三相异步电机切换过程的动态分析与系统仿真

根据感应电动机的定子电压方程和相量图,对大功率电机动态切换过程存在的问题进行了理论分析,然后建立Matlab数学模型,采用变频器输出电压和工频电压不同的初始相位之差对切换过程进行系统仿真,结果表明初始相位相差越小,电流冲击越小,电机越容易进入稳定状态。因此大功率电机切换过程最有效方式是在切换的瞬时,变频器输出电压和工频电压相位尽量保持一致,这样有效地论证了电机同步切换时转换电流小,电机无冲击的理论分析。     

基于核schur正交局部Fisher判别的转子故障诊断

为更好识别转子系统故障,将核映射和向量正交思想引入到局部Fisher判别分析(LFDA)中,提出基于核schur正交局部Fisher判别(KSOLFD)的流形学习算法。首先通过核函数将故障特征信号映射到高维子空间,在该空间重新定义类内散度和类间散度,构建核局部Fisher判别函数,在特征值求解时以schur正交方式找出最优投影向量,进行故障诊断。算法保证了数据降维时重构误差最小,提高了故障诊断效果。实验表明,KSOLFD故障诊断效果相对其他流形学习算法最好。     

基于IFIX和施耐德PLC的燃煤锅炉控制系统

为了提高工业燃煤锅炉控制的自动化水平和安全生产,运用先进的自动化技术、计算机技术和网络通讯技术对工业锅炉进行监控和管理具有重要意义。本文采用QUANTUMPLC,IFIX4．0组态软件和工业以太网通讯技术相结合,研发了工业燃煤锅炉控制系统,利用Concept2．6编程软件设计锅炉控制的梯形图,实现了水位三冲量、燃烧过程和蒸汽压力自动控制等功能。工业以太网通讯连接实时性能较好,数据传输率很高。采用IFIX4．0组态软件编写的监控程序具有功能完善、操作简便、可视性好、人机对话功能强等优点。     

供水自动化计算机实时监控系统

介绍了基于Pc机的自来水生产过程计算机监控系统的设计方案，该方案由PC机、可编程控制器(PLC)和变频器组成，同时对该系统各组成部分的功能和PC机监控程序设计作了详细说明。系统具有结构简单，工作可靠等优点。     

视觉工业点卤机器人控制系统研究

针对槟榔点卤过程中出现的定位精度低、效率低等问题,将机器视觉引入到槟榔点卤系统中,开发了一种由机器视觉和运动控制结合的自动点卤系统。该系统主要通过视觉定位获取不同形状的槟榔的中心位置,并将定位结果传输至运动控制器,再利用运动学计算出点卤的运动轨迹,实现点卤的精确定位和自动点卤。     

面向维护的凿岩机服役年龄建模与仿真

基于零件失效时间分布密度函数,建立了面向维护的凿岩机服役年龄模型,通过仿真与分析,探讨了零件失效时间分布密度函数的参数对凿岩机服役年龄及零件替换率的影响规律。这对定量评估凿岩机的可靠性和全生命周期的维护成本、制定合理的维护策略具有重要意义。     

小波包分析和BP神经网络在滚动轴承故障模式识别中的应用

根据滚动轴承振动信号的不同故障模式在频域能量分布中的差异性,提出了基于小波包分解与重构和BP神经网络的轴承故障模式识别技术。论文首先对轴承振动信号进行小波包三层分解,完成了振动信号在空间的完整拆分,同时得到了第三层由低频到高频的小波包分解系数,再依据小波包分解系数分别重构各频段的信号,并提取信号各频段的能量。然后利用信号各频段的能量组成的特征矢量作为BP神经网络的输入样本,对BP神经网络进行训练,获得不同故障模式识别网络模型,最后利用测试数据对建立起来的BP神经网络模型进行检验,通过BP神经网络判别滚动轴承的故障类型。实验结果证明,采用小波包分解与重构和BP神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障。     

团聚性对超细振动磨机粉碎影响的试验分析

针对超细振动磨机破碎过程中的细颗粒聚团问题,在对磨筒内离散体运动方式进行描述的基础上,建立了物理模型.通过对破碎产品外观显微形貌的观察和分析,认为超细振动磨机的破碎产品虽然存在团聚性,但是由于惯性力、剪切力的作用,磨筒空间内的细颗粒产品的聚团机理将发生变化.合理控制磨机磨筒的振幅和频率有助于减少产品的聚团.     

大功率电机平稳切换的理论探讨与方法研究

根据感应电动机的定子电压方程和相量图,对大功率电机变频转工频所存在的问题进行了理论分析,并且指出大功率电机变频转工频的关键在于变频转工频的瞬间,工频电源和变频输出电源相位是否一致.在现场工业试验中引入鉴频鉴相控制器,成功地实现了大功率电机变频到工频的平稳切换,转换电流小,基本上实现了电机的无冲击起动.     

面向转子故障诊断的核局部边界Fisher判别方法

提出一种基于核的局部边界Fisher判别(KLMFD)算法用核函数将故障特征数据映射到高维核空间,以每点与所有局部邻域点中最远同类数据点和最近异类数据点构成的点对来计算类内散度和类间散度,构建边界局部核Fisher判别函数,求出最优故障识别向量,然后利用该向量对测试特征数据进行故障诊断。转子故障诊断实验表明,对于多传感器振动特征融合信号,KMLFD算法的故障诊断效果最好,当选取合适参数时能完全识别故障类型。