关键词： 安装边   弯曲   力学行为   结构模拟   有限元  

摘要： 安装边结构是连接零部件、完成定位、密封和载荷传递等功能的重要装配结构。为研究GH4169合金安装边转角结构在弯曲载荷作用下的力学行为,对安装边进行结构特征提取,设计了安装边结构模拟件。通过位移控制的加载方式模拟弯曲载荷,研究不同转角尺寸的安装边结构在弯曲静力和疲劳加载作用下的结构响应。结果表明:不同转角尺寸试件在静载下的弹性变形规律一致,屈服后变形存在明显差异,转角处的最大变形量与残余变形量随转角尺寸增大而减小;弯曲疲劳试验后,模拟件转接圆角过渡区发生多源疲劳断裂,随转角尺寸的增大和最大加载位移的降低具有较好的循环寿命;有限元模拟结果与试验一致,安装边转角尺寸会影响载荷传递和应力分布,是影响安装边结构静力变形和疲劳寿命的主要因素。

关键词： 故障诊断   CBAM-CDCGAN模型   转子系统   双路径网络   样本不均衡   生成式对抗网络  

摘要： 实际工业应用中转子系统能够采集到的故障样本远少于正常工况样本。针对不同类别样本数量不均衡时传统深度学习模型会倾向于预测出样本更多的类别而忽视较少出现的类别的现状,提出基于条件深度卷积生成式对抗网络(CDCGAN)结合改进的卷积块注意力机制(CBAM)+可变性卷积的有监督二维数据生成方法(CBAM-CDCGAN),实现不均衡样本转子系统的故障诊断。首先用小波变换将得到的振动数据转换为二维时频图像;之后将改进的CBAM注意力机制与可变形卷积分别嵌入生成式对抗网络的生成器与判别器中,并利用该生成网络进行样本生成;最后将生成样本与原始样本混合,划分为训练集和测试集,通过双路径网络进行训练和测试,结果表明:在样本不均衡比为1:10时,用CBAM-CDCGAN模型生成样本后进行故障诊断,转子和轴承故障识别的准确率较不均衡时分别提升16.10%和21.28%。

关键词： 进化粒子滤波器   开源鸿蒙系统   故障诊断   信息熵  

摘要： 鸿蒙系统支持多设备互联和分布式协同操作,使得在故障诊断时,需要考虑到不同设备之间的通信协议、数据同步机制,从而影响故障的表现形式和诊断难度。为此,本文提出基于进化粒子滤波器的轻量型开源鸿蒙系统故障诊断方法,通过分层处理实时运行信息,结合正相关与负相关计算量化异常指标,以提高系统故障诊断的准确性和可靠性。通过量化检测与信息熵方法分析开源鸿蒙系统运行状态,结合进化粒子滤波器优化故障特征融合,利用节点重要性和数据特征融合结果,优化轻量型开源鸿蒙系统的故障诊断过程,提高故障诊断的准确性。实验结果表明,本方法能更准确地识别未知访问源信息,且诊断耗时更短,显著提升系统故障诊断的准确性和效率。

关键词： 煤矿风机   主轴   静力学分析   模态分析   优化设计  

摘要： 煤矿风机在煤矿生产工作中起着重要的作用,风机主轴是风机的核心零件。针对风机主轴受到径向载荷和轴向载荷的影响是否会导致主轴损坏的问题,依据现实煤矿生产环境和条件,构建轴流式煤矿风机模型,对风机主轴进行静力学分析,根据主轴静力学分析中出现的主轴应力集中现象提出解决方案。对风机主轴进行优化设计,重新进行静力学分析,消除应力集中现象。采用模态分析法对风机主轴的强度性能和刚度性能进行检测,最后通过搭建试验平台对仿真结果进行验证。结果表明,当风机机主轴径向与轴向同时增加载荷时,风机主轴在工作过程中可安全可靠的运行。

关键词： 并网逆变器   格拉姆角场   Swim Transformer  

摘要： 逆变器故障会降低电站的发电效率和稳定性。针对逆变器的故障诊断,以带LCL型滤波器的并网逆变器为研究对象,详细介绍了逆变器的结构和数学模型,归纳和整理了光伏逆变器常见的故障种类及其特点;使用仿真平台搭建光伏并网逆变器模型,对逆变器故障中最易发生的逆变器开关管(IGBT)开路故障进行仿真模拟,采集一维故障电流信号;利用格拉姆角场(GAF)将一维时间序列故障数据进行变换,得到二维图像。基于卷积神经网络在图像处理上的优势,提出了基于格拉姆角场与Swin Transformer的故障诊断模型。该故障诊断模型经过迭代训练优化模型参数后,在不同噪声比的样本上进行测试。结果表明,故障诊断准确率达到96.81%,证明了故障诊断模型的有效性和抗噪能力。

