中国煤炭学会煤矿自动化专业委员会即将成立

<正> 经中国煤炭学会三届常务理事会第三次会议研究同意建立中国煤炭学会煤矿自动化专业委员会。煤矿自动化专业委员会活动的内容主要包括:煤矿、选煤厂生产监控与自动化;矿山机械设备的电力传动及自动化;     

复杂网络在转子故障诊断中的应

针对转子故障诊断问题,提出了一种基于复杂网络的转子故障诊断方法.首先,依据粗粒化方法,把转子振动信号转化为由5个特征字符{H,h,e,l,L)构成的波动符号序列;然后,以符号序列中的125种3字符串组成转子振动信号的波动模态作为网络节点(即连续4个时刻振动信号波动组合),并按照时间顺序连边,构建3种故障所对应的转子振动信号的波动复杂网络;最后,将振动信号波动模态间的相互作用等综合信息蕴含于网络的拓扑结构之中.对网络的度与度分布、聚集系数、最短路径长度等动力学统计量的计算分析结果表明,利用复杂网络的动力学统计量可以准确诊断转子的振动故障.     

T型微通道内两相流流型及相分离特性

以氮气和水为工作流体,在矩形截面为100 μm×800 μm的T型微通道内进行了气液两相流可视化实验,观测到弹状流、弹状-液环流、环状流、分层流和搅拌流,得到了流型图和流型转换界限.通过对比对弹状流、环状流和分层流相分离实验结果,证明在T型微通道内气液两相流相分离特性受上游流型影响.上游流型为弹状流时,气体优先从侧支管采出:上游流型为环状流时,液体优先从侧支管采出:上游流型为分层流时,气体只从其中一条支管中采出.当流型一定时,液相采出分率随着入口液体速率增加而减小,而气体速率变化对液相采出分率影响不大.     

基于递归复杂网络的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号的非线性、非平稳的特征,提出了一种基于递归复杂网络(recurrence complex network,简称RCN)的轴承故障诊断方法。首先,利用相空间重构的理论将一维时间序列扩展到高维相空间中,构建递归矩阵;然后,研究了基于递归思想的定量递归分析方法;最后,采用递归复杂网络的方法提取故障轴承振动信号的非线性特征参数,对轴承正常状态、内圈故障、滚动体故障和外圈故障振动信号进行分析。研究结果表明,RCN方法可以对滚动轴承故障进行较为准确的诊断,与传统方法相比具有较好的诊断效果。