逻辑驱动的整距叠绕组建模与辅助检修应用

针对大型水力发电机整距叠绕组零部件数量多、线棒间连接逻辑复杂,致使难以快速实现数字化建模的问题,提出了一种基于连接逻辑驱动的发电机整距叠绕组建模方法。首先,结合三维建模软件和三维可视化应用引擎平台,构建了交互式虚拟零部件模型库;然后,根据整距叠绕组的电气原理,将其连接逻辑转换为关系清晰的二维序列,实现绕组在虚拟场景中快速可视化;最后,利用计算机可快速理解的逻辑驱动模型,设计了发电机定子绕组结构认知、故障检修等辅助应用。该方法缩短了构建定子绕组三维模型时间,同时层次清晰的设备树与三维可视化模型的结合、人机交互界面,有助于运维人员快速理解绕组复杂结构及其装配关系。     

齿轮失效检测研究及防控

本文主要讨论了机械设备齿轮传动中,齿轮的失效形式,齿轮失效的检测方法,即齿轮的传动振动和故障振动的频谱分析法。以及在设计、制造、生产中如何防止齿轮失效。     

椭圆齿轮参数化建模及有限元模态分析

针对非圆齿轮设计过程中设计复杂、计算量大、设计周期长等难题,研究椭圆齿轮传动的传动原理和设计方法,对椭圆齿轮进行参数化系统设计和有限元模态分析。以Solid Works为开发平台,在VB 6.0环境下开发了椭圆齿轮三维模型设计系统,该系统包括参数计算模块、三维建模、运动仿真模块等。通过用样条曲线连接各节点形成渐开线的方法,实现了高阶椭圆齿轮副节曲线计算机辅助设计,从而提高了椭圆齿轮传动设计的效率和精度。并采用有限元分析软件对设计出的椭圆齿轮进行有限元模态分析,对其固有振动特性进行了分析研究。     

双前桥载货汽车转向传动机构故障与轮胎异常磨损研究

本文对双前桥载货汽车的转向传动机构及其转向原理进行了简要的介绍,为了便于分析,简化双前桥转向传动机构模型,并进行运动分析.在此基础上,研究转向传动机构常见故障与轮胎异常磨损的关系,为双前桥载货汽车转向机构的故障维修和优化设计提供理论依据.     

玉米收获机静液压驱动行走系传动特性研究

玉米收割机行驶系统采用液压传动能够提高稳定车速作业工况下的传动效率,然而机械液压元件本身的固有特性对传动系统的总体动力存在较大影响。为此,通过分析静液压系统工作原理,设计了具有泵控马达结构的传动方案,计算了传动元件的动力参数,并基于柔体动力学建模理论建立了玉米收获机行走系统多体动力学模型。基于Mat Lab/Simulink对玉米收获机静液压驱动行走系的传动特性进行了仿真,分析了恒压油源液压泵输出压力、输出流量、负载液阻、压力损失、压力变化、流量间的关系、泵控马达系统阻尼比对机械液压传动系统传动特性的影响。该研究可为玉米收获机液压驱动行走系的优化提供一定的理论基础。     

基于智能控制的机械设备金属结构故障诊断研究

针对传统故障诊断方法不具备自动学习功能,在复杂系统中难以对被检测对象建立精确的数学模型,提出基于智能控制的故障诊断方法。通过对农机金属结构进行参数化建模并完成可靠性分析,将智能诊断中模糊推理算法应用在故障识别中,可自动高效地提取出反映设备运行状态的有效故障特征并实时监测,得出诊断结果。在满足结构系统可靠性要求的同时,该方法不仅缩短了平均诊断时间,将机械设备的失效控制在可以接受的层面,而且提高了诊断效率和故障识别精度。     

齿轮传动中轮齿的失效分析及对策

齿轮传动由于具有使用寿命长、可靠性高、结构紧凑以及传动效率高等一系列的有点使得它成为机械传动中最主要的一种传动形式。特别是对于铁路轨道车的发动机,基本上都是采用齿轮传动的形式。齿轮失效作为机械设备运行过程中常见的故障,一旦发生就会使机械设备无法正常工作。文章以铁路轨道车的发动机为例论述了几种常见的齿轮在传动的过程中轮齿失效的形式、导致轮齿失效的原因和防止轮齿失效的策略。     

齿轮传动的故障形成原因及其振动监测诊断的探讨

本文从制造、装配、运行等方面分析了齿轮传动中故障形成的原因,并从齿轮副产生的振动中来获取频率或周期的各种信号进行分析处理和发现齿轮副运行的潜在故障,采用科学的故障诊断技术找出实质性因素,为机械设备是否需要停机维修提供了较充分的依据.     

采棉机传动部分虚拟装配过程的研究

用UG软件对采棉机传动部分零件建模。模型经过3ds max处理后,通过3ds max与nVsion平台两者之间的接口,将模型导入到虚拟现实仿真平台nVsion中,根据在3ds max中确定的装配关系,对传动部分的零件在nVsion虚拟场景下进行装配过程仿真,装配过程显示更加真实、清晰,并且平台实现了人机交互,找到了一种装配过程仿真的新方法。经过多次装配过程的比较,找出了最合理的装配工艺。     

数控机床电气控制与驱动系统的可靠性研究

文章对数控机床频繁出现故障的现状进行了探讨,对此提出故障树建模方法。以电气驱动系统及控制系统为实例,先从系统的工作原理中总结了系统的主要特性,对主传动控制系统做详尽的分析,对机床电气驱动及控制系统中最重要的部分构建障碍树,进而寻求使之失效的关键原因。利用贝叶斯网络模型进行实例分析,用以计算每个系统单元出现失效的发生率。从分析研究中,求得主传动系统中关键单元的工作状态和概率,最终使数控机床的整体可靠性、运行速度得到提升。     

