基于高斯混合模型的滚动轴承故障预警

滚动轴承的早期故障预警一直是研究人员和相关行业关注的问题,及时发现滚动轴承的早期故障并预警有助于降低生产中因零件损坏引发的损失。在分析了主流故障预警方法后提出一种基于高斯混合模型(gaussian mixture model, GMM)的轴承故障预警方法;通过GMM对轴承的振动信号建模,描述其不同阶段的分布情况,提出一种新的基于KL散度的轴承健康指标(bearing health index based on KL divergence, BHI-KL),用来描述轴承劣化过程;利用3σ准则提取出健康指标中的异常值,实现故障预警。利用轴承寿命加速试验数据对所提方法进行验证,并通过包络谱验证其精确性。结果表明,该方法较常用的故障特征具有良好的时效性,可以实现对轴承故障进行有效预警。     

公差仿真在小型断路器中的应用

以影响小型断路器开断速度和机械寿命的搭扣量为分析和优化目标,通过公差仿真的分析方法,考虑孔、轴间隙配合时轴因受外力作用而向受力方向浮动这一实际情况,结合计算机公差仿真分析软件,分析影响小型断路器操作机构搭扣量的主要尺寸,并提出优化方案,力图在可控的生产成本上提高产品的工艺能力。将产品设计时的尺寸管理思想与公差仿真软件相结合,对小型断路器闭合时的搭扣量进行公差分析。在设计阶段预测制造偏差,提高产品尺寸质量,降低生产成本。     

基于小波灰度矩向量与连续马尔可夫模型的轴承故障诊断

根据机械设备故障诊断本质特征和连续马尔可夫模型（cHMM）所具有的较强的时序模式分类能力的特点,提出了一种基于小波灰度矩向量与CHMM的滚动轴承故障诊断方法。从轴承振动信号提取一种量纲一的小波灰度矩向量作为特征参数,并训练几种故障状态的CHMM,再运用训练好的CHMM进行轴承的状态监测与故障模式的识别。诊断与对比实验表明该方法在故障样本少的情况下仍能进行准确训练与诊断。     

混流式喷水推进泵叶轮结构稳定性研究

为探究混流式喷水推进泵在运行过程中叶轮结构稳定性,基于单向流固耦合的方法,分别对叶轮结构在变流量、变转速工况下进行静力学分析和模态分析。结果表明：喷水推进泵叶轮背面及工作面的最大等效应力均发生在叶片根部;叶轮背面及工作面的最大位移均发生在靠近叶轮出口叶缘位置;流量变化对于叶轮结构固有频率的影响可近似忽略,其下降值为0.02~0.07 Hz;相较于流量对叶轮结构的影响,转速的变化对叶轮结构的影响较大,其增值为0.14~1.91 Hz;叶轮转速不应超过4 000 r/min,否则极容易诱发叶轮共振。     

冗余串联机械臂轨迹规划与控制

为了缩短产品开发设计周期,提高物理样机性能,利用虚拟仿真技术对冗余串联机械臂进行轨迹规划与控制.在Matlab软件机器人工具箱环境下进行轨迹规划,并进行逆运动学求解,逆解数据以样条曲线形式导入Adams软件.通过Adams软件与Matlab软件接口导出动力学模型,在Matlab/Simulink环境中进行控制系统设计,并利用独立关节的比例积分微分控制,实现Adams软件和Simulink软件的交互式仿真.仿真结果表明,冗余串联机械臂具有较好的运动特性和较高的轨迹跟踪能力,实现了机械臂末端的精确位置控制.     

LS-SVM在基于小波变换的模态分析中端部效应的应用

系统地阐述了运用改进的Morlet小波进行模态参数识别的方法。运用小波熵对小波参数进行了优化选择从而可以进行密频模态的识别,针对小波分析时产生的端部效应问题,提出了运用最小二乘支持向量机（LS-SVM）对小波骨架进行预测延拓的方法,经预测分析后可获取较准确的模态参数。通过仿真及实验信号的验证分析,表明基于LS-SVM方法可以有效地消除端部效应,且其准确效果优于基于RBF的神经网络和时变自回归的预测方法。     

基于软竞争Yu范数自适应共振理论的轴承故障诊断方法

传统自适应共振理论网络模型利用硬竞争机制对故障类边界处的样本进行分类时易造成误分类,为此,提出了基于软竞争Yu范数自适应共振理论的轴承故障诊断方法。将基于模糊竞争学习的软竞争方法引入Yu范数自适应共振理论模型中,根据模式节点与输入样本间隶属度的大小,对竞争层多个节点进行训练和学习。通过对轴承故障试验数据的诊断分析可知,该方法不但能有效识别不同类型的故障,而且能识别不同严重程度故障,且诊断精度优于自适应共振理论模型和模糊C均值聚类模型。     

有限元仿真技术在刀具磨损研究中的应用

采用有限元仿真的方法对刀具磨损进行研究,不仅可以全面获得切削过程中的各项参数,而且具有成本低、效率高等优点;分析了有限元技术在刀具磨损应用中的关键技术,包括材料的本构模型、接触类型和摩擦模型、磨损模型和磨损计算、ALE网格技术、分离准则和断裂准则,分析了目前研究存在的问题,并提出未来的发展方向,对于推动有限元技术在刀具磨损中的应用具有指导意义。     

基于特征选择与软竞争ART的轴承故障诊断

模糊自适应共振理论(fuzzy adaptive resonance theory,简称Fuzzy ART)已被广泛应用于机械设备实时监控和故障诊断。Fuzzy ART采用只允许一个获胜节点学习的硬竞争学习机制,导致系统极易产生误判。针对此问题,将Yu范数相似度准则、生物侧抑制理论与Fuzzy ART相结合,建立了允许多个获胜节点学习的软竞争ART(简称Soft-ART)算法。为了提高故障诊断精度,运用Yu范数相似度测度改进了基于距离测度的特征参数选择方法。利用轴承故障诊断数据对特征选择算法及Soft-ART算法进行了检验,并与FCM,BP及Fuzzy ART算法进行了对比。结果表明,该Soft-ART算法具有更高的诊断精度,同时说明了特征选择算法的有效性。     

基于集成软竞争ART的滚动轴承性能退化趋势预测

为了提高滚动轴承性能预测的准确性和稳定性,提出了以软竞争ART-RBF的集成预测模型和置信度CV值相结合的预测方法。将软竞争ART引入RBF神经网络,建立软竞争ART-RBF神经网络预测模型。结合加权平均技术,建立集成软竞争ART-RBF神经网络预测模型。并通过自组织映射(SOM)网络,获取具有丰富故障信息的置信度(CV)值,作为表征滚动轴承性能退化的综合指标。最后,利用滚动轴承加速疲劳试验获取的加速度信号对上述方法进行验证。结果表明,该方法可有效提高滚动轴承退化趋势预测的准确性和稳定性。