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1.
针对轴承振动信号的不确定性和非平稳性以及BP神经网络学习算法收敛速度慢、稳定性差等问题,提出了基于云模型和集成极限学习机的滚动轴承故障模式识别方法.将经预处理之后的信号进行云化,产生滚动轴承在不同状态下的信号云;提取出决定信号云分布的期望、熵和超熵三个参数作为表征轴承状态的特征量并依此构造出原始的轴承状态数据集;再将故障特征数据集经归一化处理后送入集成极限学习机进行识别.研究结果表明:云-集成极限学习机方法可以有效地实现轴承故障模式识别,与传统神经网络识别方法相比,该方法拥有更高的识别准确率和稳定性,并且集成极限学习机在抗噪性方面有较好的表现.  相似文献   
2.
The microstructure and mechanical properties of Ti-3.5Al-5Mo-6V-3Cr-2Sn-0.5Fe high strength titanium alloy sheets prepared by unidirectional cold rolling and two-step cross cold rolling were investigated. Results showed that the β phase grains were refined significantly by cold rolling followed by solution treatment for a short time.Compared to unidirectional cold rolling, the short time solution treatment after two-step cross rolling could significantly reduce the non-uniformity of the microstructure of the alloy sheets. After aging treatment at 550 ℃,the anisotropy of the mechanical properties still existed in the unidirectional rolled sheets, and the tensile strength was highest along the rolling direction. After solution and aging treatment, the anisotropy of the mechanical properties of the two-step cross rolling process sheet was not obvious than unidirectional cold rolling,and alloy had good strength and plasticity matching.  相似文献   
3.
使用实验轧机旁冷却装置配合轧机进行轧制实验,研究轧制道次间不同冷却工艺对特厚钢板组织和性能的影响规律.研究结果表明:采用道次间冷却工艺可以在全厚度方向获得组织细化及强韧性提高效果,采用强冷道次间冷却实验钢1/4处晶粒尺寸可细化至10μm,强度为376MPa,-40℃冲击功为169J;心部晶粒尺寸可细化至15μm,强度为360MPa,-40℃冲击功为123J.本工艺可形成470μm厚表层细晶层,晶粒尺寸可细化至5μm;粗轧道次间插入冷却工艺轧制钢板强度和冲击韧性优于中间坯冷却工艺;随冷却强度增加,钢板内部组织明显细化且强度大幅提高.  相似文献   
4.
This paper investigates robust model rankings in out‐of‐sample, short‐horizon forecasting. We provide strong evidence that rolling window averaging consistently produces robust model rankings while improving the forecasting performance of both individual models and model averaging. The rolling window averaging outperforms the (ex post) “optimal” window forecasts in more than 50% of the times across all rolling windows.  相似文献   
5.
列车安全性检测是铁路机车车辆工程的重要研究课题。轮对是高速列车行走部的关键部件,传统检测模式只能发现宏观存在的缺陷,而不适用于运行过程中的早期缺陷的发现与状态跟踪。为了实现对早期故障的快速识别与轮对寿命预测,针对传统测试方法在早期检测与动态检测方面的不足,提出了全新的动态检测系统,以满足列车运行的安全要求,还对磁记忆信号与该材料所受载荷状态之间的关系进行了大量的试验研究。研究结果表明:在50~150 kN的载荷区间内,试件的磁记忆信号呈单调变化,变化趋势明显;对试件进行疲劳载荷后发现磁记忆信号的原始值及梯度、峭度等信号特征均有所变化,峭度变化较为明显,能够有效反应材料的疲劳状态。采用金属磁记忆技术进行轮对早期故障检测与动态检测,对于保证列车的运行安全具有重要的现实意义,可为无损检测领域的应用提供借鉴。  相似文献   
6.
