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.      

全电无人机主推进直驱永磁电动机热负荷研究

以全电无人飞机主推进直驱永磁电动机为研究对象,分析处于不同工况下主推进电动机热负荷特性.针对主推进电动机开启式结构特点,根据流体力学及传热学理论,建立强风冷却条件下流固耦合物理模型与数学模型,通过仿真计算不同热负荷、不同爬升角度时主推进电动机的温升,分析主推进电动机热负荷及温升随飞行工况的变化规律.对主推进电动机进行风洞与飞行试验.结果表明:热负荷为5500A2/(cm·mm2)时电动机最高温升为124K,与仿真值误差在2%以内,验证了理论分析正确性.无人机主推进电动机热负荷选取范围为3000~5500A2/(cm·mm2).      

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.     

基于EM-KF算法的直升机主减速器剩余寿命预测方法

为解决间接状态监测数据下直升机主减速器剩余寿命预测难以估算的难题,提出了一种卡尔曼滤波和期望最大化算法相结合的剩余寿命预测方法.该方法可以根据不断更新振动信号特征值迅速且有效地估计出模型参数,进而预测不同运行时间主减速器的剩余寿命分布,最后对主减速器试验数据进行了案例分析.结果表明:该方法能够有效估计主减速器的剩余寿命分布,通过与主减速器剩余寿命准确值对比发现,剩余寿命准确值绝大多数落于剩余寿命预测值的95%置信区间内,表明该方法具有好的准确性,进而避免故障的发生.      

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。     

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。      

基于感测线圈和KPCA的电机轴承故障检测

在电机定子中嵌入感测线圈并结合核主元分析(KPCA)进行电机轴承的故障检测。8只线圈分别嵌入电机定子的前端和后端,通过分时复用形成6组反应电机状态的差动信号。针对6组感测信号与电机状态间的非线性特征,采用KPCA进行多变量分析。着重介绍分析了KPCA故障检测的算法、监测指标和步骤。最后,用机车变压器油泵电机为对象开展了试验研究,验证了所提电机轴承故障监测方法的有效性和正确性。     

斜面兜孔圆柱滚子轴承的高速防打滑特性

为解决航空发动机主轴圆柱滚子轴承的打滑问题,提出一种具有斜面兜孔结构的圆柱滚子轴承,并对其高速防打滑特性展开研究。利用Hertz接触理论及弹流润滑、流体动力润滑的经验公式,建立了滚子-内外套圈滚道、兜孔-滚子、保持架-外圈引导面的接触模型。运用多体运动学及牛顿-欧拉动力学理论,建立了轴承径向平面内的三自由度动力学模型,在此基础上,利用龙格库塔数值积分法进行了轴承的动力学数值仿真,探讨了兜孔前后壁倾角对轴承打滑的影响规律,分析了兜孔前壁倾角为5°、后壁倾角为10°下轴承的高速打滑特性,结果表明：兜孔的前后壁倾角对轴承打滑有显著影响,通过对其进行优化,可有效抑制轴承的高速打滑。