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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
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为了解决再制造时机不确定问题,从疲劳和磨损两方面研究了曲轴的主动再制造时机。根据疲劳强度冗余因子及最小油膜厚度临界阈值,提出疲劳主动再制造时机与磨损主动再制造时机的概念。运用非线性多体动力学软件AVL-EXCITE,建立了柴油机连杆大头轴承的弹性液体动力润滑仿真计算模型,用于计算轴承的最小油膜厚度,并以Holland法验证模型的可靠性。综合考虑疲劳和磨损主动再制造时机,建立了曲轴主动再制造时机选择流程,以确定曲轴的最佳再制造时机。以某型号柴油机曲轴为例,验证了所提方法的有效性和可行性。 相似文献
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该文采用Abaqus有限元分析软件进行了模拟火灾分析,考察某新型装配式混凝土框架火灾后节点的抗震性能,通过提取节点的P-Δ滞回曲线、骨架曲线、延性、耗能等参数,对比分析了轴压比和受火时长对装配式节点性能的影响.结果表明:受火时长的节点在滞回过程中滞回环下降更快;而加载初期各节点弹性阶段的骨架曲线基本重合,在弹塑性阶段,受火时间较短的节点上升高于受火时间较长的节点;轴压比较大的节点的极限荷载、延性、耗能均大于轴压比较小的节点,这种差距随着受火时间增长有减小趋势.这一试验过程和研究结果,为新型装配式混凝土框架的防火与抗震性能提供了有价值的数据资料和理论依据. 相似文献