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为实现采煤机截齿截割过程中磨损程度的在线监测和识别,提出一种基于RBF(Radical Basis Function)神经网络的截齿磨损程度多特征信号监测方法。提取截割过程中不同磨损程度截齿的振动和声发射特征信号,分别分析振动和声发射信号的峰值、时域图方差和频域图均方根值这6个特征参数,获取振动信号、声发射信号与不同磨损程度截齿的变化规律。建立5种不同磨损程度截齿的多特征信号样本数据库,采用多特征信号样本对RBF神经网络进行学习和训练,建立截齿磨损程度的识别模型,实现截齿磨损程度在线监测与精确识别。实验结果表明:随着截齿磨损程度的加剧,截齿振动和声发射时域信号中信号峰值和方差均呈增大的趋势;振动和声发射的频域信号中频谱图均方根也呈现逐渐增大的趋势;基于RBF神经网络的截齿磨损程度监测系统的网络判别结果和测试样本的实际磨损程度类别相符,该RBF神经网络系统能够对截齿磨损程度类型进行准确的监测和识别。 相似文献
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4.
在销—盘式磨损试验机上用 4 5钢—铜摩擦副进行了磨损试验 ,用扫描电子显微镜拍照分析 ,发现磨粒的外形轮廓存在着分形特征 ,且磨粒分形维数的变化同磨损状态有一定的对应关系 ,因此对磨粒分形维数的考察有助于了解磨损状态的转变。 相似文献
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血浆润滑下超高分子量聚乙烯磨损行为研究 总被引:2,自引:0,他引:2
黄传辉 《徐州工程学院学报》2005,20(1):87-90,103
在全髋关节模拟试验机上,以血浆作润滑剂考察了超高分子量聚乙烯(UHMWPE)-Al2O3关节副的生物摩擦学特性,采用扫描电子显微镜(SEM)观察UHMWPE的磨损表面形貌,探讨了磨损机理,利用WDX-2A波谱分析仪测定对摩表面的N元素.结果表明:UHMWPE的磨损率为40.55×10-6mg/cycle左右;其主要磨损机制为磨粒磨损、粘着磨损及塑性变形导致的表层剥落;UHMWPE及Al2O3陶瓷对摩表面上均发现有血浆蛋白沉积现象发生. 相似文献
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考察了尼龙(PA)1010、聚四氟乙烯(PTFE)两种聚合物材料的静、动态粘弹特性,以及在干摩擦、水润滑条件下与45#钢滚动接触时的摩擦行为。结果表明,PA1010的静态蠕变量及残余变形均大于PTFE;同样载荷条件下,PA1010的损耗角正切tanδ大于PTFE;两种实验环境下偶副的滚动摩擦系数均随转速增加呈上升趋势,同样转速下钢/PA1010的滚动摩擦系数大于钢/PTFE。分析表明聚合物材料的粘弹性与滚动摩擦系数密切相关。 相似文献
9.
首先介绍了聚氨酯的特性,在此基础上对钢丝绳-聚氨酯这一摩擦窗的磨损机理进行了探讨,并在最后得出了聚氨酯的磨损规律。 相似文献
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