关键词： 自适应最大二阶循环平稳盲反卷积   轴承故障诊断   振动信号分析   失效分析  

摘要： 滚动轴承是机械旋转系统的核心元件,其稳定运行对确保系统的安全和经济性至关重要。通过振动故障诊断对轴承故障的识别与定位,通过失效分析可以深入了解轴承故障的根本原因,为制定有效的维修策略和预防措施提供依据。针对某风电机组轴承内圈开裂故障,采用自适应最大二阶循环平稳盲反卷积(ACYCBD)方法提取轴承振动信号中的循环平稳特征,进行故障特征的提取识别和定位。采用失效分析揭示了裂纹源处的白色组织导致了轴承的开裂。研究结果表明,ACYCBD方法在轴承故障诊断中具有良好的可行性和有效性,并结合失效分析可以全面揭示故障原因,显著提高故障诊断的准确性和效率,保障机械设备的稳定运行,具有重要的实际意义。

关键词： 小样本数据集故障诊断   卷积神经网络   长短期记忆网络   迁移学习  

摘要： 针对轴承故障数据样本少、未知故障难以分类等问题,提出了一种将一维卷积神经网络(1D convolutional neural network, 1D-CNN)连接深层长短时记忆循环神经网络(Deep long-short-term memory neural network, DLSTM)的模型结合迁移学习的故障诊断方法。该诊断方法基于电机振动数据,利用CNN提取故障特征;将特征作为DLSTM的输入,进一步学习、编码从CNN中学习的特征序列信息,捕获高级特征用于故障分类;首先用充足的西储轴承数据对该故障诊断模型进行预训练,再利用迁移学习放松训练数据和测试数据可不必独立同分布的能力,使用自制实验平台的小样本数据微调预训练模型。最后用迁移学习后的模型,对跨工况、跨型号、跨故障的故障轴承数据进行模拟实验。结果表明,所提出的方法与其他方法相比鲁棒性强,训练速度更快,能够更精确的诊断故障,平均诊断精度达到99%以上。

关键词： 重水堆   汽轮机   调节阀  

摘要： 针对重水堆核电站汽轮机控制系统中调节阀阀门卡涩故障进行了深入研究与分析。介绍了核电站汽轮机控制系统的工作原理和调节阀的作用,分析了阀门卡涩的主要原因包括汽轮机调速(EH)油系统存在油泥、EH油系统蓄能器内壁涂层脱落产生颗粒杂质、EH油泵出口过滤器失效等,并提出了相应的处理措施,包括优化过滤技术、对阀门控制组件解体清洗更换等,以此为重水堆核电站汽轮机控制系统的稳定运行提供参考。

关键词： 一维特征信号构建   二维特征转换   卷积神经网络   麻雀算法   变分模态分解   对称点模式  

摘要： 针对滚动轴承故障振动信号具有非线性和非平稳性等特征,以及单通道卷积神经网络(CNN)提取故障特征不显著的问题,提出了一种基于麻雀算法-变分模态分解(SSA-VMD)和对称点模式(SDP)的双通道CNN滚动轴承故障诊断方法。首先,结合样本熵和皮尔逊相关系数,构建了新的综合适应度函数,利用麻雀算法(SSA)进行了自适应寻优,确定了最佳的变分模态分解(VMD)参数K和α。将原始振动信号经过VMD分解后,得到了本征模态函数(IMF)分量,通过计算各IMF分量的峭度值进行了筛选,将筛选出的信号进行重构后得到了一维特征信号;然后,根据互相关系数选择了合适的对称点模式(SDP)参数值,将原始振动信号转化为极坐标下的SDP图像,获得了具有良好可分性的二维特征图;最后,将一维和二维特征作为双通道CNN的输入进行了联合训练,将训练好的网络用于故障类型识别,在西储大学和江南大学的轴承数据集上对其有效性进行了验证。研究结果表明:通过网络训练,其故障诊断的准确率分别达到了98.5%和100%。该结果验证了该方法在准确识别故障特征方面具有优越性和普适性。

关键词： 有色金属   机械设备   故障诊断  

摘要： 为了提高有色金属开采效率,文章对有色金属开采中的机械设备故障展开探讨,分别介绍了凿岩台车、铲运机、矿卡三种设备在开采中的常见故障,并提出定期开展开采机械设备维护与保养、提高设备操作人员的技术水平、熟练应用多元化故障诊断与维修技术等故障预防对策。研究结果表明,对有色金属开采机械设备进行故障诊断与维修,可以降低开采设备故障的发生率,从而为有色金属开采机械设备稳定运行提供保障。

