瞬时转速波动在轴向柱塞泵故障诊断中的应用

针对轴向柱塞泵配流盘磨损的故障诊断所使用的信号大多存在非平稳、非线性特性的缺点,提出利用轴向柱塞泵的瞬时转速波动信号进行故障诊断.利用瞬时转速波动信号良好的抗噪性能与经过阶比分析后可以转化为角度域内的平稳信号的特点,以克服传统监测信号的不足.通过动力学分析对轴向柱塞泵瞬时转速波动的成因进行了溯源.结果表明,对于具有Z个柱塞的轴向柱塞泵,活塞的惯性力和配流副处的库仑摩擦力会产生Z倍于转频的转矩波动,从而在轴向柱塞泵主轴上产生Z阶转速波动.柱塞高压腔的压力的变化会产生2Z倍于转频的转矩波动,从而在轴向柱塞泵主轴上产生2Z阶转速波动.在变负载条件下对理论分析结果进行了试验验证,结果表明对于9柱塞的轴向柱塞泵,其9阶瞬时转速波动分量幅值的变化可以很好地反映出配流盘磨损状况的变化.随着配流盘磨损程度增加,9阶瞬时转速波动的最大幅值从1.229增大至2.023 r/min;9阶瞬时转速波动分量幅值随着配流盘磨损加剧而增大.     

基于粗糙遗传算法在打捆机齿轮箱故障诊断中的应用*

自走式连续作业打捆机是一款实现不停机连续打捆作业的新型秸秆收集装备,其关键功能部件齿轮箱发生故障会严重影响正常打捆工作。针对齿轮箱故障的防控和监测,提出一种结合粗糙集和遗传算法的故障诊断方法。该方法使用时域频域分析得到的多项故障特征参数作为条件属性,故障类型作为决策属性,并利用自适应遗传算法得到决策规则表,实现无需先验信息的属性约简和故障诊断。在齿轮箱故障诊断试验中,分别对不同故障类型进行信号采集和诊断分析,结果显示:该方法在无先验信息的条件下将12项故障特征参量约简为3项,根据决策规则表进行故障诊断的准确率为100%,结果表明该方法能准确判断故障的发生和故障类型,对实现故障监测和防控具有重要意义。     

我国喀斯特断陷盆地石漠化区植物群落构建机制研究

喀斯特断陷盆地是我国石漠化综合治理8大喀斯特类型中治理成效最低、治理难度最大的区域，面临石漠化严重、干旱频发、植被恢复难等突出问题。文中针对水分是影响喀斯特断陷盆地石漠化治理与植被恢复成效最关键的限制因素，综合分析了国内外水分梯度差异与植物群落构建机制研究动态与发展趋势；提出利用日趋成熟的水分脆弱性评价方法，通过建立基于耦合暴露度、敏感性及适应性的水资源脆弱性评价指标体系，以满足遥感影像分辨率和植物群落调查样地大小的评价单元进行水分脆弱性评估；在建立物种库—功能性状—生境特征数据库的基础上，提出基于功能性状差异进行喀斯特断陷盆地植物群落机制构建的研究方案。提出的研究方案有望解决喀斯特断陷盆地石漠化区水分梯度特征与分布格局、自然植物群落组配规律及其生境特征、水分梯度与生境要素对植物群落特征及功能性状组成的影响规律等关键科学问题，可为不同脆弱生态区植被恢复群落构建机制研究提供重要参考和借鉴。     

基于STM32微处理器的播种机工况故障采集系统设计

随着我国信息化水平的不断提高,机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业的不断发展,使得智能控制被广泛的应用到农业生产、工业生产和高等研究等各个领域。为此,基于STM32微处理器设计和研发了播种机工况故障采集系统。系统以STM32微处理器为核心,硬件部分主要包括信息采集、人机交互、智能控制、报警、自动补偿和电机驱动等模块,主要作用是完成对传感器节点的数据采集、分析、处理和控制功能;软件部分主要包括速度信息、播种量信息、漏播判断、开沟器堵塞和种箱空检测4个子程序。试验结果表明:所选用的TAP-4 0 LS4 0 N1-D3传感器能够精准检测到种子流、种箱排空、输种管堵塞等信号;在一定干扰环境下,系统漏播报警的准确率均在97%以上,实现了播种机工况故障精确采集功能,且该系统稳定性高,错误率低,具有十分宽广的应用前景。     

