基于LMD排列熵和LLE的滚动轴承故障诊断

为解决单一尺度下滚动轴承振动信号非线性、非平稳性、成分复杂以及信息冗余导致故障特征难以提取的问题,提出了一种基于局部均值分解(LMD)、排列熵和局部线性嵌入(LLE)相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先,利用LMD将初始信号分解成若干乘积函数(PF)之和并计算不同尺度下PF分量的排列熵。其次,提取初始信号时域特征并与PF排列熵组成高维特征向量,完成初次特征提取。最后,利用LLE对高维特征降维处理,完成二次特征提取。通过BP神经网络对采用该方法处理的滚动轴承实验数据进行识别,结果表明,该方法能够有效识别滚动轴承故障类型,分类效果优于直接采用原始数据集训练的结果,分类准确率达到98.67%。     

井下瓦斯抽采管道泄漏的圆柱面定位算法研究

针对影响瓦斯抽采管道泄漏定位精度的传感器布置问题,提出一种当泄漏源不在2个传感器所在母线上的圆柱面定位新算法。首先利用小波包技术对泄漏声发射信号进行了降噪;再通过联立2个线定位公式的新算法对管道瓦斯泄漏进行了面定位。实验结果证明了该算法精度较高,可靠易行,能够满足井下瓦斯管道泄漏的实时精确定位的要求。     

基于图像识别的齿轮故障诊断方法研究

以圆柱齿轮为对象,提出了基于双谱分析和图像识别的齿轮箱故障诊断方法。通过小波包双谱分析生成故障信号的双谱图,并通灰度共生矩阵的2阶特征统计量来表征双谱图特征。对于这些特征统计量,通过相关度的大小进行分类从而得到故障模式识别的输入特征向量。通过支持向量机(SVM)模式识别算法对这些特征集合进行分类,从而识别出相应的齿轮故障类型。实验证明在具有噪声的情况下,该方法取得了比较理想的识别率,验证了基于图像识别的齿轮箱故障诊断方法的可行性。     

采用GA-BP算法和EMD的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障识别和分类问题,提出一种采用GA-BP算法结合经验模态分解(EMD)方法的滚动轴承故障识别方法。该方法首先利用EMD方法对不同类型的故障信号进行分解,获得若干个阶次的IMF分量,然后求出其能量占比,并构造相应特征向量组,最后将特征向量组输入遗传算法(GA)优化的BP神经网络中进行训练和测试,进而对故障进行分类和识别。结果表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征信息,并快速地对不同故障类型进行识别。     

齿轮裂纹声发射检测模拟实验研究

提出了一种齿轮裂纹声发射检测模拟实验方案,设计了一套齿轮齿牙承载实验装置,构建了声发射检测系统,进行了实验过程中噪声干扰和消噪方法分析。应用小波包技术有效地提取了齿轮裂纹扩展声发射信号特征,并采用软解调技术进行了声发射源的识别。     

基于匹配追踪和SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承的噪声信号问题提出了一种基于匹配追踪(MP)的降噪算法。该算法对信号进行最佳匹配,提取特征信息实现信号降噪。在滚动轴承故障识别中,利用内禀模态奇异值分解(SVD)提取特征向量,运用支持向量机(SVM)进行分类判别。实验结果表明,所提方法可以有效提高信噪比,对滚动轴承故障进行准确的状态识别。     

矿用拉伸件裂纹声发射信号的SVD降噪研究

针对强噪声背景下矿用金属板材拉伸件裂纹声发射特征信号不易提取的状况,首先对强噪声情况下单级奇异值分解降噪效果不明显现象进行分析,提出了将单级奇异值分解进行串联的逐级滤除噪声信号方法;采用信号仿真研究了SVD原理在信号降噪处理上应用的效果;并通过金属板材拉伸声发射信号SVD降噪处理试验,验证了多级奇异值分解串联SVD降噪法,滤除声发射信号中混杂噪声信号的有效性,为该方法的应用提供了理论依据。     

基于FM~mlet变换与非负矩阵分解的轴承故障诊断

针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以提取故障参数的问题,提出一种基于FM~mlet变换与非负矩阵分解算法(NMF)的轴承故障诊断方法。采用FM~mlet变换对轴承振动信号进行时频分析,能较好匹配信号的线性和非线性时变成分。在此基础上,引入非负矩阵分解计算特征参数,实现了轴承振动谱图像的自动诊断。将该方法应用于轴承4种典型工况的故障诊断实例中,结果证明了方法的有效性。     

基于小波包神经网络的电机故障诊断分析与研究

由于传统基于傅立叶变换的利用频域对电机故障的信号分析中无法对奇异信号点的时域信息进行检测。针对上述问题,提出基于小波包神经网络的电机故障诊断的方法。结合电机振动的非平稳随机性的特点。利用小波包多分辨率分析方法对电机的采样信号进行分解,提取电机故障状态特征并作为BP神经网络输入样本的特征向量,利用神经网络的自学习和模式识别的特点最终输出电机故障类型。通过MATLAB仿真结果可以证实该方法可行性。     

