有指导作用。     

基于有限元和试验的球磨机筒体的模态分析

在对球磨机筒体结构进行分析的基础上,通过有限元建模,对筒体进行了模态分析,同时通过试验也表明,基于有限元的球磨机筒体前6阶固有频率与试验得到的球磨机筒体前6阶固有频率比较接近,可以认为球磨机筒体前6阶固有频率就在上述分析数据的附近。