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。     

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。     

排风扇前盖注射模设计

分析了排风扇前盖塑件的工艺特点,介绍了排风扇前盖注射成型模结构及模具的工作过程。     

带内螺纹管接头注射模设计

分析了带内螺纹塑料管接头的结构工艺,对模具主要零部件进行了设计.阐述了用减速电机及传动齿轮共同完成内螺纹的抽芯过程.为带有内螺纹塑件抽芯问题提供了借鉴.     

打印机支架针阀式热流道注射模设计

以打印机支架注射模设计为例,介绍了打印机支架模具的基本要求,分析了支架零件注射模设计的特点和针阀式热流道模具设计的注意事项,提出了改善支架类模具脱模变形的解决措施,为从事模具设计的人员合理地确定打印机模具设计方案提供借鉴.     

DSA体模研究及遥控装置的应用

为解决医用诊断数字减影血管造影(DSA)系统性能检测及检测人员操作时不受X射线的辐照,研制一套改进的DSA计量性能体模装置。体模的设计采用有机玻璃材料进行加工;模块的移动采用无线电信号遥控的方法;体模的性能试验在正常状态的DSA系统上进行。研究设计有机玻璃动脉模拟模块插件、骨骼模块插件、对比度线性模块插件和低对比度分辨力模块插件;模块的移动利用遥控驱动装置。试验得到:在不加载骨骼模块时,能看到直径为1mm的动脉模拟血管,同时能分辨直径2mm的模拟血管上1/2血管大小的血管瘤或栓塞;加载骨骼体模块后,可以分辨碘浓度为150mg/cm3、直径2mm的模拟动脉;遥控装置遥控距离50m,移动速度28mm/s。结果表明:体模装置完全符合国家规程JJG 1067——2011《医用诊断数字减影血管造影(DSA)系统X射线辐射源》要求;应用无线电遥控移动模块插件,避免操作时受到X射线的照射。     

自调整复合级联形态滤波算法及应用

针对反射式光纤位移传感器拾取的润滑膜厚度信号中的脉冲和随机噪声干扰,提出一种自调整复合级联数学形态滤波算法。采用三角结构元素和半圆结构元素,通过开闭和闭开组合滤波及串联构造了复合级联形态滤波算法。仿真结果表明,复合级联滤波算法可提高信号的信噪比。针对传统形态滤波方法结构元素宽度随机选取造成滤波后信号信噪比低的问题,通过在不同采样频率情况下对不同信号进行滤波仿真计算,提出一种结构元素参数自调整选取方法。仿真实验和对实际润滑膜厚度信号滤波处理结果表明,自调整复合级联形态滤波算法可有效滤除信号中的脉冲干扰和随机噪声干扰。     

基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究

针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。