关键词： 大缸径气缸盖   热机耦合   有限元   疲劳寿命  

摘要： 缸内燃烧温度和冷却液流速的变化是影响气缸盖火力面疲劳裂纹、疲劳断裂等主要因素.采用多场耦合方法对SCE450型中速柴油机大缸径气缸盖的热机疲劳寿命进行了预测分析,并分析了缸内燃烧温度和冷却液流速对整体疲劳寿命的影响规律.采用缸内燃烧和水套冷却模拟分析方法为缸盖温度场的分析提供热分析边界条件,基于热-流-固耦合有限元方法计算了柴油机服役工况下气缸盖温度和应力应变变化趋势,并考虑温度对材料性能的影响,对气缸盖热机疲劳损伤和寿命进行了预测.研究结果表明:排气口附近出现最大的热应力为463.49 MPa,气缸盖火力面同侧的螺孔口附近的等效机械应力值最大,达到了269.15 MPa.疲劳寿命较低的区域主要分布在火力面的鼻梁区与启动阀处,最低寿命为24040次,缸内燃烧温度对整个气缸盖的疲劳寿命影响较大,但盲目提高冷却液的流速并不能提高气缸盖的疲劳寿命,因较大冷却液流速可能增大某些区域的温度差进而减少使用寿命,经过分析气缸盖560℃时,冷却液流速在3.0~5.0 m/s之间的疲劳寿命,得到冷却液流速在3.6 m/s时的疲劳寿命相对较长.

关键词： 身份属性分类   电网设备故障   数据访问控制   AES算法   权重  

摘要： 为了解决现有系统在用户解除访问权限后存在的入侵风险问题,提出了身份属性分类下电网设备故障数据访问控制方法。设计基于身份属性分类安全访问平台,采用基于权重的合成方法实现多个属性的身份验证。分析客户端和服务器之间的密钥传递关系,计算不同分类结果的私钥和密钥,结合AES算法,获取待访问数据密文,并输入访问结构树,设计数据访问控制过程。由实验结果可知,应用所提方法后数据入侵率由0.1降到0.06。所提方法能够加密、解密全部数据,具有良好的控制鲁棒性和访问安全性。

关键词： 机械轴承飞轮   飞轮转子   故障检测  

摘要： 针对飞轮储能系统的故障检测问题,提出了一种基本范数稀疏采样配合距离判别的故障检测方法。对机械轴承式飞轮储能系统的工作原理进行了分析,给出了其典型的机械结构形式、关键参数和可能的故障类型。进而依据稀疏采样和距离判别构建了故障检测方法。以飞轮转速为测试量,展开故障检测试验,结果表明:转子的振动故障发生于对应的转速区域有关,在特定转速区域内转速越大飞轮转子的应力越高,出现故障的可能性越大。

关键词： 数据不均衡   故障诊断   生成对抗网络   小波变换   样本扩容  

摘要： 由于轴承长期处于正常运行状态,从而使得可采集的故障数据十分有限,缺少足够的故障数据导致它与正常数据之间产生了数据不均衡问题。为了解决该问题,提出一种改进的深度卷积生成对抗网络与Swin Transformer模型相结合的故障诊断新方法。对轴承的振动信号进行连续小波变换(CWT)将其转化为时频图;构建改进的深度卷积生成对抗网络对故障信号生成的时频图进行样本扩容,以解决其样本不均衡问题;最后利用Swin Transformer模型完成对轴承故障的分类识别。实验结果表明:所提方法不仅可以生成与真实样本相似度较高的生成样本,同时能准确有效地对轴承的各类故障进行分类识别。

关键词： 切割摆动辊系统   液压缸抖动   内泄式液控单向阀   外泄式液控单向阀   液控单向阀反向开启   减压阀   卸荷阀芯  

摘要： 为解决某钢厂切割摆动辊系统中液压缸的抖动问题,对该系统使用的内泄式液控单向阀进行了研究,并给出了增加减压阀或采用外泄式液控单向阀两种解决方案。首先,分析了该液压系统的工作原理,推导了内泄式液控单向阀即将反向开启和维持反向开启的条件;然后,采用AMESim仿真软件搭建了内泄式液控单向阀及切割摆动辊液压系统的仿真模型,对液控单向阀的阀芯位移、液压缸受力等情况进行了仿真分析;最后,在实验室模拟了该液压系统,分别对不带卸荷阀芯和带卸荷阀芯两种结构的内泄式液控单向阀进行了实验验证;并提出了增加减压阀和改用外泄式液控单向阀两种解决方案。研究结果表明:如不满足维持反向开启的条件,内泄式液控单向阀会反复启闭,导致液压缸抖动;实验中液控单向阀A口流量在0.5 L/min~4.5 L/min之间剧烈变化;但采用减压阀将无杆腔压力降至27.5 bar后,液压缸平稳下降;而外泄式液控单向阀只要反向开启就能维持开启,实验中液控单向阀A口流量稳定在0.65 L/min,液压缸平稳运行,切割摆动辊系统采用减压阀消除了液压缸抖动。以上结论可为液控单向阀的工程实际应用提供理论依据。