通过室温拉伸、摆锤冲击、光学及扫描电镜研究了QT(淬火+回火)工艺对实验钢晶界比例、晶粒尺寸、碳化物析出情况及强韧性的影响,并对其变体的分布及组合方式进行了分析.结果表明:随着回火温度的升高,实验钢强度逐渐降低,塑性逐渐提高;450T和500T钢断口为准解理型断裂,贝氏体板条间析出的碳化物及较低比例的大角度晶界使得冲击韧性较差;而600T和650T钢断口为韧窝断裂,组织中大角度晶界的比例增加,有效地阻碍了裂纹的扩展.变体分析表明,450T钢变体组合方式介于Bain group和CP(close packed)group之间,而600T钢变体之间呈现较明显的CP组合方式,同一CP group内的变体取向差较大,偏折了裂纹传播路径,提高了低温韧性.  相似文献   
7.
基于数据驱动方法诊断滚动轴承故障时,不同工况下的数据特征分布差异会导致模型诊断性能严重下降.针对这一问题,提出了基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断方法.首先利用卷积神经网络对带标记的源域样本和无标记的目标域样本进行特征提取;然后通过2个全连接分类器进行故障分类;最后通过分步优化分类损失、域最大平均差异损失和分类器差异损失,实现源域和目标域之间的域分布对齐,从而实现无标记目标域样本的故障诊断.实验结果表明,所提方法与主流的域适应方法相比具有更高故障诊断准确率,验证了该方法的合理性和可行性.  相似文献   
8.
变速工况下的机械故障诊断逐渐成为旋转机械监控领域的一个热门课题,在变转速下故障更容易发生且伴随更大的噪声,而相应的降噪问题目前却没有可靠的解决方法。因此提出一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)滤波和最小均方算法(LMS)降噪的故障诊断方法,对变转速工况下轴承振动信号进行降噪,进而提取非平稳故障特征。首先,同时获得滚动轴承振动加速度信号和转速信号;然后对Hilbert解调后的振动信号进行峰值搜索FrFT,按照搜索得到的最佳阶次和分数阶域聚集位置进行FrFT滤波;再将FrFT滤波得到的信号作为参考信号,原包络信号作为输入信号,进行LMS自适应降噪;最后对降噪后的信号按照转速重采样进行阶次分析,将包络阶次谱中的突出特征与故障特征阶次对比,判断故障。该方法可成功应用于变转速工况下滚动轴承的试验数据处理,证明了方法的有效性。  相似文献   
9.
采用非真空热轧方法制备304不锈钢/Q235碳钢复合板材,利用OM、SEM、EDS等研究了不同压下率和轧后冷却方式下复合界面夹杂物、界面组织及力学行为的演变,并分析了C扩散对复合板界面组织形成及结合强度的影响。结果表明,随着轧制压下率的增加,界面夹杂物由块状向线型、连续点状乃至弥散点状分布变化。当压下率较低(28%)时,复合板剪切断裂位于结合界面处,随着压下率增加至47%及以上,复合板断裂位置为脱碳铁素体区。另外,热轧复合板经水冷工艺处理后,由于冷却速率较快,要抑制碳钢侧C元素的扩散,避免复合界面处脱碳区域的形成,从而提高了复合界面的结合强度。  相似文献   
10.
针对滚动轴承振动信号在强噪声环境下出现非线性、非平稳、强干扰特性,进而导致故障特征难以提取及故障诊断准确率低的问题,提出变分模态分解(VMD)-多尺度排列熵(MPE)-核主元分析(KPCA)特征提取与多分类相关向量机(MRVM)相混合的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先通过VMD-MPE进行滚动轴承振动信号的高维故障特征提取,其次对提取的故障特征进行KPCA可视化降维,最后将降维后的故障特征输入可实现不同样本概率输出的MRVM进行滚动轴承故障诊断.通过美国西储大学的滚动轴承故障数据集对该方法的有效性进行验证,结果表明提出的VMD-MPE-KPCA特征提取与MRVM相混合的滚动轴承故障诊断方法能够有效提取和识别滚动轴承故障特征,所提出的混合智能故障诊断方法与相关文献报道的故障诊断方法相比较,故障识别准确率达到了99.18%.  相似文献   
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