一种新的机电设备状态趋势智能混合预测模型

针对机电设备运行状态受多因素影响,变化趋势复杂,难以用单一预测方法进行有效预测的问题,提出一种新的基于改进灰色系统一支持向量机一神经模糊系统的智能混合预测模型。该模型首先利用改进灰色系统弱化数据序列波动性、支持向量机处理小样本和模糊神经系统处理非线性模糊信息的优点,分别进行趋势预测,然后通过改进遗传算法对这三者的预测结果进行自适应加权组合。将该模型应用于信号随机波动性较强、趋势变化复杂的标准算例和某机组振动趋势的预测中,研究结果表明,该模型的预测性能均优于上述三种单一预测方法。     

非抽样多小波和Hilbert-Huang时频分析在行星减速器早期故障诊断中的应用

提出一种改进相邻系数方法和非抽样多小波变换融合的降噪方法,使用Hilbert-Huang时频分析作后处理,并将其应用于行星减速器早期故障诊断中.行星减速器具有故障响应微弱、振动的强烈非平稳性和明显的非线性、低频特征频率污染等特点,使得现有中心轴固定的传统齿轮箱诊断理论与技术不能有效解决行星减速器的故障诊断难题.非抽样多小波变换具有时间平移不变性,可以降低或消除信号中奇异点附近急剧振荡的Gibbs现象;改进相邻系数方法具有随分解层变化的邻域区间长度和灵活的阈值选取方式,能够准确提取出非平稳信号中的早期微弱故障特征信息;Hilbert-Huang时频分析可以更直观地表征信号中的非平稳、非线性特征.对实际信号的分析结果表明,该方法可以准确提取出行星减速器存在早期齿面点蚀损伤时的微弱故障特征.     

汽轮发电机组分布式在线监测与故障诊断网络系统的开发研究

以兰州西固热电厂的4台汽轮机发电机组为监测诊断对象，研究开发了分布式在线监测与故障诊断网络系统，己应用于生产实际，在汽轮发电机组的运行和维修中发挥了重要作用。该文还介绍了该系统的硬件构成、软件功能、网络技术及其它们的特点，并给出应用实例说明了其实用性和有效性。图5参6     

转子径向碰摩故障的非线性特征研究

考虑到碰摩转子动静接触时的摩擦力与塑性冲击现象,引入了转子径向碰摩的非线性Goldman-Muzynska模型。运动方程的数值解表明,在2．2倍临界转速以上,转子振动出现明显的分岔和混沌现象,转子升速试验也说明,碰摩故障的典型特征是在较高的转速下出现严格的1／2,1／3等分数倍频,应用上述理论并结合提纯轴心转迹等分析方法,成功 捕捉到一起汽轮机转子的碰摩故障,为今后其它机械设备同类故障的确诊提供了可靠的依据。     

多轴系耦合作用下齿轮系统转子裂纹故障的振动特性研究

为了探究多轴系耦合齿轮系统中的转子裂纹故障与单轴系转子裂纹故障振动响应特性的异同点,基于Jones轴承建模理论,建立滚动轴承的拟静力学模型;利用Timoshenko梁单元建立传动轴的有限元模型;考虑时变啮合刚度、齿轮传递误差、陀螺效应等因素,利用集中参数法建立齿轮副的动力学模型。将轴承、传动轴与齿轮副模型进行集成,建立齿轮系统非线性动力学模型;利用能量释放率理论与应力强度因子为零法分析裂纹转子单元的呼吸效应,利用Newmark-?数值积分法对转子裂纹故障进行动力学仿真,研究转子裂纹故障的振动响应特征。结果表明：与单轴系转子裂纹故障不同,当齿轮系统发生转子裂纹故障时,由于齿轮啮合的引起的耦合效应及转子裂纹引起的呼吸效应,时域响应表现出明显的幅值调制现象,频域中转频及其2倍频幅值增加明显,在啮合频率处伴有明显的边频带。研究结果为齿轮系统转子裂纹故障的监测与诊断提供了理论基础。     

近场光存储深亚微米头盘间距测量方法的研究

采用多波长干涉光强比对法实时测量近场光存储头盘间距,其分辨率小于1nm.该方法通过改变柔性折臂的加载力,预先标定光强与近场间距的关系曲线,然后采集工作过程中测量点的干涉光强与关系曲线比对,获得头盘间距值.该方法需考虑近场光学飞行头表面相移对测量结果的影响.     

汽轮机高压缸蒸汽激励故障分析与诊断

当机组运行工况恶化而产生非平稳,非线性的振动时,综合应用新兴的小波分析和经典的频谱分析等信号处理技术可以获得丰富的诊断信息。针对兰州西固热电厂５号汽轮机组高压缸大修后的振动现象,描述了汽轮机蒸汽激励故障征兆及其产生原因,指出了减振措施及故障的排除方法。     

基于无线局域网的仓库叉车状态可视化监测诊断系统研究

根据叉车故障类型和具有移动性的特点,构建了基于无线局域网(WLAN)IEEE 802.11b标准的叉车运行状态采集与信号无线传输系统.通过安装在各叉车上的无线发射装置,把叉车状态信息经A/D转换后,打包发送到位于仓库指挥中心的无线接收装置和现场监测工作站,形成一个可移动的叉车在线状态测试装置和一点对多点的无线网络.该无线网络通过Internet与远程诊断中心互连,实现了仓库叉车状态可视化、远程诊断和状态评估.     

内积变换原理与机械故障诊断

机械故障诊断广泛使用的方法是对动态信号进行傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换以及第二代小波变换。指出这些变换的本质是采用不同的基函数与信号进行内积变换．从动态信号中提取和基函数最相似的故障特征。运用三角基函数、Gabor基函数、离散基函数、谐波基函数、Laplace基函数、Hermitian基函数、第二代小波基函数等，有效地提取出发电机组松动、齿轮箱冲击摩擦、高压缸蒸汽激振、机车轮对滚动轴承损伤等故障特征。采用合理的基函数或多重基函数（多小波）对动态信号进行内积变换，可有效地提取故障特征，进行正确的故障诊断。     

转辙机振动加速度的试验研究

为了评价、改进现有转辙机对工作环境振动的适应性,并为研制新型转辙机提供环境振动的参数,以适应火车高速重载的需要。本文对牵引不同道岔、不同列车通过时的几种转辙机实际振动加速度进行了测试,从时域和频域进行了统计、计算和分析,给出测试和分析结果。结果表明,列车通过时转辙机竖向振动加速度最大,最大值范围为11－38g,转辙机振动加速度主频在400－800Hz之间。本文还建立了轮轨－转辙机的简化动力学模型,定性分析了转辙机安装对振动加速度的影响,并描述了转辙机的振动。文中测试分析得出的结果、结论和建议,对于评价和提高转辙机对环境振动的适应能力,改进转辙机的设计和安装具有一定的参考价值。