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关键词： SCR脱硝改造   空气预热器   磨损   紊流   导流板  

摘要： 随着环保要求的提高，锅炉烟气要求进行脱硝改造。部分锅炉尾部烟道空间狭小，脱硝装置需要外移，改造后的烟道因不规范的等压风室结构，使烟气产生紊流现象，引起空气预热器部件的磨损。据此对脱硝改造后空气预热器磨损的原因进行分析，并提出烟气导流的解决方案。

关键词： 刀具磨损   模型   集成算法   状态识别  

摘要： 为了提高刀具磨损状态识别能力，开发出了刀具磨损阶段建立模型方法。把AdaBoost集成算法加入模型，降低磨损过程中模型预测误差。研究结果表明，平稳磨损阶段所需时间最短，最长为急剧磨损阶段。进行刀具磨损识别期间，集成学习算法可以获得比单独算法更优性能。磨损期间误差受到各阶段磨损变化率的较大影响。采用集成方法 AdaBoost得到了较小MAE，只有36.3%，可以有效促进非集成算法模型的性能提升，实现集成学习算法模型的改善效果。

关键词： 复式行星齿轮箱   油液粘温衰减特征   多源特征融合   状态划分   剩余寿命预测  

摘要： 与传统齿轮箱相比,复式行星齿轮箱具有较高传动效率与更平稳的输出转矩,在风力、航天、交通运输等领域广泛采用。因此在工业生产中复式行星齿轮箱的状态监测和寿命预测极为关键。随着传感器技术的发展,数据采集变得更加方便,基于数据驱动的复式行星齿轮箱磨损状态评估及寿命预测得到快速发展。本文围绕着复式行星齿轮箱振动信号与润滑粘温信号特征进行多源特征提取与选择、特征融合、齿轮磨损状态划分及剩余寿命预测研究,主要研究分为以下3个部分。 (1)研究了复式行星齿轮箱振动信号在频域、时域和四种信息熵的特征提取方法,共提取18个特征组成候选特征集。构建仿真信号并验证信息熵在检测非线性信号时的有效性。基于单调性和相关性的特征参数选择方法,从振动信号多维特征中优选出对磨损程度敏感的特征子集。 (2)基于润滑油粘温衰变机理提出粘温衰减特征,将提出的粘温方程代入油膜厚度经验公式中,分析粘温特性对油膜厚度影响,根据油膜厚度和齿轮综合粗糙度计算膜厚比进而确定磨损状态。对润滑油粘温衰减特征及磨损状态进行关联分析,验证粘温衰减特征在齿轮状态划分及寿命预测中的有效性。 (3)针对优选出的振动信号及粘温衰减特征,提出了融合自适应回归算法与自适应特征融合算法的(Adaptive Attention Feature Gaussian Regression,AFKG)AFKG融合方法。构建新的健康因子(Health Indicator,HI),改进了特征融合过程中特征空间在纵轴上的压缩,实现较低的时间复杂度,并增强时间序列的特征量化对比度,实验证明该方法可提高状态划分精度。之后通过聚类算法的质量评估指标确定最佳时间序列分段数,获取初始故障发生点(此节点为健康因子为健康期与退化期分界点),进行齿轮状态划分。最后以退化期健康因子作为预测输入值,基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)方法,实现齿轮剩余使用寿命预测。 本文所提出的方法能够有效的将复式行星齿轮箱振动信号与润滑油粘温信号融合起来,进行复式行星齿轮箱磨损状态评估与划分,进而获取更加准确的剩余寿命预测结果。

关键词： B737NG飞机   内外侧主轮   损伤   磨损   数据库  

摘要： 针对波音737NG系列飞机的内外侧主轮，通过其受力情况、所处环境及飞行员驾驶水平等多方面的分析，结合某航空公司B737NG系列飞机机轮更换情况数据库，总结出内外侧主轮的损伤差异性，并对提升内外侧主轮使用安全性及经济性提出优化建议，进而降低航空公司运营成本。研究发现：内侧主轮受力较大，主要受到着陆时的冲击力和机身垂直重力的影响，典型的损伤模式是胎肩磨损加剧；而外侧主轮则受到横向荷载的影响较大，典型损伤模式是胎面的磨损和胎肩剥离。总体而言，内侧主轮比外侧主轮更易磨损，数据库的统计结果证实了这一结论。

关键词： 平头铣刀   双目立体视觉   三维重建   磨损状态   在机检测  

摘要： 刀具在制造加工中扮演着重要的角色,它直接影响加工的精度、效率和成本。及时有效的获取刀具的磨损信息,可以帮助制造加工中心做出相应的决策,如更换磨损严重的刀具,以提高加工质量、效率和降低成本。当前,基于机器视觉对刀具磨损进行检测是研究的热点之一,然而多数研究都局限于对刀具的二维图像进行处理、分析,只能得到刀具的表面磨损信息。因此,本文以平头铣刀为研究对象,通过双目立体视觉恢复平头铣刀的三维信息,根据三维信息完成平头铣刀侧刃的最大磨损宽度、深度的计算。并由最大磨损宽度信息完成对平头铣刀磨损状态的评估,而磨损深度信息可以反映出磨损区域凹坑的变化,可以进一步预警铣刀磨损程度的变化。本文对平头铣刀磨损状态检测方法的主要研究内容如下: (1)对铣刀磨损失效的原因和表现形式进行分析,并确定了平头铣刀磨损状态的评价指标。研究相机成像原理,通过双目视觉测量原理重建平头铣刀的三维信息,对重建的三维信息进一步处理便可以得到平头铣刀磨损信息。 (2)基于五轴加工中心搭建图像在机采集系统,设计平头铣刀、标定板图像采集方案。然后,利用标定板完成对双目相机的标定,并基于中值滤波和高斯滤波提出自适应混合滤波对铣刀图像降噪。最后,利用标定的相机参数完成平头铣刀图像的畸变矫正,以及利用Bouguest算法完成平头铣刀图像对的立体校正。 (3)研究立体匹配算法的关键技术,通过Middlebury数据集的标准图像对SGBM与AD-Census算法进行对比分析,结论表明SGBM立体匹配算法更适合本文的研究。针对该算法对光照不均匀、纹理性差的图像生成的视差图鲁棒性较低的问题,通过改进后的Census变换与BT代价融合作为匹配代价的计算。经实验证明,改进后生成的平头铣刀视差图更加连贯,鲁棒性更好。 (4)基于PCL点云库完成平头铣刀曲面的三维重建,并提出对该铣刀侧刃最大磨损宽度和磨损深度的计算方法,并根据磨损宽度确定铣刀磨损状态。经实验验证得到,本文提出的磨损计算方法的平均误差在0.016 mm左右,这表明本文提出的磨损状态检测方法能够准确识别到平头铣刀的磨损状态。