BAM网络在车型识别中的应用

设计了一种采用双向联想记忆网络 (BAM) ,仅以车型的轮廓曲线序列作为特征参数 ,能在高速公路不停车收费系统中 ,按照高速公路收费标准对不同车型进行分类的系统 .训练时 ,选择合适的权矩阵 ,把相应的参数训练成网络的稳定状态 ;识别时 ,输入用于区分车型的曲线序列 ,通过对车辆图像进行预处理及图像分析即可利用BAM神经网络识别出车辆的类型 .     

小流量下入口调节器引起异常振动的分析与消减

介绍并分析了具有入口调节器风机在小流量下异常振动的原因 ,确定振动是由于小流量时入口调节器引起的涡流造成的 ,并针对性地提出了相应措施 ,在入口调节器后加装反涡流装置 ,消减了由此引起的振动     

基于气动信号小波分析的风机叶片裂纹故障诊断

叶片裂纹和断裂是风机中普遍存在的一种严重安全隐患,能够尽早的检测出裂纹现象的存在,对于工矿安全生产具有重要意义.利用小波分析方法对采集的叶片正常工作状态和叶片具有裂纹时的气动信号分别进行五层小波分解,并对分解系数进行重构,获取各频带归一化能量作为特征向量进行识别,结果证明:该方法能有效识别风机叶片裂纹故障,且直观性强,实用性高.     

管道系统水头和流量曲线的正交函数拟合技术

介绍了管道系统的水头和流量曲线的拟合技术 ,编制了相应的拟合主程序并讲明了使用方法。旨在提高管道系统水头和流量曲线拟合精度及提高整个管道系统的运行效率     

基于气动信号小波分解的风机叶片裂纹扩展特征分析

叶片裂纹和断裂是风机中普遍存在的一种严重安全隐患,尽早检测出裂纹对于风机安全运行具有重要意义。对采集的无裂纹和具有不同长度裂纹叶片的气动信号分别进行小波分解,并对分解系数进行重构,获取各频带归一化能量作为特征向量进行分析。结果证明:随着叶片裂纹的扩展,气动信号频率向低频和高频拓展。这为叶片裂纹故障的识别提供依据。     

基于气动信号分析的风机叶片颤振机理研究

失速颤振是风机运行中最为多发的颤振故障,探明失速颤振频率发展规律,对风机的优化设计与安全运行具有重要意义。通过对风机叶轮出口气流脉动和叶片结构之间关系研究发现,在一定的来流攻角下,颤振只与叶片的某一阶固有频率有关。该结论为失速颤振的机理研究提供了实验依据。     

自重势能气动式助力装置设计与试验

长时间负重行走或站立对人的体力消耗很大,甚至危害身体健康。基于此,设计了一款自重势能回收气动式助力装置。该装置采用轻质合金材料作为支撑骨架,利用结构拓扑优化方法实现骨架轻量化设计,通过脚跟底部设置的气囊回收人的重力势能实现肩部负载的减轻,无需外部动力源,结构简单,成本低,并能够实现骨架衣服一体化设计,穿戴行走方便。多次试验证明,该装置能有效减轻肩部负重行走或站立带来的体力消耗。     

近似熵在叶轮机械振动分析中的应用

利用近似熵表述风机五种工况下叶轮轴向振动信号和叶轮出口振动信号,两种信号近似熵曲线走向一致,具有互体现性。利用这两种振动信号对叶轮机械进行监测具有可行性。     

非线性动力学在风机叶轮系统流固耦合振动分析中的应用

叶轮机械的叶轮系统是典型的非线性多振子系统,其各组件的振动均具有耦合性包括叶片流固耦合。利用表征非线性动力学系统随机性的关联维对风机稳定运行下5个工况的叶轮轴向振动信号和叶轮出口气动信号量化结果发现:二者信号关联维曲线的走向一致,即双方信号整体结构变化具有一致性、互体现性。证明了利用叶轮机械的耦合振动信号对其进行监测具有可行性。但用同样的方法分析发现:风机启动时(非稳定工况)的五段信号不具备这样的特性。     

基于气动信号M带小波分析的叶片裂纹故障识别

叶片裂纹是风机中普遍存在的一种严重安全隐患,能够尽早地检测出裂纹现象的存在对于工矿安全生产具有重要意义。利用M带小波分析方法对采集的叶片无裂纹和具有初期裂纹时的气动信号分别进行3带3层小波分解,并对分解系数进行重构,获取各频带归一化能量作为特征向量进行故障诊断。结果证明:该方法能有效诊断出初期裂纹故障。