单张纸印刷机理纸部纸张的空气动力学分析与机构优化

目的 提高单张纸印刷机理纸机构的理纸效率,使纸张快速、平稳地降落到收纸台上,从而提高整个印刷机的工作速度。方法 本文从空气动力学的角度,对单张纸印刷机高速运行状态下待收的纸张进行受力分析,构建单张纸印刷机理纸机构气流的空气动力学模型,用于指导理纸机构的优化。结果 提出了基于空气动力学分析的胶印机理纸机构优化思路,对南京造币公司J20型印刷机的理纸机构进行了优化改进。实验结果表明,优化后的机构理纸故障率减少了30%左右。结论 该研究对印刷机理纸机构的机构设计与优化开创了一个新的思路,此优化设计的机构收纸故障率明显降低。     

基于Triple GAN的滚动轴承故障诊断方法研究

滚动轴承运行状态好坏会影响旋转机械的整体运转平稳性.由于在实际工况中带有标签的故障样本难以获取,基于传统深度学习的故障诊断方法,利用不足量的标签数据进行训练常导致模型无法学习到准确的故障特征.此外,智能故障诊断模型中的参数设置也是影响诊断结果优劣的关键因素.为了解决上述问题,提出一种基于三重生成式对抗网络的滚动轴承故障...     

基于Inception v3的印刷设备轴承故障智能诊断方法研究

目的 轴承作为印刷设备中的旋转核心元件,其运行状态对印刷设备的健康监测作用较大。通过融合小波时频处理与Inception v3模型的优势,提出一种用于印刷设备轴承故障智能诊断方法。方法 利用Morlet小波对采集到的印刷设备轴承原始振动信号进行处理,得到对应的二维时频图像,从时域和频域两方面对轴承故障进行表征;将时频图像作为Inception v3模型的输入,利用其模型的稀疏特性,快速从时频图像中自动学习故障特征,并对其模型参数进行调整;最后,利用训练好的模型实现印刷设备轴承故障诊断。结果 利用印刷设备轴承实验平台对提出方法的有效性进行了验证,实验结果表明该方法的平均诊断精度可达92.53%。结论 与传统智能诊断方法相比,所提方法在诊断精度与稳定性方面均具有一定的优势,可实现高精度印刷设备轴承故障诊断。