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1.
由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。  相似文献   
2.
提出了广义零件的概念,并以某类广义零件(电子产品的壳体类零件)的设计为任务,应用现代设计方法的基本思想,对其设计中的Bottom-up与Top-down设计方法进行比较,总结两者的优缺点,提出了针对广义零件设计行之有效的流程方案,即基于单元特征构建及整体装配的零件设计方法.该设计方法支持并行工程及协同设计,易于数字化实现,并以某广义零件为例,通过通用3D设计软件,使该设计方法在计算机上得以实现.  相似文献   
3.
基于遗传神经网络的汽轮发电机组故障诊断研究   总被引:4,自引:4,他引:4  
讨论了汽轮机故障诊断中的特征提取、数据处理和遗传神经网络结构。诊断系统的核心即神经网络分类系统可根据征兆区分不同故障。由于事先不知道故障征兆关系 ,所以诊断系统应有学习功能 ,基于遗传神经网络可满足这种要求。基于此提出的新故障诊断方法并应用汽轮发电机组故障诊断中 ,诊断结果与实际相符 ,从而验证了该方法的有效性和实用性  相似文献   
4.
为了在强背景噪声下提取滚动轴承微弱的故障特征信息.提出一种新的自适应增强差分积形态滤波方法(Adaptive enhanced difference product morphological filter,AEDPO)用于滚动轴承早期的故障诊断.首先,结合已有的四种形态学滤波算子滤波的能力,提出一种改进的增强差分积形...  相似文献   
5.
光学表面面形的计算机仿真   总被引:9,自引:0,他引:9  
光学表面的变形包含刚体位移和表面畸变,它们将对光学系统的成像质量产生不同的影响.通过数值方法可以求得刚体位移,但还没有专门的可视化软件对镜面面形情况进行仿真分析.提出了镜面面形的可视化仿真方法,它利用Zernike多项式与Seidel象差之间的对应关系,对有限元数据进行后处理,并采用PV值和RMS等数值解、表面畸变云图及理论干涉图等形式对镜面面形进行模拟.利用VC 和OpenGL混合编程实现了光学表面面型的计算机仿真系统.仿真试验和实际应用表明了方法的可行性及其在光机集成有限元分析中的重要作用.  相似文献   
6.
针对风力发电机叶片红外检测探伤中,对缺陷轮廓信息识别难度高的问题,提出一种基于膨胀腐蚀的微分形态学梯度(DMG)边缘增强方法。首先,在风场实验测得缺陷红外热图像;其次,对红外图像进行Sobel算子、Prewitt算子、膨胀腐蚀算子、DMG算子的对比,采用四相邻原则对比度作为衡量标准;最后,将原图与DMG图进行融合,通过对比度受限自适应均衡化的方法对融合图像进行增强,将增强图像显示在检测软件中。实验结果表明,所提出的算法能有效增强缺陷的边缘轮廓信息,可解决叶片红外检测时缺陷轮廓识别难的问题。  相似文献   
7.
用神经网络方法识别结构损伤的研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
首先提供了结构损伤前后固有频率的变化包含了损伤位置的程度信息,研究了利用动态响应和神经网络技术进行结构参数识别的方法,并确定了结构损伤的位置与程度,建立了一个BP网络结构损识别模型,计算结果表明,该BP网络能准确实现结构损伤判别与定位,说明该方法有效,可靠。  相似文献   
8.
大气环境问题日益严重,在烟尘治理中袋式除尘越来越占居主导地位。为有效保证高温烟气除尘效果,降低成本,从温度控制、清灰机制、压力调控等方面进行研究。鉴于除尘参数复杂多变、工况波动大,将现代控制理论应用于袋式除尘器中。结合除尘经验,改进隶属度函数,设计除尘器温度模糊控制器。通过对现场数据的采集和分析,对比控制结果。应用表明:模糊温度控制方法和联合清灰机制在袋式除尘器控制中具有良好的效果。  相似文献   
9.
位置敏感器件 (position sensitive detectors,简称 PSD)是一种可直接对其光敏面上光斑位置进行检测的光电器件 ,常用于非接触高精度动态位移监测。 PSD器件使用中的一个关键问题是如何克服背景光的干扰 ,以提高检测的精度和可靠性。根据 PSD的原理及特征方程 ,分析了存在背景光时 PSD输出信号是非线性的。提出一种基于神经网络的 PSD背景光非线性修正方法。利用神经网络具有逼近任意非线性函数的特点 ,通过训练使神经网络建立在不同背景光下 PSD输出与其标准值之间的非线性映射关系 ,实现 PSD全程跟踪补偿。计算机仿真表明 ,该方法能有效地消除背景光的影响  相似文献   
10.
针对惩罚因子C和核参数g选择不当造成支持向量机(SVM)分类效果不理想的问题,在基本粒子群(PSO)算法基础上引入动态惯性权重、全局邻域搜索、种群收缩因子、粒子变异概率等操作,提出了一种新的改进型粒子群(IPSO)算法优化SVM参数的分类器。采用Libsvm工具箱中的公共数据集BreastTissue,Heart和Wine来测试其分类效果,结果表明IPSO-SVM分类器在预测精度和分类时间上明显优于SVM和PSO-SVM分类器。然后将其应用于滚动轴承的二分类问题和多分类问题的故障诊断中,仿真实验证明IPSOSVM分类器能显著提高全局收敛能力和收敛速度,可得到理想的分类结果。最后,用IPSO-SVM分类器对实际轴承进行故障诊断,结果验证了其拥有良好的分类稳定性,值得进一步在工程领域内推广。  相似文献   
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