远程智能故障诊断技术的现状与展望

研究了远程故障诊断系统的体系结构和智能故障诊断方法。并阐述了其关键技术。对其体系结构，主要研究了C／S、B／S和多层混合模式；对智能故障诊断方法，主要研究了基于神经网络、模糊推理及模糊数学、遗传算法和诊断Agent的智能故障诊断方法；对其关键技术，主要研究了分布处理技术、数据库技术、虚拟现实技术、信息处理技术和信息融合技术。最后对远程智能故障诊断技术的发展趋势进行了展望。     

基于支持向量机预测的冷连轧机轧制力精确设定方法研究

针对冷连轧机液压AGC系统轧制力的精确设定问题,提出了一种基于差分进化算法优化支持向量机的轧制力精确设定方法。该方法在支持向量机预测模型的基础上,引入差分进化算法对支持向量机的训练参数进行优化,提高支持向量机的预测精度。之后,利用海量生产数据对支持向量机进行训练并进行轧制力偏差的预测,最后将预测结果用于修正轧制力模型设定计算值。通过预测结果和实际数据的对比表明,利用该方法能够有效地提高冷连轧机AGC系统轧制力的设定精度,使设定的相对误差从单纯模型计算的15%降到6%,为进一步提高冷连轧机的设定计算精度提供了一种有效可行的方法。     

变分模态分解消噪与核模糊C均值聚类相结合的滚动轴承故障识别方法

提出了一种变分模态分解消噪与核模糊C均值聚类相结合的滚动轴承故障识别方法。首先,对实测振动信号进行处理,得到VMD的参数;然后,对信号进行VMD分解,得到一系列限带内禀模态函数(BIMF)分量,筛选并叠加组成重构信号;第三步,计算重构信号的样本熵和均方根值作为特征向量,从而得到训练样本和测试样本的特征向量集;第四步,通过KFCM聚类方法对训练样本特征向量集进行聚类分析,得到四种类型信号的聚类中心;最后根据测试样本特征向量与训练样本聚类中心欧式距离最小的原则识别故障类型。此外,将振动信号用经验模态分解(EMD)方法进行消噪,再用KFCM聚类进行分类识别,将两种方法的识别效果进行对比,结果表明所提方法的故障识别效果要优于EMD消噪和KFCM聚类相结合方法的识别效果。     

液压CAT技术的发展现状与展望

依托于计算机技术、微电子技术的飞速发展，液压计算机辅助测试(CAT)技术也不断进步。从液压CAT系统的硬件、软件方面介绍了其发展现状，并对其发展前景作了预测。     

多模型Stacking集成学习的旋转机械故障诊断方法

针对传统旋转机械故障诊断方法中单一机器学习模型出现的诊断精度低、泛化能力差且性能提升有限等问题，提出了通过Stacking框架异质集成多个机器学习模型对旋转机械进行故障诊断。首先利用小波包变换对旋转机械的原始振动信号进行特征提取；然后通过贝叶斯优化和网格搜索结合的方法调节各基学习器的超参数，采用DT、KNN、SVM及RF作为初级学习器，LR作为次级学习器构建Stacking异质集成学习模型；最后通过滚动轴承和液压泵故障模拟试验，将所提模型与单一模型、同质集成模型进行比较分析。试验结果表明，异质集成Stacking模型在不同旋转机械的故障诊断中均获得了最佳的整体诊断性能。异质集成是提高旋转机械故障诊断性能的有广阔应用前景的解决方案。     

电液伺服阀性能测试试验台的改造

介绍了电液伺服阀性能测试试验台的改造方案。改造后的试验台既能进行静态特性测试又能进行动态特性测试。系统采用比例节流阀加载方法以及基于虚拟仪器的ＣＡＴ技术,实现了测试过程的自动化。