基于集成支持向量机的滚动轴承故障智能诊断研究

针对滚动轴承故障识别问题,有效提高分类正确率,提出一种基于Adaboost算法的集成支持向量机智能诊断方法。该方法采用小波包变换提取信号的敏感频带特征;计算各频带能量作为训练特征;将特征向量输入到集成支持向量机中,以实现对不同的滚动轴承故障类型的识别。实验结果表明,该方法能有效地提取故障特征同时获得较好的分类效果。     

测绘学科的交叉融合与矿山测量的新任务

本文综合分析了现代科学技术条件下测绘学科的交叉,分化与融合模式,结合矿山测量专业的现状和特点,针对新的科技社会环境以及矿山测量的新任务,进行了深入的探讨。     

地测防治水安全质量标准化实施存在问题及整改对策

在安全质量标准化实施过程中,地测防治水专业经常出现一些不规范的问题,现提出整改对策,与大家分享。     

测绘科技应用与发展的优势转变策略

面向知识经济时代的到来与可持续发展战略的实施,测缓科技的应用必须充分利用所具有的优势,进行优势转变和调整,拓宽和发展应用领域,服务于区域持续发展战备的实施。主要的转变策略包括由技术支持的向决策支持的转变、由基础性工作向全过程调控的转变、由独立技术向综合集成技术的转变,并应形成新的发展领域和方向。     

碳酸根和硫酸根对蛇纹石和黄铜矿矿浆流变性和浮选的影响

从矿浆流变学的角度出发，通过对矿浆流变性测量及矿物浮选试验，考察在不同碳酸根和硫酸根浓度下矿浆流变性与矿物浮选速率的变化规律。结果表明：碳酸根和硫酸根随浓度的增加都能显著降低矿浆表观黏度和屈服应力值，对矿物颗粒起分散作用。碳酸根和硫酸根的加入对黄铜矿和蛇纹石的浮选回收均有一定的促进作用，但主要是通过加快黄铜矿的浮选速率，降低精矿中MgO含量，从而达到相对抑制蛇纹石的效果。蛇纹石浮选速率与矿浆黏度间呈一定的负相关关系。     

铁离子和亚铁离子对菱锌矿和石英浮选的影响

菱锌矿和石英纯矿物的浮选试验、动电位的测试、金属离子溶液化学计算结果表明,Fe3+、Fe2+对菱锌矿有明显的抑制作用;在无金属离子存在时石英基本不浮,Fe3+、Fe2+在碱性条件下能活化石英的浮选;在碱性条件下,Fe3+或Fe2+呈羟基络合物和氢氧化物吸附在石英表面,使石英表面吸附活性质点增加,是Fe3+或Fe2+活化石英浮选的主要原因;Fe3+或Fe2+生成的氢氧化物沉淀覆盖在菱锌矿表面,阻碍了捕收剂在菱锌矿表面的吸附,是Fe3+或Fe2+抑制菱锌矿浮选的主要原因。     

贵州省地矿局钻探工程发展回顾与展望

贵州省地矿局建局63年以来,钻探工程作为地质找矿的重要技术手段,发展至今已形成门类齐全、设备精良、技术精湛的专业体系。本文在总述贵州省地矿局地质找矿辉煌成就的基础上,从小口径岩心钻探、大口径深井钻探、地下水机井钻探、浅层地温能钻探等几个重点方面详细回顾了钻探工程的发展历程,对未来发展趋势进行了展望,同时提出了相关的建议,以供今后的工作参考。     

沉降过滤式离心机的优缺点及改进方向

分析了目前选煤厂常用的几种细煤泥脱水设备的优缺点,指出了沉降过滤式离心机在细煤泥脱水方面的优势以及存在的问题,提出了沉降过滤式离心机的改进方向。     

铜钼矿石的选矿及铜钼分离工艺

介绍了铜钼矿选矿的研究现状及铜钼分离的几种方法，即脉动高梯度磁选、充填式浮选柱浮选和充氮浮选。提出了铜钼分离研究的方向。     

钙镁离子对长石和绿帘石浮选的影响及其作用机理

通过小型浮选试验、动电位测试、吸附试验、溶液化学计算和红外光谱分析等手段研究了油酸钠体系下Ca²⁺和Mg²⁺对长石和绿帘石浮选的影响。结果表明, 纯净的长石和绿帘石矿物几乎不浮, 加入Ca²⁺、Mg²⁺后, 矿物可浮性得到改善;钙镁离子主要以Ca²⁺、CaOH⁺、CaCO₃(s)和Mg²⁺、MgOH⁺、MgCO₃(s)形式吸附在矿物表面;油酸钠和钙镁离子在长石和绿帘石矿物表面存在静电吸附, 且钙镁离子可以促进油酸钠在矿物表面的吸附。     

公路环境生态经济损失评估及思考

"5. 12"汶川地震发生后,公路交通系统遭受了巨大的环境生态经济损失,而公路作为人们赖以生存发展的必要条件,尤其是作为生命线工程的重要组成部分,如何进行相关的环境损失经济评估是目前面临的主要问题.本文综述了公路发展的重要性,列举了有关公路工程环境经济损失的风险影响的因素,阐述了工程环境损失评估方法步骤,提出建立恶劣天气、突发事件等高速公路应急机制,为公路工程项目管理的正确决策提供支持.