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1.
3.
A new structure design method of elastic composite cylindrical roller bearing is proposed, in which PTFE is embedded into a hollow cylindrical rolling element, according to the principle of creative combinations and through innovation research on cylindrical roller bearing structure. In order to systematically investigate the inner wall bending stress of the rolling element in elastic composite cylindrical roller bearing, finite element analysis on different elastic composite cylindrical rolling elements was conducted. The results show that, the bending stress of the elastic composite cylindrical rolling increases along with the increase of hollowness with the same filling material. The bending stress of the elastic composite cylindrical rolling element decreases along with the increase of the elasticity modulus of the material under the same physical dimension. Under the same load, on hollow cylindrical rolling element, the maximum bending-tensile stress values of the elastic composite cylindrical rolling element after material filling at 0° and 180° are 8.2% and 9.5%, respectively, lower than those of the deep cavity hollow cylindrical rolling element. In addition, the maximum bending-compressive stress value at 90° is decreased by 6.1%. 相似文献
4.
基于EMD与神经网络的滚动轴承故障诊断方法 总被引:27,自引:17,他引:27
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行了经验模态分解,将其分解为多个平稳的固有模态函数(Intrinsic Mode function,简称IMF)之和,再选取若干个包含主要故障信息的IMF分量进行进一步分析,由于滚动轴承发生故障时,加速度振动信号各频带的能量会发生变化,因而可从各IMF分量中提取能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承的正常状态、内圈故障和外圈故障信号的分析结果表明,以EMD为预处理器提取各频带能量作为特征参数的神经网络诊断方法比以小波包分析为预处理器的神经网络诊断方法有更高的故障识别率,可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类型。 相似文献
5.
基于EMD的时频熵在齿轮故障诊断中的应用 总被引:4,自引:5,他引:4
提出了一种基于EMD(EmpiricalModeDecomposition)方法的时频熵齿轮故障诊断方法。首先利用EMD方法分解齿轮振动信号,然后将得到的内禀模态分量进行Hilbert变换,以得到振动信号的时频分布,将信息熵理论引入时频分布,定量描述时频平面上不同时频段的能量分布,各时频段能量分布的均匀性可以反应齿轮的运行状态的差别,从而可以通过时频熵的大小判断齿轮的工作状态和故障类型。实验证明该方法能有效的判断齿轮故障特征,为齿轮故障诊断提供了新的思路。 相似文献
6.
提出了基于EMD(Empirical mode decomposition)和奇异值分解技术的滚动轴承故障诊断方法。采用EMD方法将滚动轴承振动信号分解成若干个基本模式分量(Intrinsic mode function,IMF)之和,并形成初始特征向量矩阵。然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解得到矩阵的奇异值,将其作为滚动轴承振动信号的状态特征向量,通过建立Mahalanobis距离判剐函数判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验数据的分析结果表明,本文方法能有效地应用于滚动轴承故障诊断。 相似文献
7.
基于转化邻接矩阵的含复铰运动链描述与同构识别 总被引:2,自引:0,他引:2
针对机构分析与综合中复合铰链难以处理和含复铰运动链同构识别困难的问题,分析复合铰链的内部结构,提出引入Pin构件将复合铰链转化为多个并联单铰链的新方法,从而将含复铰运动链转化为只含单铰的简单运动链。定义运动链转换邻接矩阵,用于描述含复铰运动链,通过分析发现该矩阵的内涵性质丰富,方便运动链的分析。提出运用转换邻接矩阵的阶数、对角线元素矢量、矩阵特征值和特征矢量等参数识别判断含复铰运动链同构关系的方法,这些特征参数是含复铰运动链的不变量。实例证明,利用转化邻接矩阵可简单、方便、直观地描述含复铰运动链,其特征值和特征矢量用于识别含复铰运动链的同构关系,具有准确、高效和简便的特点。定义的转化邻接矩阵及其运用方法为复合铰链的处理以及含复铰运动链的识别提供了新的途径。 相似文献
8.
9.
10.
为了在业务驱动和权限约束下高效共享设备维护联盟中的知识,基于知识网格在整合知识资源方面的优势,提出了面向维护联盟的知识共享模型。该模型结合本体和维护知识空间对知识网格的知识资源进行集成,以业务过程为中心对知识进行管理。构建了维护知识概念本体来对维护任务、维护对象和维护功能的概念进行规范化描述;形式化定义了维护知识空间,并建立了基于Web服务本体描述语言的知识对象本体来实现维护知识空间的语义描述。把知识获取的需求和权限集成到以维护业务为中心的业务语境中,提出基于知识业务语境的知识共享控制方法;建立了业务驱动的知识获取方式,采用包括知识权限匹配和内容功能匹配的匹配方法支持其实现。以某e-维护联盟为应用背景,构建了知识共享原型系统。 相似文献