ALIF-MMPE结合DAG-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断中非平稳振动信号下的有效故障特征提取问题,提出一种基于自适应局部迭代滤波、多元多尺度排列熵和有向无环图算法支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。自适应局部迭代滤波通过构建自适应滤波函数,能够有效抑制噪声和模态混叠,经自适应分解后得到若干本征模态函数。仿真结果表明其效果优于经验模态分解。然后利用多元多尺度排列熵对包含显著故障信息的本征模态函数进行信息融合和特征提取,组成故障状态特征集。采用主成分分析对故障状态特征集进行降维,随机抽取部分样本带入有向无环图算法支持向量机中进行训练,其它则作为测试样本进行故障识别和诊断。试验故障诊断结果表明:自适应局部迭代滤波下多元多尺度排列熵优于多个本征模态函数下的多尺度排列熵和经验模态分解下的多元多尺度排列熵;本文方法能准确地识别滚动轴承不同的故障类型及故障程度。     

低能量密度炸药连续装药光面爆破技术研究

为了提高光面爆破成型质量，提出了一种低能量密度炸药连续装药光面爆破技术，利用LS DYNA进行数值模拟，对比2#岩石乳化炸药间隔装药和低能量密度炸药连续装药的应力场，然后将此技术用于长九（神山）灰岩矿四号隧洞控制爆破和露天边坡光面爆破。结果表明：2#岩石乳化炸药间隔装药模型中，装药段与非装药段测点应力峰值相差很大；而在低能量密度炸药连续装药模型中，沿炮孔轴向相同爆心距的测点应力峰值保持一致；使用低能量密度炸药进行连续装药，能够避免装药段的过度破坏和非装药段的欠挖，提高残孔率，且省去了导爆索捆绑时间，提高周边孔装药效率，节省了爆破成本。     

大变径井筒连续管打捞技术及应用

在高压气井中进行打捞作业时,因安全阀通径远小于下部生产管柱通径,所以会严重制约打捞工具尺寸、增加打捞作业难度。鉴于此,研发了大变径井筒连续管打捞连续管落鱼的专用工具。该工具通过高度模块化设计,将抓获及引入、引入检测、侧扶正和调向等4大模块集于一体,使之能够在打捞工具尺寸严格受限的情况下适应大变径井筒内的打捞作业工况。制定了打捞作业工艺流程,对卡瓦抓获鱼顶过程所受应力进行数值模拟分析,对侧扶正模块进行理论计算和地面试验,验证了关键模块的性能符合打捞工艺要求。在塔里木油田一口天然气开发井内,用50. 80 mm连续管,在下部114. 30 mm油管(内径99. 56 mm)内成功捞获长1 106 m的38. 10mm连续管落鱼,验证了打捞工艺的可行性及工具性能的可靠性。该打捞技术的成功应用为今后在类似大变径井筒内实施打捞作业提供了一种新思路。     

缓冷出口温度对连续退火SPCC冷轧薄板屈服强度的影响

研究了缓冷出口温度对连续退火SPCC冷轧薄板组织和屈服强度的影响。结果表明:连续退火SPCC冷轧薄板的组织由等轴的铁素体晶粒和晶界处的块状渗碳体及晶粒内的颗粒状渗碳体组成。随着缓冷出口温度从680 ℃提高至700 ℃,平均晶粒尺寸从10.1 μm增加至12.5 μm;此外,提高缓冷出口温度还能够抑制晶界处块状渗碳体的形成,促进晶粒内细小渗碳体更加细小弥散的析出。当缓冷出口温度从680 ℃提高至700 ℃时,冷轧薄板的屈服强度约降低了28 MPa。     

基于自适应粒子群算法的FS20N机器人时间最优轨迹规划

针对通用型机器人,以运行时间最短为目标,提出一种基于自适应粒子群(APSO)时间最优轨迹规划算法。在关节空间轨迹规划中,逆解得到关节变量与时间的关系,以此建立五次多项式关节变量与时间的插值轨迹。然后,利用罚函数对其关节角度、关节速度、关节加速度进行处理,同时以插值关节各点间的时间间隔之和为优化目标,采用自适应粒子群算法进行优化求解,得到时间最优的轨迹。最后,利用MATLAB仿真软件,建立川崎FS20 N仿真模型进行验证,得到运行平稳且时间最优的运行轨迹图,仿真结果验证了该算法在轨迹规划中的可行性。     

X-Y平台的模糊PID力/位置混合控制

在X-Y工作台进行打磨、抛光等作业时,保证位置跟踪精度的同时对接触面需施加一定的控制力。基于X-Y工作台动力学模型的基础上,提出一种力/位置混合控制方法。在位置控制回路,采用常规的PID控制方法。在力控制回路,采用自适应模糊PID控制算法。将模糊控制与PID控制相结合,实时对PID参数进行整定,提高系统的鲁棒性和自适应能力。运用MATLAB中fuzzy工具箱,通过和Simulink有机结合,降低了自适应模糊PID控制算法的仿真难度。仿真结果表明该方案相较于常规PID控制方法,位置控制精度和力控制精度有明显改善,提高了系统鲁棒性。     

自适应连续集稀疏分解声音识别算法

为实现公共环境复杂背景中异常声信号识别以辅助公共场所安全监控,提出基于连续完备集的自适应MP稀疏分解声音识别算法,算法通过相关参数改进实现自适应PSO算法,然后借助PSO算法的连续空间搜索优势对MP稀疏分解进行连续集优化,从而提高稀疏分解获得的最优原子的匹配度,最后提取重构声信号的时频参数特征以SVM算法实现异常声音事件的快速准确识别。实验结果表明,与已有算法相比,所提识别算法显著降低了计算量,并取得了最优的声音识别率和识别鲁棒性。     

高精度的连续测量有助于提高啤酒质量的一致性

提升啤酒产品的一致性涉及许多方面,包括实施更优的生产流程、真正的无菌化技术、啤酒纯酵母菌种的分离、用于酿酒酵母计数、染色及筛选的完善的技术。这些对制造符合规范和消费者满意质量水平的产品至关重要。测量技术也在生产一致的高质量啤酒过程中扮演着非常重要的角色。在啤酒发酵过程中,密度和温度这些关键变量必须被测量来计算麦汁的比重,也许建立一致的产品质量的最重要的事就是执行和评估这些测量值。