关键词： 高压电缆   局部放电   电缆故障定位  

摘要： 针对电缆局部放电定位困难问题,提出了一种利用局放信号在电缆中传输引起的脉宽变化的电缆故障定位的方法,以推算电缆局部放电源的位置。通过采集高频脉冲电流互感器获取局部放电信号波形,并提取波形中主峰的脉冲宽度。随后建立基于脉冲宽度变化的电缆局部放电源测距模型,计算互感器到局部放电源之间的距离,从而实现精确地定位电缆故障。使用注入模拟局放信号和真实的局部放电实验验证了该方法的有效性,结果表明该方法能够准确地确定局部放点信号源,并在实际条件下仍具有较高准确率。

关键词： 无刷直流电机   匝间短路   多路漏磁信号阵列   故障诊断   反向传播神经网络  

摘要： 定子绕组匝间短路是无刷直流电机定子绕组的常见故障,其状态评估具有重要意义。故障发展的各时期,绕组短路的区域与匝数随之改变,使得电磁空间分布特性差异显著,依据固定布局的单一信号难以实现故障的精准定位与评估。该文通过解析匝间短路下等效电磁模型和电磁空间分布规律,提出一种基于多路漏磁信号阵列的匝间短路故障诊断方法。首先,建立了电机绕组电磁等效模型解析漏磁信号与绕组状态的关联关系;其次,利用多物理场模型明确漏磁传感器阵列最优空间布局;最后,依据多路漏磁信号阵列建立反向传播神经网络模型实现故障智能诊断。仿真模型与试验平台的结果表明,该方法能有效识别匝间短路的区域与匝数,且反向传播神经网络模型的诊断精确性高。由于方法仅采集电机外部漏磁信号,作为非侵入测试技术易于落地应用,具有极大的应用前景。

关键词： 采煤机   液压系统   故障分析   故障诊断  

摘要： 基于现有的采煤机液压系统故障诊断存在的传感器监测数据困难、记录不全面,数据的实时传输与处理能力差,故障诊断系统缺少专业性支持等弊端,首先介绍了采煤机典型的液压系统组成和工作原理,其次对采煤机液压系统故障进行了分类总结和描述,最后基于测试性理论,设计了采煤机液压故障诊断的方案,并对诊断方案的详细组成原理进行了阐述。

关键词： 故障诊断   滚动轴承   逐次变分模态分解   卷积注意力模块   残差神经网络  

摘要： 针对噪声背景下滚动轴承信号故障特征提取与智能诊断问题,提出基于逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)以及注意力机制-残差神经网络(convolutional block attention module-residual neural network,CBAM-ResNet)的轴承故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行SVMD分解成一系列本征模态分量,根据包络熵和峭度融合评价指标选择含故障特征明显的模态分量并重构;将重构信号进行短时傅里叶变换得到时频图像。之后利用CBAM能够自适应捕捉图形特征的特点,把重构信号的时频图像输入CBAM-ResNet模型进行特征提取和故障模式识别。在CBAM-ResNet模型训练过程中,使用迁移学习的方法初始化ResNet模型的参数来提高模型的泛化性。与其他传统模型相比,该研究的分类准确率高达96.68%,具有更强的故障特征提取能力。试验结果表明,CBAM-ResNet模型在变工况环境下也具有较高的识别精度。

关键词： 煤矿   工作效率   皮带输送机  

摘要： 皮带输送机是矿井中常用的一种运煤装置,其地位日益重要,其高效运转还关系到煤矿的高产、高效。皮带输送机是一种常用的运输形式,对于推动我国煤炭工业的采掘机械化、提高生产效率有着十分重要的意义。当皮带输送机发生跑偏、打滑等故障时,其出煤效率会受到很大的影响。若不能对其进行有效的处理,就会造成停产、停工,造成很大的经济损失。所以,在遇到问题时,要针对发生的故障,采取适当的措施,才能将其消除。