基于分形维数的刀具状态在线监测新方法

以分形几何理论为基础,对刀具不同磨损阶段声发射信号的分形特征进行了分析。提出了计算非完全分形体信号波形的关联维数时尺度范围的确定方法,分析了声发射信号在刀具磨缶过程中分形维数的变化特性。刀具磨损切削实验数据表明,声发射信号的分形维数受切削参数变化影响较小,分形维数反映了声发射信号的几何特征,其大小能较好地反映刀具的不同磨损状态。实验结果表明,该方法能正确地实时在线监测刀具的不同磨损状态。     

基于真彩色的磨粒分形维数计算系统的设计

磨粒的分形多为无规分形,其分形维数计算比有规分形维数复杂得多, 利用计算机来完成分形维数计算是一种有效方法.作者阐述了分形维数的定义和磨粒分形维数计算方法、无标度区间的计算原理,基于真彩色图像处理原理,设计了磨粒分形维数计算的硬件系统;在软件设计中,引入了无标度区间的计算,克服了原有磨粒分维计算方法的不足,利用Visual C++完成了基于Windows平台的磨粒分形维数计算程序的设计,为运用铁谱技术研究磨粒的复杂特征提供了计算工具.     

弹性金属塑料磨损表面的分形特性研究

通过对完成磨损试验后的弹性金属塑料（EMP）试样表面轮廓的测量与计算,获得EMP材料的磨损表面轮廓具有分形特性,通过比较分形维数的各种计算方法,推荐结构函数法为EMP材料磨损表面的轮廓进行分形维数计算的优选方法,并计算出了该材料在本研究条件下稳定磨损状态时的分形维数。     

表面形貌的分形特征研究

该文基于分形几何理论研究了表面形貌的分形特征,用结构函数法计算表面轮廓的分形维数,用Taylorsurf-6型轮廓仪对磨损前和磨损后的缸套内腔表面轮廓进行测量.分形分析结果表明,缸套内腔表面具有多重分形特征,其临界波长的大小与珩磨时的磨粒直径相对应.     

分形维数在滚动轴承故障诊断中应用

将分形维数用于刻划滚动轴承在不同故障状态下表现的非线性行为,进而对轴承的运行状态进行判别。实验结果表明,滚动轴承振动信号在不同运行状态下的分形维数是不同的,可以将分形维数做为识别滚动轴承故障的特征量。     

弹头表面磨损形貌的分形研究

应用分形理论对弹头磨损表面形貌进行了研究,研究表明,其表面磨损形貌的不规则和随机分布性具有分形特征。应用轮廓仪对不同枪支发射子弹的弹头磨损表面进行数据采集并计算出其分形维数,其研究结果表明:不同枪支发射子弹时,造成弹头表面磨损程度不同,其分形维数也不同。因此可将其分形维数作为描述弹头表面磨损程度特征量,会比较有效、方便地分析弹头表面形貌变化的特点,为推断发射子弹枪支提供了依据,也为弹头痕迹的量化检验进行了一种新的探索。     

基于分形几何理论的粘着磨损模型

在对Ｍ－Ｂ接触分形模型改进的基础上,根据阿查得粘着磨损理论导出了基于分形参数的粘着磨损模型。根据该模型可知,当分形维数在某一范围时,磨损率随分形维数的减小而迅速增大;而在另一范围内,磨损率随分形维数的增大而增大;当分形维数等于１５时,磨损率达到最小值。当分形维数一定时,磨损率随尺度系数。磨损概率常数的增大而增大,随材料性能参数的减小而增大;当其余各影响参数保持一定值时,磨损率随接触面积的增大而增大。     

基于分形几何理论的粘着磨损模型

在对Ｍ－Ｂ接触分形模型改进的基础上,根据阿查得粘着磨损理论导出了基于分形参数的粘着磨损模型。根据该模型可知,当分形维数在某一范围时,磨损率随分形维数的减小崦迅速增大;而在另一范围内,磨损率随分形维数的增大而增大;当分形维数等于１．５时,磨损率达到最小值。当分形维数一定时,磨损率随尺度系数、磨损概率增大而增大,随材料性能参数的减小而增大;当其余各影响参数保持一定值时,磨损率随接触面积的增大而增大。     

