基于时频相干分析的曲轴主轴承磨损故障诊断研究

为了早期发现曲轴轴承磨损故障,提出一种基于时频相干分析的曲轴轴承磨损故障诊断方法。对曲轴主轴承座和机体振动信号进行分析,搞清曲轴轴承磨损故障振动信号产生机理;对故障源与机体信号进行时频相干估计,建立故障源振动传播模型;根据传播模型对机体振动信号进行故障特征提取与诊断识别。研究结果表明:该方法可以揭示曲轴磨损故障产生机理,建立故障源与机体振动之间的映射关系,为曲轴轴承磨损故障的不解体诊断提供理论依据。     

水泥基秸秆纤维复合材料力学性能研究

通过对秸秆纤维进行碱浸渍预处理,并与普通硅酸盐水泥拌和制备轻质复合材料,研究了秸秆纤维长度、水灰比和秸秆纤维掺量对水泥基秸秆纤维复合材料性能的影响。结果表明,用4%浓度的NaOH溶液浸渍12 h预处理的2～5 mm秸秆纤维掺量5%、体系水灰比0.60时,水泥基秸秆复合材料干表观密度为1 320 kg/m~3,吸水率为8.7%,28 d抗压强度为3.1 MPa。对秸秆的碱浸渍处理可以解决水泥凝结问题,在水泥基材料中掺入适量的预处理短秸秆纤维,可以制备出具有实用价值的轻质复合材料。     

基于多尺度降维的柴油机信号信息熵增强方法

针对柴油机曲轴轴承磨损故障信号特征微弱,易被噪声湮没且不同故障程度信号较难区分的特点,提出了一种基于压缩小波和局部保持投影的柴油机信息熵增强方法。利用压缩小波对信号多尺度重构减弱噪声干扰,通过局部保持映射对多尺度信号进行降维,消除冗余信息并增强信号的冲击特性,最终以时域、频域以及时频域的三种信息熵表征信号特征。仿真和实例信号表明,该方法对故障信号特征增强明显,依据信息熵值实现了曲轴磨损状态的分类识别。     

磁轴承转子跌落在保护轴承上的动力学研究

调研了保护轴承-转子系统非线性动力学研究领域内近30年来的代表性成果。首先，梳理了局部碰撞模型的发展历史，分别从转子和保护轴承两方面对系统结构模型的发展进行了综述，并给出了各模型的特点；接着，从跌落响应形态切入，重点分析了保护轴承-转子系统损伤的最主要原因——后向涡动；然后，从转子结构、轴承结构和轴承参数三个方面，分析了跌落响应结果与系统结构及接触参数的关系；最后，通过总结归纳，给出了保护轴承结构和参数设计选用的通用准则，并提出了后续值得深入研究的几点问题。     

BP神经网络在流量比值控制系统中的应用

针对在PCT-2型过程控制装置进行流量比值控制时,PID参数难以整定的问题,提出了一种基于神经网络自适应的PID流量比值控制方法.该算法利用BP神经网络的非线性表示能力,通过系统的自学习来实现具有最佳组合的PID控制.这种方案达到了在线实时控制的目的.实验表明:在流量比值控制系统中,基于BP神经网络的PID控制算法比普通PID控制算法具有更好的动态性能和鲁棒性,能取得很好的控制效果.