模糊故障诊断在水电机组中的应用

根据水轮发电机组的振动特点，本文探讨了适合于水轮发电机组的振动故障诊断方法，提出了将模糊技术应用于水轮发电机组振动故障诊断的思想，简要阐述了模糊故障诊断的基本原理，列出了水轮发电机组的征兆集和故障集，并根据征兆集和故障集的相互关系，提出了相应的模糊关系矩阵。最后通过模糊关系矩阵的运算，确定水轮发电机组的故障模糊向量。并以实际机组的振动故障为实例，验证模糊故障诊断方法的可行性和优越性。     

种子撒播器的改进试验与思考

四川省达州市地处丘陵山区,在多为坡地的旱地上,主要种植小麦、油菜,作为主要粮食作物种植面积较大,据2017年统计,达州市小麦种植面积60942公顷,油菜109326公顷。长期以来,电动种子撒播器是主要的播种工具。一、现有种子撒播器结构的不足种子撒播器是利用离心力的将种子撤于土壤中的一种驱动装置,其结构和质量关系种子分布均匀性,从而直接影响播种质量。目前使用的种子撒播器结构如图1。     

刀具布置对茎秆切碎还田机振动的影响分析

分析了影响茎秆切碎还田机振动的主要因素，并对典型机具的刀片排列方案进行了研究．从而提出了茎秆切碎还田机刀片排列的主要理论依据。     

虚拟仪器技术在发动机故障诊断中的应用

为了达到对发动机运行状态进行实时监测和故障诊断的目的,采用PCI-9113A数据采集板实时采集发动机的技术状态参数,以图形化编程语言Lab VIEW实现数据的处理及管理,建立了发动机状态监测及故障诊断系统,实现了发动机振动信号的采集以及数据处理、显示、打印、存储等操作.以该系统为基础,只需添加一些所需要的传感器,同时增加相应的软件模块,就可实现对发动机其它性能参数的监测及故障诊断.     

拖拉机倒挡异常噪声分析

应用振动、噪声信号频谱分析和相干函数分析技术 ,检测了一台异常噪声严重的拖拉机 ,得到了其变速箱三向振动和噪声信号。综合分析了实测信号及其数据处理结果 ,得出此型号拖拉机发生异常噪声的主要原因是其变速箱倒挡齿轮的啮合振动所致。经改进加工工艺 ,拖拉机异常噪声得到了改善     

汽车悬架混沌系统的延时反馈控制研究

基于磁流变减振器的汽车悬架系统具有明显的滞后非线性,这直接导致了系统存在分岔与混沌的可能性.本文分析了汽车悬架系统在路面单频周期激励下的受迫振动,揭示了该系统振动存在混沌的可能性,并在此基础上,利用延时反馈控制方法对这类混沌行为进行了控制,应用Matlab/Simulink进行了仿真,为汽车设计与运行良好品质提供了理论基础.     

手扶拖拉机－驾驶员系统实验模态分析

用实验方法研究手扶拖拉机－驾驶员系统的振动特性，测量了随机激励时拖拉机上１６个测点及人体上７个测点的加速度响应，得到了前１０阶模态参数，并与没有驾驶员的情况进行了对比，所得结果可供人体振动防护和手扶拖拉机的振动设计参考     

多点受力振动压实旋转机构的设计与应用

针对现有单点受力振动压实机构旋转轴受力容易产生应力集中的缺陷,设计一种新的振动压实机构装置,采取设置偏心块及偏心半环关键技术,其旋转轴的两端与压路机钢轮两侧板的中心位置通过两端点轴承固定连接,压路机钢轮内的旋转轴与偏心块及偏心半环均固定连接;偏心块与偏心半环安装后所构成的角度为0°～180°角可调。实现对旋转轴承受的剪切力进行相应分散,可以有效减小旋转轴局部的最大剪切力、有效减小旋转轴的变形,有效延长压路机的使用寿命。     

振动挖掘土壤扰动行为离散元仿真与试验

为了探究振动挖掘对土壤扰动的影响,采用离散元方法建立振动挖掘工作部件模型进行挖掘仿真试验,同时结合高速摄影技术进行室内土槽试验,对比分析了不同位置土壤的微观运动及宏观扰动行为。试验结果表明:在挖掘过程中,土壤作业堆积角在16°左右;土壤的扰动范围随土壤与挖掘铲之间的距离增大而减小;在挖掘范围内,土壤的运动速度随土壤与挖掘铲之间距离增大而逐渐减少。在土壤破溃试验中,土壤在靠近挖掘铲前方区域、挖掘铲上方位置和挖掘铲后端位置分别呈现出开始产生少量裂缝、裂缝变宽变多到疏松塌陷的变化过程。     

基于DEM-MBD的水稻电磁振动排种仿真模型研究

针对目前水稻直播机电磁振动排种器排种仿真研究中无法模拟水稻芽种种群连续排种的问题,以广西大学研制的2BD-8型水稻直播机电磁振动排种器为研究对象,利用物理试验测定了芽种的基本物理参数及芽种间、芽种与钢板间的接触参数,并利用堆积角试验和极差分析法进行了芽种离散元接触参数的标定;接着,先采用离散元法(Discrete Element Method,DEM)和多体动力学(Multi-Body Dynamics,MBD)耦合的方法及对排种器关键振动部件柔性化,后单独采用DEM法,建立了电磁振动排种作业仿真模型,并进行了样机验证试验。结果表明:(1)含水率28.2%时,芽种与钢板间恢复系数、静摩擦因数和滚动摩擦因数分别为0.451、0.297和0.066,芽种与芽种间分别为0.311、0.369和0.080;(2)采用DEM-MBD耦合方法和单独采用DEM法均可实现水稻芽种种群连续排种仿真,但采用DEM-MBD耦合方法建立的排种作业仿真模型精度更高,与实际排种作业情况较一致。研究可为水稻电磁振动式排种器排种仿真研究和优化设计提供参考。