滚动轴承故障程度识别

针对实际运行滚动轴承的故障程度问题,提出一种诊断滚动轴承故障程度的方法.深入研究滚动轴承的故障机理、振动信号的时域特征以及不同程度故障对滚动轴承运行的影响进行了,广泛分析振动特征提取方法和支持向量机的算法,采用了小波包能量法提取状态特征,使用新型二叉树支持向量机的多类分类算法.实验结果表明采用小波包提取状态特征和支持向量机可以滚动轴承故障程度识别,模型的学习、泛化能力强.     

变工况及小样本情况下滚动轴承故障迁移学习方法综述

准确预测滚动轴承损伤类型及剩余寿命归于各类旋转机械运行的可靠性和安全性具有重要意义。迁移学习方法通过实验数据使网络模型学习到相关故障类型的知识,训练好的模型可以直接应用到实际工业生产问题当中。突破了传统深度学习方法所需大量有标签数据、模型使用有局限性、通用性差的局限。首先对不同类型的迁移学习方法在滚动轴承故障诊断中的应用进行分析,归纳总结面对不同情况下的迁移学习方法。其次,针对变工况、小样本及一些其他情况下的问题进行总结分析。最后,给出了滚动轴承的迁移学习发展趋势。     

基于滚动极值处理的BP神经网络方法的WRF模式预报风速订正

为解决风速预报准确性问题,提高风能利用率,应用滚动的BP神经网络方法结合对极值的处理,对我国某风电场2007年4—11月的WRF模式预报风速结果进行了滚动订正研究。结果表明,经过1 h、12 h、24 h时间步长的滚动极值BP神经网络方法订正后,风电机组轮毂高度70 m处订正风速的相对均方根误差平均值分别减少16.59%、12.11%和11.61%,相对平均绝对误差平均值分别减少13.81%、11.09%和10.37%;且以时间步长为1h的滚动极值处理的BP神经网络订正效果最好,预报风速更趋近于实测风速,预报精度明显提高。     

浅析Φ3.8×13M球磨机轴承温升与齿轮磨损的维修改造

文章就Φ3.8×13水泥球磨机轴承发热、齿轮磨损、中空轴的安装、轴瓦安装、进料装置漏尘等常见故障问题的维护和改造进行了详细的分析和阐述。     

用三轴数控工具磨床修磨球头刀的原理与算法

提出了在三轴数控万能工具磨床上实现球头立铣刀修磨的方法,这是一种基于迭代寻优的磨削运动轨迹生成方法．以等螺旋角球头立铣刀的修磨为例,给出了详细的算法和计算实例．该方法能在保证刃磨精度要求的同时,获得平稳的机床运动轨迹,并可推广应用于其他类型回转刀具的修磨     

1000mm初轧机主传动系统的扭转振动

通过对1000mm 初轧机主传动系统扭振的理论分析和实验研究发现,钢锭送进速度与轧制速度不匹配以及万向接轴两端间隙过大是产生咬钢阶段冲击扭振的主要原因;双锭轧制时,减速咬入第二锭及轧制过程中两锭相撞,会引起主传动系统发生强烈扭振。为了降低主传动系统的薄弱环节——万向接轴的扭矩放大系数 TAF,文中对初轧机的操作和维护提出了相应的建议。     

直拉式冷轧实验机自动控制系统

为了满足钢铁企业加强冷轧生产技术研究能力的需要,轧制技术及连轧自动化国家重点实验室(RAL)自主设计开发了垂直方向采用液压自动厚度控制(HAGC),水平方向两侧通过液压缸和夹头产生张力进行自动张力控制(ATC)的新型直拉式可逆冷轧实验轧机.概要地介绍了直拉式冷轧实验机的设备构成及设备的主要功能和特点,详细说明了控制系统构成及自动控制功能的实现,通过系统测试给出了系统控制精度.测试结果表明冷轧实验工艺过程可以模拟生产工艺过程,进行冷轧钢种开发和工艺研究.     

三辊轧管机的调整特性分析

从提高钢管壁厚精度为出发点,推导了三辊轧管机调整参数的计算方法,分析了三辊轧管机的调整特性。应用效果表明,该算法简洁可靠,可以提高三辊轧管机的调整效率和钢管的壁厚精度。     

带有中间辊横移的新型六辊轧机的刚度特性

板带轧机的纵刚度和横刚度对于厚度控制和板形控制是十分重要的,在实际操作过程中,板厚和板形控制存在着耦合作用,研究轧机不同状态下的刚度变化规律对于实现板厚和板形的精确控制具有重要的意义·为此,采用压靠法和轧制法研究了带有中间辊横移的ＨＣ和ＵＣ六辊轧机的刚度特性·结果表明,六辊轧机中间辊横移对轧机的纵刚度和横刚度均有影响·给出了刚度值与横移量之间的定量关系,为厚度控制和板形控制量的调整提供了参考依据·     

热连轧轧制力模型系数回归的新方法

热连轧过程中,为了提高轧制力预设定精度,提出一种新的修改轧制力模型参数的方法·利用ＢＰ神经网络对以往的大量生产数据进行训练、预测·对ＢＰ神经网络的预测结果利用最小二乘法,回归出轧制力模型中的温度相关系数ｍ１和变形速度相关系数ｍ３·现场生产实验证明,应用修改后的轧制力模型系数,提高了轧制力预设定精度,从而使头部厚度精度有较大提高·对于象本溪钢铁公司热连轧厂这样的老企业,这种新方法更具有在线应用的可行性·