关键词： 齿轮轴断裂   疲劳分析   故障检测   疲劳寿命预测  

摘要： 针对减速器齿轮轴断裂故障展开研究,先分析齿轮轴断裂的疲劳机理,然后阐述断裂故障的检测手段,包括无损检测和断口形貌微观分析,最后提出齿轮轴疲劳断裂的预防措施。优化材料选择与表面处理,解决了疲劳断裂问题;改进齿轮轴的设计,降低了应力集中风险;监测动态负载与工况优化,提升了设备使用的安全性和可靠性;制定维护策略,增强了齿轮轴的抗疲劳能力,延长了设备的使用寿命。

关键词： 雨污水泵站   全套筒全回转   沉降控制   有限元   数值模拟  

摘要： 随着城市化进程的不断加快,城市人口增加导致配套设施的负荷也成倍增加,城市水处理系统作为基础设施配套中的重要组成部分,与人们生活息息相关。既有建(构)筑物与新建建(构)筑物在时间和空间上的矛盾日益突出,亟需解决。如何有效控制建(构)筑物及其变形,并实现有效保护,已成为一个值得深入研究的重要课题。本文以某污水处理厂已完成施工的真南北泵站项目为例,利用FRWS 9.0软件建立数字模型,分析了施工对既有建(构)筑物的变形影响,从而评估了方案的可行性和有效性。通过优化成桩工艺,在新建建(构)筑物与既有建(构)筑之间形成有效的刚性约束,严格控制施工参数、坑边堆载、临空时间及变形缝数量,并加强监测,实现了对沉降和变形的控制。施工完成后,监测结果表明,最大沉降值为-4.55 mm,符合重要建(构)筑物变形限值规定,且与有限元分析模型模拟结果的偏差较小,可为类似工程提供有益的参考。

关键词： 水电站设备   现地控制单元   Adaboost算法   故障诊断  

摘要： 电力领域作为国民经济的命脉,其稳定性与可持续性非常重要。水电站是可再生能源的核心代表。然而,在水电站规模的不断扩大下,设施故障频发,安全问题日益凸显。加之设备数量的激增,工作人员面临着巡检周期长、监控效率低下等挑战。为应对水电站装置监测的复杂性,设计了一套监测系统。其利用现地控制单元、TCP/IP通信协议、模块化软件架构,达到了对设施的实时监测。同时,还引入了小波包算法与极限学习算法对Adaboost算法实施了完善,以精准诊断设施故障并预测发电量。实验数据表明,其故障诊断精确率高达95.57%,除了可以实时监控设施运作状态,还能准确预测水电站的发电量。

关键词： 轴承   故障诊断   深度学习   信息最大化   中心预测分离   无源   领域自适应  

摘要： 故障诊断对于保障机械设备正常工作有着重要的作用,基于人工分析和专家系统的方法已经不能满足智能诊断的需求,深度学习为解决这一难题提供了全新的途径。然而,基于数据驱动的神经网络模型要求训练集(源域)和测试集(目标域)满足相同或相似的分布。为了解决领域偏差问题,大量领域自适应的方法被提出和应用。但是,这些方法都要求源域数据可以访问。在实际的工业场景,由于数据隐私的原因,企业往往不能提供源域数据,只能提供在源域上训练的源模型。因此,本文提出了一种无源领域自适应的方法,通过采用领域信息最大化训练特征提取器,让其满足分类器的确定性和多样性的预测,并提出一种中心预测分离损失函数,让不同故障的中心分离,从而产生更加清晰的分类边界,以在不访问源域数据的前提下,仅用源域模型完成模型迁移。实验结果表明,该方法提高了模型在目标域上的诊断性能,在6个任务上平均诊断精度提高了13.52%,在个别迁移任务上可以提升大约23%的分类精度。此外,特征可视化实验也证明迁移后的模型提取的特征具有类内紧凑和类间分离的特性。本文提出的无源领域自适应的方法有利于提升模型的鲁棒性。

关键词： 变分模态分解   精细复合多尺度散布熵   减法平均优化算法   支持向量机  

摘要： 为解决电机轴承故障特征提取困难以及故障诊断率低的问题,提出了一种变分模态分解(VMD)联合精细复合多尺度散布熵的电机轴承故障特征提取方法。首先,将电机电流信号的总谐波畸变率和电机振动信号一同进行VMD多层分解;之后,依据局部最小包络熵准则遴选最优IMF分量,并求取其5个尺度下的精细复合多尺度散布熵,从而构成特征向量矩阵;最后,将减法平均优化算法输入优化支持向量机中。实验表明,该方法对多种轴承故障的诊断准确率达94.3%,与PSO-SVM、SSA-SVM方法相比更具优越性。