关键词： 故障诊断   齿轮箱   融合特征   无量纲指标   随机森林   LSTM神经网络  

摘要： 齿轮箱故障的振动信号具有非线性、非平稳性,再加上齿轮箱运行工况复杂的特点,导致传统的信号处理方法难以有效提取齿轮箱故障特征,严重影响传动精度和设备运行安全。基于此,本文研究振动信号无量纲指标与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)信息熵进行特征融合的方法,并利用随机森林(Random Forest, RF)对不同特征之间的重要性进行比较、排序,有效克服信息冗余,同时将新构建的样本集作为输入,对LSTM(Long Short-Term Memory)神经网络进行训练,实现对齿轮箱不同局部故障的有效识别。并利用东南大学实验数据验证所提方法的有效性,通过与其他方法对比证明本文所提方法具有计算效率高和识别精度高的特点,可为齿轮箱的智能诊断提供新的实践和方法基础。

关键词： 桩板式挡土墙   土压力   河道整治工程   有限元  

摘要： 桩板式挡土墙因结构简单、安全可靠、施工便捷、工程造价较低,适用于临河建筑多、沿河市政管线密集、施工与用地矛盾突出的河道整治工程。很多河道整治工程中将桩板式挡土墙布置在软黏土地基中,桩土间力学特性复杂。目前通常采用以库伦主动土压力理论为基础的计算方法,得到的土压力与实际存在一定的误差。文章采用三维有限元方法,模拟土体的非线性、土体与结构之间的接触与摩擦、以及复杂加载的过程,研究桩板式挡土墙后的土压力分布。结果表明,桩板式挡土墙的土压力分布与朗肯土压力分布接近,回填土按一次性加载与分级加载计算的拉裂缝深度及总土压力基本相同,但分级加载计算的土压力呈非线性分布。成果可为桩板式挡土墙的设计提供技术支撑。

关键词： 掘进机   通信   485   操作站  

摘要： 针对综掘机操作站,对使用过程中出现故障的操作站模块,从芯片手册到示波器检测,进行了详细的分析,对分析的问题进行了改进。改进后的操作站模块在多个煤矿进行设计应用,得到了有效的验证。

关键词： 负荷恢复策略   可靠性评估   网络重构   孤岛划分   线性化  

摘要： 源网荷协同调度背景下,为实现配电网可靠性的准确评估,提出一种考虑负荷恢复策略的有源配电网可靠性评估方法。首先,基于马尔可夫过程构建元件时变故障率模型以及分布式电源(distributed generator,DG)多状态模型,并基于此提出一种适用于故障重构以及孤岛划分的改进Distflow潮流模型,利用大M法对其进行线性化处理,并引入线性辐射状约束方法,将负荷恢复策略策略建模为混合整数线性规划问题(mixed-integer linear programming,MILP)。其次,对各种故障场景进行停电后果分析,实现有源配电网的可靠性评估。最后,通过IEEE标准算例分析负荷恢复策略对可靠性的影响,结果表明考虑负荷恢复策略能够有效挖掘有源配电网恢复供电能力,进一步提升供电可靠性。

关键词： 故障诊断   卷积神经网络   双向长短期记忆网络   注意力机制   CatBoost   轴承  

摘要： 针对现有的轴承故障诊断模型存在的分类精度差、运算效率不高的问题,提出一种基于注意力机制-卷积神经网络-双向长短期记忆网络-CatBoost(AMCNN-BiLSTM-CatBoost)的滚动轴承故障诊断模型。首先,对原始振动信号进行下采样技术处理,然后将经过下采样后的振动信号作为模型输入,通过3个不同的卷积模块提取特征,并使用通道注意力模块对提取的特征进行加权融合,然后将经过加权融合后的数据输入到双向长短期记忆网络中进一步地提取时序特征信息,最后输入到CatBoost中进行故障分类。经过实验表明,该模型不仅能够保证故障诊断的高准确率,还可以大大缩短网络的训练时间。