基于自适应支持向量机的磨粒识别技术研究

通过对铁谱磨粒类型进行识别,可有效监测机械装备磨损状态,有利于尽早发现和消除故障隐患。对粒子群优化算法进行改进,采用改进的粒子群算法同时优化支持向量机的惩罚参数和核函数参数,建立了自适应磨粒识别模型。通过对磨粒样本进行仿真实验,识别正确率达到98%,并与BP神经网络方法进行对比,结果表明了该方法的有效性及优越性。     

铁谱磨粒分形特性探讨

基于磨粒大小与频度关系服从Weibull分布这一条件，得出了随意假定磨粒具有分形是错误的，只有当（r/r0）^υ很小时，磨粒才具有分形特征。利用设计的磨粒分形维数计算系统，通过改变放大倍数对400个铁谱片中的切削磨分形维数进行了计算，得出了在铁谱显微镜现有的放大倍数范围内，磨粒的无标度性基本不受影响，选择500－800倍的放大倍数对铁谱磨粒进行分形分析最合适。     

线状凝聚核聚集生长的模拟与实验研究

在传统二维DLA模型的基础上提出一个线状凝聚核聚集生长模型,利用该模型对线状凝聚核聚集生长过程进行计算机模拟,同时利用电解沉积金属锌的方法进行相应的电化学沉积实验研究,最后通过计算凝聚物的分形维数对模拟和实验结果进行验证。模拟结果显示,线状凝聚物的生长区域主要位于凝聚核尖端位置的邻近区域,凝聚核每一尖端部分引起的生长类似于一个点凝聚核的生长情况;相应实验得到的电沉积物的整体形态与模拟结果十分类似。凝聚核的形状不但影响凝聚物树枝的分布结构与形态,还影响凝聚物的分形维数。     

基于广义维数与优化BP神经网络的刀具磨损量预测

根据多重分形理论,采用改进的盒计数法计算了切削加工过程中声发射(AE)信号的广义分形维数,得到了不同刀具磨损状态下AE信号的广义维数谱,分析了广义维数与刀具磨损量之间的关系.以广义分形维数以及切削加工参数为特征,进行归一化处理后作为BP神经网络输入向量;采用遗传学算法,对BP神经网络的初始权值和阈值进行了优化,利用优化后的神经网络对刀具磨损量进行预测.测试结果表明,该方法可以较精确地预测刀具磨损量,平均预测误差为001mm.     

铁谱技术对硬齿面齿轮磨损状态的监测研究

本文运用铁谱技术研究了硬齿面齿轮的磨损状态.对硬齿面齿轮在不同的磨损阶段的磨损特性进行了定性和定量分析.研究了磨损发展过程中磨粒特征的变化,并对直读式铁谱和分析式铁谱的分析结果进行了对比.研究结果表明,铁谱分析的结果与实际情况相吻合,运用铁谱技术可以有效地对齿轮的磨损状态进行分析判断.     

FeS-FeS2组合物的吸附孔分形特征

为揭示高硫矿山硫化矿石吸附孔隙分形特征,采集FeS-FeS₂组合物进行低温氮吸附实验,测量4种FeS-FeS₂组合物的比表面积、总孔容及平均孔径,揭示其孔隙特征. 运用FHH模型计算得到4种FeS-FeS₂组合物的分形维数,并分析不同FeS-FeS₂组合物分形维数与孔隙参数、吸附能力的关系. 研究表明,4种样品低温氮吸附-解析曲线虽在形态上略有差异,但均属于IV型;FeS-FeS₂组合物气体吸附主要集中在2~8nm介孔上;随着FeS-FeS₂组合物中FeS质量分数增加,样品分形维数也会增大;分形维数增大,FeS-FeS₂组合物的比表面积和总孔容相应增大,平均孔径相应减小,孔隙结构越复杂,孔表面变得越粗糙;分形维数与FeS-FeS₂组合物的气体吸附能力呈现正相关性,即分形维数越大,吸附能力越强. 因此,FeS-FeS₂组合物中FeS质量分数的增大引起分数维数增加,有助于FeS-FeS₂组合物表面吸附存储氧气,更易使硫化矿石发生氧化自燃.     