基于人工智能的农用拖拉机发动机故障快速诊断研究

为了达到拖拉机发动机不解体故障诊断的目的,提高诊断效率,利用发动机缸盖的振动信号的采集原理,提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法,并构建了拖拉机发动机振动信号采集系统。基于人工智能的拖拉机发动机故障诊断系统,综合运用信号采集技术、信号处理技术、数据库技术、神经网络技术和人工智能专家系统,实现了和数据库及具有强大信号分析的处理功能,提高了系统的诊断实时性和诊断精度。最后,采用田间试验方法,对拖拉机故障快速诊断系统进行了试验验证。试验结果表明:采用人工智能诊断方法不仅可以有效提高系统的准确率,而且诊断系统的响应更加迅速,并且曝晒、震动、灰尘等恶劣的现场环境中仍能保持正常工作的稳定性。     

断层和裂缝尺度识别的地球物理方法探讨

由于地球物理方法本身受分辨率和保真度的限制,其在断层和裂缝识别上的应用也就有精度和尺度上的差异。为此,可采用不同的方法技术来识别不同尺度的断层和裂缝,即在断层识别上,利用地震剖面和水平切片解释大断层,采用相干分析方法识别小断层;在裂缝识别上,主要采用多方位AVO方法识别大尺度裂缝的发育特征,采用成像测井来识别微小裂缝的特征情况。实际应用表明,上述方法在相应尺度断层和裂缝上的识别效果较好。     

水泵机组状态监测与故障诊断系统研究

从20世纪60年代到21世纪，我国的泵站工程为输水、供水以及防洪减灾提供了有力保障。针对水泵机组的状态监测与故障诊断进行研究，建立水泵机组状态监测与诊断的软件及各分析模块与数据库，进行机组性能的预测研究，为水泵机组的状态维修提供支持。     

木工平刨床安全事故浅析

以木工平刨伤手为顶上事件,利用事故树法进行评价,提出有针对性的预防措施,对安全生产可起到积极的作用。     

基于分段波形的信号瞬时频率计算方法

针对局部均值分解（Local Mean Decomposition，LMD）中乘积函数（Product Function，PF）分量的瞬时频率计算问题，引入了一种新的信号瞬时频率计算方法.该方法基于分段波形，先将信号分成若干个全波段（full wave），然后以一组递增的反正弦函数定义每个全波段的瞬时相位，进而得到信号的瞬时频率.由该方法得到的瞬时频率理论上是正的、稳定的并且能够确保信号局部特征信息的完整.应用该方法计算了仿真信号和实际齿轮故障振动信号的瞬时频率，并与其他方法求得的瞬时频率进行了对比.结果表明，本文方法非常适合求取信号的瞬时频率.     

基于SDAE-BP的联合收割机作业故障监测

为了解决联合收割机作业故障的非线性特征信号难以提取的问题,该研究提出了一种基于堆叠去噪自动编码器(Stack Denoising Auto Encoder, SDAE)和BP神经网络(Back Propagation,BP)融合的联合收割机作业故障监测及诊断的方法(SDAE-BP)。以转速传感器采集联合收割机脱粒滚筒转速、籽粒搅龙转速、喂入搅龙转速、杂余搅龙转速、风机转速、输送链耙转速、割刀频率以及逐稿器振动频率,并将采集的数据集作为系统的输入。利用SDAE提取输入信号的深层次特征,并由BP神经网络辨识收割机作业状态,实现联合收割机故障监测。在SDAE-BP模型训练过程中,去噪自动编码器(Denoising Auto Encode, DAE)依次经带有不同分布中心噪声的原始数据进行训练,然后将其堆叠,并通过误差反向传播算法对模型参数进行优化,以提升模型识别故障性能和泛化能力。试验结果表明,对于2018年联合收割机田间试验数据,模型的故障诊断准确率达到99.00%,与SDAE和BP神经网络相比,分别提高了1.5和4.5个百分点。将SDAE-BP故障诊断模型用2019年的试验数据进行更新,并用2018年和2019年试验数据进行测试,结果表明,更新后的模型对2018年试验数据的故障识别准确率为99.25%,对2019年试验数据的故障识别准确率为98.74%,更新后模型在2019试验数据集上的故障识别准确率较未更新模型提高了6.52个百分点。该文所建模型能够准确识别联合收割机的故障类型,且具有较好的鲁棒性,对旋转型机械故障监测及预警具有参考价值。