关键词： 风电机组   有限元   齿轮   啮合强度   应力   静力学   动力学  

摘要： 风电机组齿轮传动系统故障频发,导致维修费用急剧增加。利用有限元建模,创新性地采用静、动力学相结合的仿真方法,建立了渐开线圆柱齿轮的静力学和动力学模型,并分析了不同工况下齿轮的啮合强度和应力分布。在静力学分析中,齿轮啮合处存在应力集中和超限现象。齿轮啮合处的最大等效应力达到1096.1 MPa,超过材料强度极限980 MPa的12%。在动力学分析中,出现最大冲击应力的范围是500~600 MPa。该数值是额定工况下的10倍,揭示了齿轮啮合处存在冲击应力的现象。随着转速和载荷的增大,等效应力从57.344 MPa增加到181.84 MPa,增加了217.1%。该研究为后续研究齿轮动力学行为和改进传动可靠性提供了参考。

关键词： 制动盘   热-力耦合   有限元   塑性应变   翘曲变形   整形计算  

摘要： 目的 增强高速列车的制动性能,并延长制动盘的使用寿命。方法 针对制动盘多次制动作用下的热-力耦合规律进行研究,采用微元法思想计算摩擦表面的热流密度,并考虑多次制动工况建立制动盘有限元仿真模型,分析不同制动工况下制动盘翘曲变形量的变化规律。建立制动盘整形过程的有限元模型,分析制动盘翘曲变形量与整形力之间的关系。结果 整形后的制动盘翘曲度值均低于0.2mm,塑性应变不高于0.001。结论 通过建立的矫正力与翘曲度之间的关联曲线,能够为制动盘的整形修复提供有力的理论支持。

关键词： 齿轮箱   挡油板   城轨车辆   故障  

摘要： 针对某型城轨车辆齿轮箱箱体挡油板脱落问题,文章从拆解检查、零部件检测、齿轮运转空间计算、箱体铸造及箱体加工等方面进行了分析,并对故障齿轮箱挡油板及掉块进行微观形貌、金相组织、机械性能等检测,确定齿轮箱挡油板的故障原因为箱体铸造工艺不当,从而导致砂型中S元素进入箱体,并在箱体挡油板位置处形成恶化层,在机加工后形成初始裂纹,经过长时间运行,裂纹扩展并最终导致挡油板断裂。

关键词： 田纳西伊斯曼过程   经验模态分解   主成分分析   反向传播神经网络   故障预测与监视  

摘要： 针对田纳西伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)过程数据的预测和监视问题,提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、主成分分析(Principal component analysis,PCA)和反向传播(Back-propagation,BP)神经网络相结合的方法。首先利用EMD把每一段训练集和测试集数据进行信号分解,得到多个本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)和残差,提取其中能量占比高的成分;再利用PCA技术得到训练集的均值和标准差,将测试集划分成两部分,分别得到其统计量和总统计量;将两部分统计量分别作为神经网络的输人和输出得到误差,最后利用误差的平方和作为控制限进行故障诊断。实验结果表明,数据预测与监视的误差较小,故障检测效果较好。

关键词： 装备系统   故障定位   故障归零   技术归零   战术导弹   系统思维  

摘要： 装备系统研制是不断解决技术问题的过程,故障归零是型号装备研制中的常态化工作;需要吸取问题与故障的经验教训,总结问题与故障带来的启示,提炼故障归零的共性规律与方法,并将相关教训、启示、方法进行传承与共享。本文立足多年从事战术导弹工程研制、较多参与装备故障归零的经验,以故障为核心,追踪故障从出现到解决的全过程,借助方法论的认识与应用,从故障的定义及价值、故障归零的思维方式、故障归零的方法等方面出发,总结了装备系统故障归零的共性规律与一般方法,论述了故障的4个价值、系统思维的4个基本概念、故障排查的4种常用方法。深入阐述了故障定位、故障原因与机理分析、故障复现设计、改进措施验证、举一反三、提炼准则与启示6个故障归零关键环节的具体做法,以期杜绝装备系统研制与使用过程中出现的重复性、简单性、低层次故障,明显减少因认识不足导致的高层次、复杂性问题,且在故障出现后能够高质量、高效率地完成技术归零。