基于小波分形技术提取变速器轴承故障特征

利用小波技术对变速器轴承振动信号进行分解,对特定层的信号进行重构,并计算重构信号的分形维数,来实现变速器轴承不同技术状态下特征提取。实验结果表明,特定频率振动信号的分形维数能敏感反映变速器轴承技术状态,它可以作为诊断变速器轴承故障的一个重要特征量。     

分形模糊神经网络诊断方法研究和应用

从分形理论和神经网络原理出发,基于信号分形计算维数定义,以采样周期和分形计算维数两个坐标对信号特征进行合理地模糊化处理,提出分形维数隶属度特征量概念·以多时间尺度采样所获得的分形维数隶属度作为网络输入,单位矩阵为网络输出的分形模糊神经网络,建立了时域精确诊断新方法,通过对典型齿轮系统故障进行精确诊断,结果表明分形模糊神经网络诊断方法的有效性·     

基于分形关联维的汽轮机转子的振动故障诊断

采用Bently实验台模拟不同转速下碰摩、松动、不对中、不平衡几种常见汽轮机转子振动故障，进行实验研究．通过相空间重构理论，对满足随机分形统计自相似性的振动信号序列进行相空间重构，计算其分形关联维数，从而再现动力学特性．实验分析结果表明：碰摩故障时的分形关联维数最大，松动和不对中时的分形关联维数次之，不平衡时计算所得的分形关联维数最小；不同故障类型下的分形关联维数增量不同．因此，分形关联维数可以作为一种振动故障征兆加以提取．     

分形维数在齿轮故障诊断中的应用

为了识别齿轮的故障模式,运用分形理论,提出了分段关联维数的计算方法 ,并以分段关联维数为特征量,通过建立状态距离函数,实现了模式识别.该方法 克服了通常只通过计算一段数据的关联维数就进行故障识别的缺点.通过对仿真信号、实测信号的诊断,表明所提出方法 的有效性和实际应用价值.     

基于多小波域变换和分形维数的图像融合算法

为了充分利用图像的纹理特征,本文将多小波变换方法和分形理论相结合,提出了一种新的基于多小波变换域方向对比度和分形维数的图像融合算法.该图像融合算法首先通过多小波变换进行原始图像分解,然后采用差分和维数法计算分形维数相应的低频分解系数,建立基于分形维数的低频融合规则,高频部分则根据方向对比度的值通过选择法或加权平均法进行融合计算.该算法对IR图像和可见光图像进行融合实验,采用图像熵、标准偏差以及质量度量这些客观指标评估图像融合的质量.实验结果表明,把分形维数与多小波变换方法相结合进行图像融合处理,图像融合质量和效率都明显提高.     

基于奇异熵的磨粒群特征提取

为定量分析磨粒群,利用销-盘摩擦磨损试验机进行船用柴油机活塞环-缸套材料配副磨合磨损试验.在铁谱显微镜上对不同磨损阶段的磨粒群图像进行观察分析,应用奇异熵提取磨粒群图像的低频特征参数和高频特征参数.结果表明:低频特征参数和高频特征参数刻画了磨粒群图像上磨粒的形态特征.低频特征参数反映了磨粒群图像上磨粒尺度大小,其值越大,磨粒越大;高频特征参数反映了磨粒群图像上磨粒的数量,其值越大,磨粒越多.低频特征参数和高频特征参数可作为磨粒群特征参数.