基于Labview的矿山设备回转体零件圆度误差分析系统研究

通过对矿山设备回转体零件圆度误差实际工况的深入分析,提出了基于虚拟仪器的设计思想,以图形化开发平台Labview为技术核心设计开发了基于Labview的矿山设备回转体零件圆度误差分析系统.针对圆度误差分析中最小区域法的特点,论文采用一种改进遗传算法对圆度误差进行了优化.该方法较传统遗传算法作了改进,采用实数编码,基于搜索点的适应值变化趋势进行定向变异并自适应地改变变异步长,可达到较高的精度值.     

基于LabVIEW的提升机制动器监测系统

通过对矿山提升机运行原理和实际工况的深入分析,提出了实时监测系统的总体设计方案,对系统功能进行了划分,确定了软件的开发环境和开发工具,并提出了基于虚拟仪器的设计思想,以图形化开发平台LabVIEW为技术核心,设计开发了基于虚拟仪器的矿井提升机监测系统。该系统采用模块的思想进行编写,实现了数据采集、处理、显示及主态量的监测等功能;并在LabVIEW环境下使用MATLAB中的BP人工神经网络工具箱进行故障分析。     

改进经验小波变换在齿轮低频微弱故障特征提取中的应用

齿轮振动信号的经验小波变换频谱分割,可能会将啮合频率及其边频带划分到不同频带上,导致频带划分不合理,分离出的调幅?调频(AM?FM)分量不理想.针对上述主要问题,提出了一种采用频谱趋势进行频谱边界划分的改进经验小波变换方法,将齿轮啮合频率与其相应的边频带划分到同一频带内,得到比较理想的AM?FM分量,实现了依据齿轮振动信号频谱局部特征的自适应分解.同时,对提取的AM?FM分量进行自相关分析以进一步增强改进经验小波变换的低频微弱故障特征提取效果.通过仿真与试验分析,验证了提出方法在齿轮低频微弱故障特征提取中的有效性及优势.     

数控加工环境下优化型切削数据库的开发

针对数控加工缺乏合理的优化型切削参数的问题,建立了优化型切削数据库.通过对数据库中离散数据进行非线性插值,使其更好的适应数控加工的环境需要.此外,将切削加工过程中的优化型参数存储到数据库,方便技术人员查阅参考,从而实现对优化后切削参数的有效管理,该成果已在一些企业得到应用.     

改进经验小波变换在齿轮低频微弱故障特征提取中的应用

齿轮振动信号的经验小波变换频谱分割,可能会将啮合频率及其边频带划分到不同频带上,导致频带划分不合理,分离出的调幅?调频(AM?FM)分量不理想.针对上述主要问题,提出了一种采用频谱趋势进行频谱边界划分的改进经验小波变换方法,将齿轮啮合频率与其相应的边频带划分到同一频带内,得到比较理想的AM?FM分量,实现了依据齿轮振动信号频谱局部特征的自适应分解.同时,对提取的AM?FM分量进行自相关分析以进一步增强改进经验小波变换的低频微弱故障特征提取效果.通过仿真与试验分析,验证了提出方法在齿轮低频微弱故障特征提取中的有效性及优势.     

螺旋钻采煤机钻头截齿载荷特性研究

为了研究螺旋钻采煤机钻头上镐型截齿的载荷特性,进而为钻头的设计提供参考依据,采用非线性动力学仿真软件LS-DYNA建立了单齿钻进截割煤岩的有限元模型,利用该模型研究了钻进工况下截齿的受力特点和截齿载荷特性随安装参数的变化规律。研究表明：钻头上截齿的截割工况为半封闭式切削,截齿会承受极大的进给阻力;截齿截割阻力随截割角的增大以二次函数形式减小,随倾斜角的增大以指数函数形式呈现先稳定后急剧增大的趋势;截齿进给阻力与截割角成指数函数关系,与倾斜角成线性关系,随截割角和倾斜角的增大而减小;在避免齿体与煤体干涉条件下,截齿宜选用较大的截割角度;为使钻头截齿拥有良好的截割性能和钻进性能,截齿倾斜角不宜超过30°。      

基于SWT-MCKD的滚动轴承故障特征提取方法

针对在强噪声背景下轴承早期微弱故障特征难以提取问题.提出了一种基于同步压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform,SWT)和最大相关峭度反卷积(Maximum correlation kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先采用SWT方法将多分量振动信号分解为若干内禀模态分量(IMT),然后选取合适IMT重构信号,对重构信号进行MCKD滤波,突出故障冲击成分,最后对滤波后信号包络解调,提取故障特征,实现滚动轴承的更准确诊断.     

基于最大相关峭度解卷积的滚动轴承早期故障诊断

滚动轴承早期故障振动信号微弱,并且受环境噪声影响严重,特征信号提取困难。针对这一问题,提出了最大相关峭度解卷积方法来提取轴承故障的特征信号。通过计算信号的最大相关峭度值,估算出感兴趣的解卷积周期T,选择合适的时延步数M,对故障信号做最大相关峭度解卷积,并对最大相关峭度解卷积滤波后的信号进行包络解调,提取出滚动轴承的故障特征,实现了滚动轴承的早期故障诊断。仿真和实验验证了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性。