感应电动机转子偏心故障的微机检测系统

研究感应电动机的转子偏心故障的在线检测方法,分析了转子偏心后的气隙磁场,得出定子电流中的齿谐波分量可作为转子静态偏心的特征分量。设计了以单片机为核心的检测系统,给出了系统的硬件和软件框图。针对齿谐波分量检测中值得注意的问题设计了专门的电路,说明了数据的处理方法。针对不同程度的偏心进行了在线测量,证明本方案的可行性。     

湿式铜基摩擦副局部接触对摩擦因数的影响

考虑金属的热衰退特性及温度、压力和摩滑速度对混合润滑油膜的影响,建立了湿式铜基摩擦副局部接触摩擦因数计算模型,研究了摩滑过程中湿式铜基摩擦副局部接触状态下摩擦因数的变化规律,并通过销-盘摩擦因数测量实验对摩擦因数计算模型进行了验证.研究结果表明:摩擦元件屈曲变形导致摩擦元件间摩擦状态发生变化,在局部接触条件下,接触区摩擦状态随温度升高可分为油膜主导阶段、微凸峰主导阶段、摩擦因数上升阶段和热衰退阶段4个阶段.其中,油膜主导阶段会随摩滑速度的减小而消失.干摩擦状态下,摩滑速度对摩擦因数影响较小.在混合润滑状态下,摩擦因数随摩滑速度增加而下降,且温度越小摩擦因数衰减越显著.局部接触区平均面压较小时,压力对摩擦因数影响较小,当压力超过100 MPa时,接触面压力开始对混合润滑中的油膜主导阶段产生影响,此时摩擦因数随压力升高而增大.      

基于信息差分保护的邻域推荐方法

为了减少推荐系统在挖掘用户行为大数据时隐私泄漏事件的发生,将差分隐私保护与协同过滤推荐算法结合,构建了一个差分隐私保护模型.采用一种引入偏置项优化的邻域的协同过滤模型,通过对该推荐模型计算过程中的平均值计算、偏置项计算、邻居选择、相似度计算等多环节设计,给出了一种基于差分隐私保护的邻域推荐算法.将平均值预测(IA)、基本的基于邻域推荐算法(BasicKNN)、带偏置项的基于邻域推荐算法(BiasedKNN)、隐私保护预处理邻域推荐算法(PPKNN)进行了试验对比.结果表明,文中提出的差分隐私保护协同过滤算法能够在保证差分隐私保护的前提下取得较好推荐准确度,且在略牺牲隐私保护效果的情况下,可获得更好的推荐效果.     

基于颜色模型和区域特性的交通标志提取方法研究

为了提升交通标志的检测效率,研究了基于RGB归一化交通标志阈值分割算法和基于HSI颜色模型的交通标志阈值分割算法,对比分析了两种分割算法的性能。针对分割后二值图像交通标志虚警率高的问题,研究了标志的区域特性,提出了基于区域特性的交通标志提取阈值处理方法,为进一步提升基于形状特征或基于机器学习的交通标志检测效率奠定了坚实基础。     

Mn18Cr18N钢异步轧制过程的微观组织和显微硬度

研究了不同异步轧制速比对Mn18Cr18N无磁不锈钢板材微观组织和微观硬度的影响。结果表明,通过异步热轧,板材由表层到中心层的微观组织为梯度分布,表层晶粒细化效果明显;当异速比增至1.2时,表层晶粒细化至2.2μm,细晶层厚度为390μm;异步热轧板沿厚度方向的维氏显微硬度呈抛物线形式,随着异速比的增大,硬度总体水平下降,表层到中心层的硬度下降趋势增大。     

科技创新举措显现成效

为推动企业科技创新和科技成果向现实生产力转化，促进产学研合作，培育太原市新的经济增长点，实现率先发展。太原市科技局积极探索科技计划管理的新思路、新方法、新举措，2004年进行的两次工业企业技术难题面向全国公开招投标就是若干举措之一。     

混合润滑条件金属基旋转摩擦元件界面温度场研究

针对机械传动湿式摩擦副热负荷异常导致的元件变形失效问题,基于弹性流体混合润滑理论,增加考虑粗糙界面弹塑性变形带来的影响,建立湿式摩擦副混合润滑热力学模型,并通过摩擦磨损试验机验证其正确性.基于粗糙接触面积、局部压强分布和局部温度分布的仿真结果,分析一定工况下的湿式摩擦副界面状态变化规律,探究接触面压和滑动速率对温度场细观分布的影响.结果表明：随着面压的提升,粗糙接触面积和局部压强逐渐升高,最高温度与平均温度的差距拉大,说明了压力提升可以激化界面承压分配的两极分化;随着滑摩速度的提升,粗糙接触面积和局部压强逐渐下降,界面最高温度先迅速升高后又明显下降,极值出现在0.1 m/s～1.0 m/s区间内.     

基于劣化数据的综合传动装置剩余寿命预测

研究不确定测量多维劣化监测数据下的综合传动装置剩余寿命预测.采用主元分析与状态空间模型融合得到装置劣化程度指标;根据随机过程首中时间的概念定义了装置的剩余寿命,利用Wiener过程建立了装置劣化过程模型,模型中考虑了装置劣化随机性与监测数据测量不确定性;采用极大似然估计方法估计了模型参数,并利用Kalman滤波技术实现了劣化模型的实时估计与更新,得到了装置的剩余寿命分布.研究结果表明,文中的方法能够客观描述装置性能劣化规律,优于不考虑测量不确定性的方法,能够提高剩余寿命预测的准确性,为装置的视情维护提供指导.      

电感式磨粒在线监测传感器灵敏度提高方法

电感式磨损颗粒在线监测传感器的研究所面临的主要瓶颈是传感器灵敏度与孔径之间存在矛盾,灵敏度较高的传感器一般采用微流道结构(孔径1mm),最大允许流量小;而大孔径的传感器其灵敏度较低.为满足重型机械磨损状态在线监测的需求,研究了大孔径(7mm)的电感式磨粒监测传感器灵敏度提高方法.提出使传感器工作于全谐振状态,其中激励线圈工作于并联谐振状态,感应线圈工作于串联谐振状态,共同增强颗粒引起的传感器输出感应电动势.检测机理上建立了交变磁场中金属颗粒对磁场的扰动模型,考虑了颗粒在交变磁场中的涡流效应,提高了模型的实用性.实验表明谐振原理极大地提高了传感器的灵敏度,实现了直径75μm铁磁性颗粒和220μm非铁磁性颗粒的有效检测,初步满足了重型机械设备初期异常磨损阶段的在线监测需求.     

面向大规模类不平衡数据的变分高斯过程分类算法

变分高斯过程分类器是最近提出的一种较有效的面向大规模数据的快速核分类算法,其在处理类不平衡问题时,对少数类样本的预测精度通常会较低.针对此问题,通过在似然函数中引入指数权重系数和构造包含相同数目正负类样本的诱导子集解决原始算法的分类面向少数类偏移的问题,建立了一种可以有效处理大规模类不平衡问题的改进变分高斯过程分类算法.在10个大规模UCI数据集上的实验结果表明,改进算法在类不平衡问题上的精度较原始算法得到大幅提高.