关键词： 中介轴承   A2-Nets模型   时频分析   故障诊断   分类预测  

摘要： 中介轴承作为航空发动机的关键部件,其运行状态直接影响发动机在复杂和恶劣环境中的安全性和可靠性。因此,实现中介轴承运作状态的准确识别对航空发动机安全运行至关重要。本文提出一种基于残差网络(ResNet)与双重注意力网络(A2-Nets)构建的A2-ResNet新型模型,用于中介轴承信号分析与故障诊断。首先,通过试验采集中介轴承的振动故障信号作为原始数据;然后,通过短时傅里叶变换(STFT)时频分析方法将采集后的中介轴承故障数据进行预处理并建立训练集;最后,利用A2-ResNet模型对故障类型进行分类预测。采用所搭建中介轴承试验台采集的数据,将本文所建立模型与压缩和激励网络(SE-ResNet),ResNet,LeNet等不同模型的特征提取与诊断结果进行对比分析。结果表明,本文所提出A2-ResNet模型相比于其他模型的预测效果更加优越,训练验证准确率达到99.1%,故障预测平均准确率可达98.5%。

关键词： 永磁调速器   工业   传动系统   故障诊断  

摘要： 在现代工业传动系统中,永磁调速器作为一种高效、可靠的调速装置,得到了广泛的应用。其独特的调速原理和优越的性能,使得永磁调速器在各类工业设备中发挥着举足轻重的作用。然而,随着使用时间的增长和环境条件的变化,永磁调速器也可能出现各种故障,影响设备的正常运行。因此,对永磁调速器在工业传动系统中的故障诊断方法进行深入探讨具有重要的现实意义和应用价值。

关键词： 煤基活性炭设备   轴承   多目标蝗虫优化算法   VMD   LSSVM  

摘要： 针对煤基活性炭生产设备轴承故障类型难以准确诊断的问题,提出了一种多目标蝗虫优化算法(MOGOA)优化变分模态分解(VMD)与最小二乘支持向量机(LSSVM)的煤基活性炭生产设备轴承故障诊断方法。首先,针对传统蝗虫优化算法(GOA)参数敏感、易于陷入局部最优的问题,引入多目标蝗虫优化算法,通过引入基于排列熵与峭度倒数归一化的复合适应度函数,优化VMD的惩罚因子和分解层数。其次,使用优化VMD分解提取的轴承振动信号并筛选出敏感变分模态分量(IMF)进行重构。最后,通过MOGOA优化LSSVM模型,形成MOGOA-LSSVM故障诊断模型。与GOA-LSSVM方法对比,本研究所提方法故障诊断准确率提高了5%,运行时间缩短了9.72 s,验证了该方法在故障诊断方面的优势。

关键词： 端子   有限元   微尺度  

摘要： 文章采用有限元分析法,求解不同尺寸PCB焊接端子的装配力,探讨其微尺度公差对装配力的影响,为端子设计优化提供依据,并通过试验验证,得出合理的公差设计。

关键词： 形状记忆合金   管接头   拉拔力   热-力耦合本构模型   塑性应变  

摘要： 引入两种非弹性变形机制,即马氏体相变和马氏体塑性,构建形状记忆合金宏观热-力耦合本构模型。利用有限元分析软件ABAQUS的二次开发功能,编写用户材料子程序(UMAT),对管接头系统装配过程进行数值模拟,以探究不同温度、不同扩径、不同壁厚尺寸下管接头系统的装配对管接头的服役性能的影响;考虑被连接件的受力情况以及塑性应变,通过分析管接头系统的应力分布情况,模拟管接头拉拔过程,对拉拔力的影响因素进行分析。结果表明:管接头的壁厚影响应力沿各方向的分布情况,其中5 mm壁厚的管接头内表面最大接触压力差值达到32.3 MPa;较厚的管接头会产生更大的接触压力,5 mm壁厚管接头产生的最大接触压力,相对于3 mm壁厚管接头增加了62.9 MPa。另外,扩径量与装配温度对拉拔力的大小有显著的影响,在不同尺寸管接头连接下被连接件的塑性变形不同。上述的研究为形状记忆合金管接头系统的生产设计提供理论基础和技术指导。