基于振动和声发射的滚动轴承故障检测

滚动轴承故障早期微弱特征信息的提取对于保障机械系统的正常运行具有十分重要的意义。鉴于单一类型传感器采集到的信息局限性,有时会造成诊断准确率较低。提出了一种将振动加速度与声发射两种检测信息融合的方法,并将其应用于滚动轴承故障的诊断。首先构建滚动轴承多传感器故障信息处理与融合的算法模型,随后基于滚动轴承故障实验平台与测试系统,获得滚动轴承典型状态的振动加速度和声发射信号,并对实验数据进行分析处理;最后,在此基础上,将振动加速度和声发射两种信号数据特征进行融合,完成对滚动轴承故障的诊断。研究结果表明,该方法对于滚动轴承故障模式的识别较为有效。     

ICEEMDAN和GS-SVM算法在滚动轴承声发射故障诊断中的应用研究

滚动轴承在运行过程中发生塑性变形、产生裂纹等形式故障时都会产生蕴含状态特征信息的声发射信号。针对滚动轴承声发射信号特征提取和故障诊断,提出一种基于改进自适应噪声完备经验模态分解（Improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN）的特征提取算法,结合经网格搜索优化（Grid Search, GS）的支持向量机（Support vector machine,SVM）分类算法,实现对滚动轴承故障的模式识别。首先将滚动轴承典型状态原始声发射信号进行分解得到若干个固有模态函数（Intrinsic mode function,IMF）分量,筛选其中峭度较大的分量进行重构,然后计算重构IMF分量的时域能量熵值构造特征向量集合,最后再将特征向量集合输入到基于GS优化的SVM分类器模型中进行训练和模式识别,并将采用该方法所构建模型与其它分类器模型进行准确率和效率比较。模型仿真和故障模拟实验研究表明：基于将ICEEMDAN时域能量熵和GS-SVM相结合的模型可以有效提取滚动轴承声发射信号...     

解析高层建筑工程施工技术

随着科技的不断发展,高层建筑工程施工技术也在不断的进步和创新,建筑行业不断总结经验,施工技术越来越先进。笔者针对了高层建筑施工中的特点出发,对高层建筑建造过程中常见的施工技术进行探讨。