非线性油膜支承裂纹转子振动特性分析

 以具有无限长轴承和无限短轴承支承的横向裂纹转子为研究对象,分析在非线性油膜力与横向裂纹联合作用时,Jeffcott转子的动力特性,并将其与刚性支承情况进行比较。结果表明轴承油膜力的存在对裂纹转子的振动影响较大,一般将降低转子的振动,这样势必增加转子裂纹故障诊断的难度。所以,在进行裂纹转子的故障诊断时,必须考虑到支承条件的影响,建立合理的动力学模型。     

基础横向振动对电磁轴承转子系统动力特性影响的实验研究

从实验上研究了电磁轴承基础的横向振动对电磁轴承转子系统动力特性的影响。结果表明电磁轴承的控制器对电磁轴承基础横向振动的抑制能力是非常有限的,在控制器的设计过程中必须考虑基础振动的影响,否则较大的基础振动会使电磁轴承系统不能稳定地工作,甚至失去支撑转子的能力。     

滚动轴承振动与噪声关系的灰色研究

以灰色系统理论为基础,通过实验,研究6201和6203轴承振动与噪声的关系。振动用加速度有效值描述,噪声以声压级表示。实验数据处理结果表明,轴承振动与噪声的关系不明显,并具有很大的不确定性。因此,不宜用轴承的振动代替轴承的噪声,应单独研究轴承的噪声问题,制订轴承噪声标准和相应的工艺标准。      

基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法

介绍了一种基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法。将从包络信号的时域和频域信息中提取的反映滚动轴承故障的特征信息作为BP神经网络的输入,用BP算法对该网络进行训练。利用BP神经网络的智能性来实现滚动轴承故障的智能诊断。     

三支承磁悬浮轴承转子系统性能的实验分析

在一般磁悬浮轴承转子系统的基础上增加辅助磁悬浮支承组件,构成磁轴承与辅助磁悬浮支承组合三点支承转子系统。通过试验模态分析和系统高速旋转实验研究了不同控制参数下,组合支承柔性转子系统的动态性能,并与二支承系统进行了比较。实验结果表明,辅助磁悬浮支承对系统性能有较大影响,提高了系统在各阶模态振动时的阻尼,使系统顺利越过二阶弯曲临界转速在16000rpm以上稳定运行。     

基于EMD熵特征融合的滚动轴承故障诊断方法

研究了滚动轴承故障诊断单一故障信号的局限性和故障特征的非线性,从信息融合的理论出发,利用非线性动力学参数熵作为特征,提出了基于经验模态分解(EMD)熵特征融合的方法来解决滚动轴承故障诊断问题.首先将原始信号进行EMD,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算EMD得到的固有模态函数(IMF)信号的多种熵值,然后采用核主元分析(KPCA)对提取的状态特征进行信息融合,从而得到互补的特征,最后将提取的融合特征通过支持向量机(SVM)进行故障诊断.滚动轴承故障诊断实验表明:该方法结合了EMD、信息熵理论和KPCA强大的非线性处理能力的特点,可以进行滚动轴承故障诊断.      

大型单框架磁悬浮控制力矩陀螺研制关键技术研究

控制力矩陀螺属于航天器姿态控制与机动惯性执行机构,磁悬浮控制力矩陀螺具有输出力矩大、微振动、低噪声、长寿命等特点,是敏捷机动卫星、空间站、天空实验室等理想的惯性执行机构之一.在阐述磁悬浮控制力矩陀螺工作原理、结构特点的基础上,介绍了磁悬浮控制力矩陀螺的电磁设计原理、结构分布及控制系统设计过程.基于大型磁悬浮控制力矩陀螺的主要技术指标,详细分析了大型单框架磁悬浮控制力矩陀螺的三个关键技术和解决途径.包括大承载力永磁偏置磁轴承的设计、制造和控制技术;低功耗高速永磁无刷直流电机的设计、控制技术;低速高精度Halbach型框架电机设计、制造、装配和控制技术.为磁悬浮控制力矩陀螺的进一步工程化应用提供了有效的技术途径.     

高温磁悬浮轴承用位移传感器的研究

针对差动变压器式位移传感器的性能及其在高温磁悬浮轴承中的应用,对环境温度升高影响差动变压器式位移传感器（DTDS）性能的机理和特征以及所采用的温度补偿技术进行了研究。采用比值方式的处理电路以及加入补偿电阻的方法改善了温度升高所带来位移传感器灵敏度升高、温度漂移和时间漂移的问题。对不同温度下的差动变压器式位移传感器进行标定得到了位移传感器的动静态性能,并将其应用到单自由度高温磁悬浮轴承（HTAMB）试验台上进行静态和模拟动态悬浮。研究结果表明,环境温度为550 ℃,被测物体移动范围在-0.35~+0.35 mm时,位移传感器的灵敏度在19.62 mV/μm,线性度为±0.74%,迟滞性为±0.40%,重复性为±0.97%,传感器截止频率在800 Hz左右;在单自由度高温磁悬浮轴承试验台上使用所研制的高温位移传感器,能实现被悬浮物体的稳定悬浮。     

多弧离子镀技术及其在高精度仪表中的应用

介绍了多弧离子镀技术,包括其技术原理、技术特点以及主要工艺参数,阐述了多弧离子镀技术在高精度仪表轴承零件表面改性方面的应用和存在的技术问题,对多弧离子镀技术在高精度仪表中的应用前景作出展望.     

基于混沌理论的滚动轴承振动信号融合模型预测

提出融合算法模型,在混沌理论的基础上对滚动轴承振动信号进行预测。基于相图法、最大Lyapunov指数法和关联维数法对滚动轴承振动信号进行混沌判别,证明其混沌性。以预测值和真值间差值范数最小为目标导向优化出Kriging模型、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和极端学习机(ELM)模型的权重,加权法构建融合算法模型。相空间重构法构建滚动轴承振动信号预测的训练样本,并对融合模型、Kriging模型、LSSVM模型和ELM模型进行训练,训练好的模型用于振动轴承振动信号混沌预测。以案例1和案例2共两个实验的滚动轴承振动信号为对象进行验证,两案例的最大Lyapunov指数大于0,从而判断这两个案例的轴承振动信号呈现混沌特性。另外,从方均误差、方均根误差和平均绝对误差指标来评价,融合算法模型的指标值均小于单一模型算法,融合算法模型的预测精度优于单一模型算法。