风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

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。     

浅谈紫砂“云肩如意壶”的造型美感以及文化意境

紫砂壶是中国传统茶文化的重要组成部分,是中国特有的饮茶器具,自古以来深受很多爱茶人士的喜爱。紫砂壶在宋朝开始出现,更是盛行于明清,到如今五六百年时间里,经历无数兴废衰荣之后发展逐渐成熟,更是掀起了一阵世界性的紫砂文化热潮。紫砂壶集篆刻、绘画、书法等诸多艺术于一体,造型个性美观、风格迥异、与众不同、独树一帜,令很多人为之着迷。更特别的是紫砂壶和一般的陶器不同,由于材质以及制造工艺的特殊性,更加经久耐用,并且烧成后的紫砂壶保温性和透气性都很好,能较长时间保存茶叶的色、香、味,故称其为:“世间茶具称为首”。笔者以紫砂壶“云肩如意壶”为例,浅谈它的造型特征以及文化意境。     

MOMEDA结合数学形态滤波的齿轮故障特征提取

为了实现齿轮故障特征的有效提取,针对齿轮早期故障振动信号非线性、非平稳且信噪比低的特点,提出了一种基于多点最优最小熵反卷积(MOMEDA)和数学形态滤波的齿轮故障特征提取方法。首先利用MOMEDA恢复信号中的周期性故障特征并实现信号的降噪,再运用形态差值滤波器对解卷积后的信号进行滤波以增强信号中的冲击特征,最后对滤波结果求取频谱以进行故障特征提取;通过对仿真结果和实验数据的分析验证了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法具有抑制噪声和提取周期性故障冲击特征的能力,能够实现齿轮故障特征的提取。     

小家电售后服务标准化研讨会在京召开

<正>2015年1月21日,由中国电子商会消费电子产品售后服务专业委员会和中国电子商会消费电子产品调查办公室共同主办的"小家电售后服务标准化研讨会"在北京召开,与会领导、专家以及小家电电商代表共聚一堂,探讨我国小家电产业售后服务现状,并针对行业目前存在的服务问题联合呼吁,推进小家电售后服务标准的建立。会上,小狗电器创始人檀冲向大家分享的小狗电器"中央维修"服务模式,受到与会嘉宾的一致认可。     

青云QingCloud助力复工复产

青云QingCloud作为一家企业级云服务商与数字化转型解决方案提供商,发挥自身优势,利用云计算、远程办公等技术和工具,实现北京、上海、深圳、武汉、成都等19座城市全体员工的远程复工。目前,青云QingCloud在北京、上海、深圳、武汉、成都等19座城市的全体员工均已远程复工。     

云存储中的数据安全问题研究

伴随着经济以及科学技术的进步,云计算技术诞生并取得了飞跃性发展,已然深入到大众生产生活的诸多方面,并因而引发各方面(如政府部门、学术界等)的密切关注。本文即就云存储中的数据安全需求做了系统的论述,从身份认证、加密传输及存储等方面进行了需求分析,建立了云存储中的数据安全方案,并详细分析了这套安全方案的特点。通过对云存储中的数据安全问题进行研究,以期推动云存储应用的发展,强化此项应用的安全性。     

巡管路上好风光

随着复工复产工作的快速推进,相国寺储气库150多千米的天然气管道周边新增施工点就达到26处之多,包括东环铁路、合长高速、壁津合高速这样的大项目,也涵盖乡村公路、村民鱼塘这样的小工程等等。这些施工点不是紧靠管道,就是穿越管道,时刻威胁着天然气管道的安全,在很大程度上加大了管道保护工的巡护难度。