风力机故障诊断神经网络特征参数确定方法

为了诊断风力发电机组的故障,在搭建故障诊断神经网络平台时,选择合适的输入层特征参数搭建小波神经网络以达到网络训练时的稳定收敛.通过对风力发电机组故障诊断神经网络系统输入层特征参数的选择研究.发现风力发电机的齿轮箱、转子、叶片为独具代表性的易故障部件.分别对3个典型故障部件的一般故障类型和其产生机理进行了分析,得出齿轮箱的频率特性可以用来表征其故障类型,不同的转子故障会对应于不同的轴心轨迹,而叶片的故障诊断则可以运用声发射系统.根据分析的结果,提出了输入层特征参数的确定方法.齿轮箱按照其故障的时-频特性来确定输入层特征参数;转子利用其轴心轨迹能够反映故障类型的这一特性,来确定输入层特征参数;而风机的叶片则是通过“声发射系统”测量叶片表面性能时产生的特性数据作为输入层的特征参数.该方法可为风电机组故障诊断神经网络的建立提供参考.     

数控机床常见故障诊断及排除方法

数控机床具有机、电、液集于一身的、技术密集和知识密集的特点,是一种自动化程度高、结构复杂且又昂贵的先进设备.在生产中,数控机床不可避免地会发生不同程度、不同类型的故障,导致不能正常工作.文章介绍了数控系统常见故障的诊断技术,数控系统的常见故障分析及排除方法,并列举了部分故障排除实例.     

基于小波神经网络的旋耕装置机械故障诊断研究

首先,介绍了小波变换原理及其在故障检测中的优势;然后,采用三层小波神经网络模型,构造了旋耕装置机械故障诊断模型;最后,从建立旋耕装置故障特征、提取故障特征向量,以及建立和训练小波神经网络模型等方面,实现了基于小波神经网络的旋耕装置机械故障诊断模型,能够实时完成对旋耕装置的机械故障诊断。通过验证与分析,证明了诊断系统的可行性和精确性。     

机械设备故障诊断技术的现状及趋势

现代化工业生产过程中机械设备得到普遍应用,机械设备故障诊断技术的发展对于现代工业化生产能够起到重要的保障作用,也能够保障宏观经济的安全运转。因此,对机械设备故障诊断技术进行研究既具有重要的理论意义,也具有重要的现实意义。     

基于MEA优化BP神经网络的农机滚动轴承故障诊断

为了解决农机滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的故障诊断新方法。该方法利用思维进化算法的趋同和异化操作,通过竞争获取优胜种群,在迭代过程中不断优化BP神经网路的初始权值和阈值,建立MEA-BP网络农机滚动轴承故障诊断模型。以滚动轴承试验实测数据为例,通过Mat Lab软件进行仿真,结果证实:该方法不但克服了常规BP网络学习速度慢和局部极小的缺点,而且提高了故障诊断准确度,为其他农业机械设备的故障诊断提供了一种试验方法。     

调速器液压随动系统故障诊断系统

水力机组的运行特性和经济性能指标很大程度上受水轮机调速器液压随动系统影响.针对目前调速系统仅能实现基本在线监测和故障诊断功能的实际情况,在分析调速器液压随动系统的物理结构、工作原理和故障机理的基础上,利用改进的故障模式、影响和危害度分析（FMECA）方法进行故障定性分析,明确设备的功能、故障模式、故障原因和故障影响,建立调速器液压随动系统的分布式物理图网模型,与仿真模型提取定量特征指标值相结合进而实现设备的故障诊断.以开机过程中液压阀卡涩故障为例进行仿真分析,根据机组的频率、导叶开度、电液转换器、PID等关键监测位置信号输出结果的不同,判断调速器发生故障的类别.案例分析结果表明,该方法简单、可靠,能准确定位系统的故障,为实现机组的高效经济运行和日常维护提供决策基础.     

变速箱故障模糊诊断的研究

变速箱是机械设备的重要组成部分.由于机械设备的特殊运行条件和运行环境使得变速箱中齿轮副、轴、轴承等常发生故障.因而随着科学技术的发展,对变速箱实施故障诊断,显得尤为重要.而故障诊断的前提是对于故障特征信号的提取.近年来,模糊故障诊断技术在故障诊断和特征提取方面的应用也越来越多.为此,利用故障模糊诊断技术,通过对齿轮在运转时产生的振动信号进行特性分析,诊断齿轮系统的故障.     

机械系统实测信号预处理方法研究现状与展望

在机械系统状态监测和故障诊断中,对实测信号进行预处理是一个必要环节,是保证后续特征提取和健康状态评估可靠性的基础.综述了近年来国内外学者在机械系统实测信号预处理方法研究方面的探究成果,介绍了信号类型转换方法的研究现状,回顾了信号有效成分提取方法的研究成果,对机械系统实测信号预处理发展趋势进行了分析与展望.指出了关于传统时域、频域积分方法的改进和性能提升,尚存在许多工作需要进一步深入探究;采取智能信息处理方法获得能够反映设备状态特征的完备数据源,仍然是值得深入研究的方向.分析表明,随着机械装备逐步趋向于智能化、多功能化、高效化和绿色化,机械系统实测信号预处理技术将迎来新的挑战;探究先进的实测信号预处理方法,依据设备运行状态信息,准确进行智能故障诊断和故障预测,在科学研究与工程实际中具有广阔的应用前景.     

基于机械设备系统振动信号的状态参数研究

在机械设备系统状态监测与故障分形诊断中,可以利用混沌特征量对系统吸引子动态结构变化的敏感性从振动信号中提取状态信息,试验表明,利用小波包改进算法降噪后的振动信号关联维数能作为特征参数准确而可靠的反映系统的真实状态。