基于AT90S8515单片机的新型智能IC卡水表的设计

介绍一种以AT90S8515单片机为核心的智能IC卡水表的流量计量原理,阐述了该系统的组成、控制模式、软硬件设计及其优点。     

Terfenol-D磁致伸缩换能器驱动热声制冷系统的实验研究

基于热声效应的原理设计了应用(Terfenol-D)磁致伸缩换能器驱动的热声制冷实验系统,实验结果表明:以空气为工质,在很短的工作时间内,制冷机取得了明显的温降.     

基于增强最小熵解卷积的航空发动机故障诊断

为有效提取轴承的微弱故障特征,提出一种基于无偏自相关分析的增强最小熵解卷积方法。该方法的滤波器系数的迭代求解中,通过抑制滤波信号中的非周期成分,实现对周期性故障冲击的增强检测,完成轴承故障的准确辨识。仿真信号分析结果表明,所提方法在复杂干扰下仍能准确提取轴承故障冲击序列。航空发动机故障诊断案例分析证实了该方法对复杂机械结构中轴承故障诊断的有效性。     

Terfenol-D棒内部应力应变场分布的有限元分析

在建立超磁致伸缩换能器轴对称模型的基础上，对在磁-机耦合场作用下Terfenol—D棒的径向应力、应变进行有限元分析，为超磁致伸缩换能器的深入研究提供了依据。     

基于最大重加权峭度盲解卷积的风电故障诊断

受噪声以及复杂传递路径等影响,风电机组齿轮故障特征信号通常比较微弱。为有效诊断齿轮故障,提出一种新的盲解卷积方法——最大重加权峭度盲解卷积方法。重加权峭度对故障信号中单个或少量强冲击干扰具有很好的鲁棒性,且无需待恢复故障冲击序列先验知识。最大重加权峭度盲解卷积方法能有效地解决经典的基于峭度最大化方法倾向于恢复单个主导冲击而非齿轮故障冲击序列的问题,同时相较于常见非全“盲”(依赖故障特征频率先验)方法在工业装备齿轮故障诊断方面具有更强的适用性。仿真信号分析结果表明所提方法在恢复故障冲击序列方面效果显著,在风电机组故障诊断中的应用案例证实了所提方法对齿轮故障诊断的有效性。     

基于增强自适应盲解卷积方法的齿轮故障诊断

针对最小熵解卷积(minimum entropy deconvolution, MED)在故障诊断中倾向于恢复少量伪主导冲击以及依赖经验选取滤波器长度的问题,提出了一种增强自适应盲解卷积方法。该方法设计一种非线性变换以增强滤波信号中的故障冲击特征,并将其融入滤波器系数的迭代求解中,从而解决MED因少量伪主导冲击造成峭度过大而无法有效恢复周期性故障冲击的问题。同时,所提方法提供一种可根据待分析信号自适应获得合适滤波参数的策略,进而克服传统依赖经验取值的不足。仿真信号与齿轮植入故障信号分析结果验证方法对于增强故障冲击及自适应选取滤波参数的有效性,实现周期性故障冲击的准确恢复。在列车齿轮故障诊断的工程实际案例中,所提方法准确诊断出齿轮传动系统中大齿轮的早期裂纹故障。与MED的对比研究,进一步表明所提方法在故障冲击增强与自适应恢复方面的优势。     

基于相对特征和多变量支持向量机的滚动轴承剩余寿命预测

为解决有限状态数据下滚动轴承剩余寿命难以估算的问题,提出一种基于相对特征和多变量支持向量机(Multivariablesupport vector machine,MSVM)的剩余寿命预测的新方法。该方法利用不受轴承个体差异影响的相对方均根值(Relative rootmean square,RRMS)评估轴承性能衰退规律,运用相关分析选取敏感特征作为输入,构造兼顾多变量回归和小样本预测双重优势的MSVM模型预测轴承剩余寿命。与单变量支持向量机相比,MSVM克服了结构简单、信息匮乏等缺点,实现小样本数据潜在信息的最大挖掘。运用仿真数据和轴承全寿命试验数据对预测模型进行检验,结果表明MSVM可在小样本条件下利用尽可能多的有效信息获得准确的预测结果,具有较强的工程使用价值和通用性。