基于EMD样本熵-LLTSA的故障特征提取方法

针对振动信号的非线性、非平稳性以及微弱故障特征难以提取的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)、样本熵和流形学习的故障特征提取方法.该方法将EMD、样本熵和流形学习相结合.首先,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算分解得到的IMF(固有模态函数)信号的样本熵,初步提取滚动轴承状态特征值;然后利用流形学习方法对初步的提取的滚动轴承状态特征进行进一步的提取;最后利用支持向量机(SVM)对该特征提取方法进行分类评估,并将该方法运用在滚动轴承故障诊断实验中,实验证明该特征提取方法与基于小波包样本熵的故障诊断方法相比具有很好的聚类性能,且对于SVM的分类结果可达100%,在降低了特征数据的复杂度的同时,增强了故障模式识别的分类性能,具有一定的优越性.     

使用特征参数准则预测航空发动机燃烧室贫油熄火极限

阐述了特征参数准则的核心原理和预测流程,使用计算流体力学软件FLUENT数值模拟分析了某型航空发动机环形燃烧室的贫油熄火过程,提出了判断熄火的征兆——"M"型火焰及其产生原因.运用特征参数准则研究了不同进口气流速度、气流温度等关键参数对航空发动机燃烧室贫油熄火极限的作用规律.结果表明:贫油熄火油气比随进口气流速度的增加逐渐下降;当进口气流温度小于395K时,贫油熄火油气比随进口气流温度的增加逐渐降低;当进口气流温度超过395K后,贫油熄火极限基本不随进口气流温度的变化而改变.     

基于单目视觉的机器人避障方法研究

避障问题一直是机器人领域研究的热点和重点。设计一种基于单目视觉的避障系统,能够同时检测机器人正前方和两侧的障碍物,且对低纹理障碍物同样具有效果。该系统采用特征尺度检测器完成机器人视野正前方障碍物的检测,对于视野两侧的障碍物运用光流平衡策略进行规避,而对于低纹理的障碍物则利用图像熵的方法进行检测。整个系统在地面移动机器人上进行了测试,实验结果表明,该方法能在复杂的环境下可靠地完成机器人的避障任务。     

航空滚动轴承振动特征的故障灵敏度分析与融合技术

针对工程中航空滚动轴承实时状态监测的需要,提出了基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法。首先,进行了航空滚动轴承故障模拟试验,引入了故障灵敏度的定量评价指标,对融合前后特征的故障灵敏度进行了分析;在此基础上,将所提方法与主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计方法相比较;最后,进行了轴承疲劳加速试验,将所提融合方法应用于航空滚动轴承状态监测。试验表明:相比于主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计,基于标准化欧氏距离的融合值的故障灵敏度更高;其对不同类型、不同阶段的航空滚动轴承故障更加灵敏,相比于有效值更适合作为航空滚动轴承状态监测的指标。      

3D打印材料应用和研究现状

综述了3D打印领域内六种典型3D打印工艺各自所用的3D打印材料,从物理形态上主要包含液态光敏树脂材料、薄材(纸张、塑料膜)、低熔点丝材和粉末材料四种;从成分上则几乎涵盖了目前生产生活中的各类材料包括塑料、树脂、蜡等高分子材料,金属和合金材料,陶瓷材料等.立体光刻(Stereo Lithigraphy Apparatus,SLA)工艺的材料为感光性的液态树脂,即光敏树脂;叠层实体制造(Laminated Object Manufacturing,LOM)工艺的材料为纸张、塑料膜等薄材;熔融沉积成型(Fused Deposition Modeling,FDM)工艺的材料主要为便于熔融的低熔点丝状材料,主要为蜡丝、聚烯烃树脂丝、聚酰胺丝、ABS塑料丝等高分子材料;选择性激光烧结(Selective Laser Sintering,SLS)的材料是各类粉末,包括尼龙粉、覆裹尼龙的玻璃粉、聚碳酸脂粉、聚酰胺粉、蜡粉、金属粉(打印后常须进行再烧结及渗铜处理)、覆蜡陶瓷粉、覆蜡金属粉以及覆裹热凝树脂细沙等;选择性激光熔化(Selective Laser Melting,SLM)工艺使用与SLS一样的粉末材料,不仅具有SLS优点,而且成型件致密度更高,力学性能更好;三维打印与胶粘(Three Dimensional Printing and Gluing,3DP)工艺的材料同样为粉末材料,但这些粉末是通过喷头喷涂黏结剂被黏结在一起,同时将零件的截面“印刷”在材料粉末上面,类似于纸张彩色打印,可通过设置三原色黏结剂及喷头系统,实现彩色立体打印.对3D打印材料质量和产量的发展方向也进行了分析和展望.     

基于MBD的复杂特征检测工艺规划技术研究

随着数字化集成制造系统的发展与应用,数字化检测技术作为数字化集成制造系统中的重要组成部分,工程需求日益强烈.针对数字化检测过程中缺乏合理的检测工艺的问题,在研究了传统检测方法的基础上,结合MBD技术,提出了基于MBD的三维检测工艺的关键技术.分析了影响采样点数量及其分布的主要因素,利用量化分析法推导得出了确定规则曲面、不规则平面的测量点数公式.根据采样点数量和被测元素特点,提出了自适应划分形心采样方法,获得了基于复杂特征的检测工艺规划.通过试验验证了所提出测量点数公式和自适应划分形心采样方法的合理性和准确性.     

基于离散小波变换的近程信号自动识别

进行信号识别的关键在于利用有限信号数据提取出有效的信号特征,然后根据这些特征作出判决。文中阐述了利用离散小波变换对近程信号进行分解处理,并结合具体应用背景,提取小波分解的细节作为信号识别的特征参量。仿真实验表明,基于小波分解的特征提取过程对噪声有较好的抑制能力,小波变换的应用能够有效提高对近程信号识别的能力。     

基于光纤复合测量技术的涡轮叶片气膜孔检测

为了解决航空发动机涡轮叶片气膜孔几何特征参数有效检测手段缺乏、测量结果一致性差的问题,设计并搭建了基于光纤复合测量技术的涡轮叶片气膜孔检测系统,提出了利用该系统对涡轮叶片气膜孔进行测量的方法,通过试验进行了方法验证。搭建的系统为多传感器测量系统,具备叶片接触与非接触测量、空间姿态定位及3D投影能力,实现了涡轮叶片全范围气模孔的测量。在试验中,选取高压涡轮叶片作为被测物体,应用该测量系统对叶片上的气膜孔进行了测量,计算得到了气膜孔直径、轴线角度及位置度的准确信息。结果表明：通过测量不确定度的分析评定可知,该系统对气膜孔直径、位置度的测量不确定度均小于0.01 mm,完全满足设计公差对测量仪器的精度要求,可以用于涡轮叶片气膜孔工程化测量。     

基于小波神经网络的复合材料损伤检测

讨论了小波变换和小波神经网络,借助小波变换良好的时频带通分层性,从各阶二进小波变换的频域中提取特征,送入小波神经网络进行学习和分类,结果表明该方法稳定可靠,在复合材料智能化研究中具有很大前景。     

设计特征模型中的加工特征识别

当特征设计方法产生的模型中存在正特征或出现特征相关时,则无法直接得到加工特征。提出设计特征模型中的加工特征识别算法,即：工艺毛坯与设计特征模型的差得到零件加工区域,设计特征的规则化处理得到规则化设计特征模型,利用它可以从零件加工区域中逐步分解出所有的加工特征。