可充电混合立体公交车库结构设计及控制系统

针对现代城市停车难以及新能源车辆充电不便的问题,以巷道堆垛式车库为基础设计了一种具有充电功能的混合立体公交车库,车库包括车辆识别系统、停车系统、控制系统、充电系统以及人机交互系统五部分。首先从整体结构和工作原理介绍本文所设计的车库;然后对车库的二层可升降停车单元进行了设计并对支撑装置进行分析。随后根据存取车流程以及具体工作环节对混合立体车库控制系统所包括的硬件和软件进行了设计;最后搭建了混合立体车库的样机,通过对车辆模型的存取证明了此设计的可行性。结果表明此设计充分利用了空间,提高了装置的停车数量,安装相应充电系统丰富了立体车库的功能。所设计的车库不仅有较高的自动化程度而且车库的各组成结构稳定可靠。投入生产使用后能有效解决城市面临的停车难和充电不便的问题。     

基于粒子群优化的设备状态分类器设计

以某设备中的减速箱为研究对象,建立了BP神经网络,采用粒子群优化算法训练神经网络,设计一个状态分类器,用于检测减速箱的当前状态。结果表明,基于粒子群优化的神经网络具有良好的训练性能,能快速地收敛于最优解;样本输出结果较理想值误差较小,分类器的识别结果完全符合实际情况。该分类器可以有效准确地识别减速箱的运行状态,为进一步故障检测提供了有效工具。     

速度自适应粒子群优化算法在故障诊断中的应用

在原始粒子群优化算法(PSO)中设置动态最大限制速度基础上,提出一种速度自适应粒子群优化算法。经过神经网络的测试表明,该算法在收敛速度和精度上都优于原始算法,并且参数选取灵活,容易实现。将改进算法应用于实验室变速箱的神经网络故障诊断系统中,并与PSO和BP算法进行了比较,得出该算法不仅对变速箱故障的识别准确率比较高,而且故障诊断的精度和效率也较高。     

基于模态测试与分析的齿轮箱测点优化

针对齿轮箱状态检测和故障诊断中,传感器数量难以确定,测点难以定位的问题,提出根据不同测点的频响特性优化测点的方法.在搭建了齿轮箱模态测试系统后,采用锤击模态测试方法对JZQ250齿轮箱模态进行了实测,并识别出箱体的振型和模态参数.重点对箱盖10个测点频响函数特性进行分析,比较测点3个方向频率响应的强弱,给出了10个测点布设传感器的排序.结果表明:箱体上靠近轴承处布设测点,在3个方向上总体上响应强烈,受激励点影响较小;而箱体边缘处测点幅值大小与激励点有关.     

巷道堆垛式混合车库设计及存取策略分析

为了缓解城市公共交通车辆停车压力,改变立体车库利用率低的状况,设计了一种巷道堆垛式立体混合公交车库,分析了现有巷道堆垛式立体车库的优缺点,提出了混合车库结构方案,介绍了载车板、搬运器、堆垛机、车库主体的结构形式,阐述了巷道堆垛式立体混合公交车库的存取车原理.通过建立在连续存或连续取k辆小汽车时,以堆垛机存/取耗时为目标函数,搬运器单搬运及双搬运的数学模型,得出双搬运耗时明显低于单搬运的结果.对车库存取策略的分析主要围绕搬运器的不同搬运方式进行,因此研究结果对多搬运方式下车库存取策略的研究有一定的参考价值.     

基于动态惯性权重粒子群算法的齿轮箱故障诊断研究

针对工程上齿轮箱实时监测和故障诊断的需要,对JZQ250型齿轮箱展开研究,提出了基于动态惯性权重PSO算法训练BP神经网络的齿轮箱故障诊断方法。通过时域参数分析提取监测特征值作为齿轮箱的状态监测值,将故障特征向量作为神经网络的输入向量进行故障诊断,并与BP算法的诊断结果进行了比较。实验结果表明,动态惯性权重PSO算法具有收敛速度快,经过神经网络学习训练后能较好地收敛于最优解;该算法用于齿轮箱故障诊断效果理想,能够准确进行齿轮箱故障定位,在故障诊断领域里具有广泛的应用前景。