车用IGBT模块健康管理技术综述

面向车用IGBT模块健康管理技术,分别从失效机理、状态监测、故障诊断、寿命预测四个方面综述国内外的研究进展,提出当前研究中存在的关键问题和技术优缺点,在此基础上,对车用IGBT模块健康管理技术今后的发展趋势做出展望。     

T10A钢成型模具的失效分析及热处理工艺的改进

结合T10A钢胶木成型模具的具体工作条件、性能要求和失效形式,采用性能(硬度)测试和金相显微分析等研究手段,分析了T10A钢胶木成型模具失效的主要原因,在失效分析和试验研究的基础上,有针对性的改进了T10A钢胶木成型模具的热处理工艺.研究结果表明,通过优化和改进模具的热处理工艺及其参数,有效地改善了胶木成型模具的使用性能,提高了模具的使用寿命.     

基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型

针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。     

水力发电机组承重机架垂直弹性变形量的监测

水力发电机组承重机架垂直弹性变形测试仪(HDAI)的研制在于对水力发电机组承重机架的动态变形和使用情况进行监测、评价和诊断.结合水力发电机组的特征,HDAI采取了上位机和下位机相结合的结构形式,实现了变时基、变频率、多种采集方式、多通道、多种滤波等方式,可以应用在不同类型的机组和工况.同时给出了测试仪在大峡电站现场的实际应用情况和结果.这一测试过程和方法不仅可以进行机组承重机架静态弹性变形的测试,也可以进行动态监测.     

双重不确定冷贮备系统的可靠性分析

运用不确定理论研究了无充足样本的冷贮备冗余系统。假设系统所有元件的寿命服从具有不确定参数且相互独立的不确定分布,基于可靠度函数和平均寿命建立了3类冗余系统可靠性的数学模型:转换开关完全可靠型、转换开关离散型、转换开关连续型的冷贮备系统。此外,针对元件寿命为独立同分布的特殊情况进行了分析,给出数值算例,进一步印证模型的合理性。     

网壳结构基于性能的动力失效判定准则

基于性能的设计思想,文章提出了一种网壳结构震后是否发生动力失效的判定准则。按常规设计的网壳结构遭遇地震后,保留残余应变的状态并作为初始状态重新进行常规设计,如果此时网壳结构已不能满足初始设计时所要求的各项性能,则认为网壳结构已发生动力失效;进而将网壳结构的动力失效形式分为Ⅱ类,该文提出的准则用于判定第Ⅱ类动力失效,称为第Ⅱ类失效准则;算例分析表明,该准则判别结果明确,便于工程实践的应用。     

具有预防维修策略的两个不同型部件组成的冷贮备系统的可靠性分析

研究了具有预防维修策略的两个不同型部件组成的冷贮备系统.所谓预防维修策略是指当工作部件的工作时间达到指定时间T系统尚未故障时则立即对工作部件进行预防维修,经预防维修,部件恢复如新.利用补充变量的方法,求出了系统的可用度和故障频度的Laplace变换.     

慢性心力衰竭失代偿患者血浆β-内啡肽与脑钠肽变化的意义

目的探讨慢性心力衰竭（CHF）患者血浆β-内啡肽（β-EP）在诊断和预后中的意义。材料和方法CHF患者71例,按NY-HA心功能分级分为3组（Ⅱ一Ⅳ）。应用放射免疫法（RIA）测患者血浆β-EP浓度,采用床旁Triager BNP测定仪测定同期血浆脑钠肽（BNP）量。结果CHF各组血浆β-EP和BNP含量与对照组相比显著性升高,并随心功能分级的增加呈上升趋势（P〈0．01）。CHF组血浆β-EP与BNP呈显著性线性正相关（P〈0．01）;血浆β-EP和BNP水平与EF值及EF呈显著性线性负相关（P〈0．01）。血浆中β-内啡肽含量越高则半年内心血管事件发生率越高（P〈0．01）。结论血浆β-内啡肽和BNP的水平是诊断CHF的重要实验室指标,并可用于心功能及预后的评估。     

基于竞争失效模式的数控机床可靠性建模

数控机床是复杂的机电一体化系统,其故障不仅包括由于机械磨损造成的性能退化失效,还包括电子器件等引起的突发性失效,数控机床故障是退化失效和突发失效竞争的结果. 故本文假设突发失效和退化失效相互独立并且都服从Weibull分布,综合考虑突发失效和性能退化之间的相关性和竞争关系进行数控机床可靠性建模研究. 采用最小二乘估计法估计模型参数,运用D检验法进行参数拟和性检验;得出了一种基于竞争失效模式分析的可靠性评估模型. 最后,以15台某系列数控机床60个故障数据对该方法进行验证,说明了该方法的有效性和可行性.     

基于Kriging模型与重要性抽样的可靠性灵敏度分析

针对因无法获得功能函数的梯度信息而不能使用解析方法的情形,提出了进行可靠性灵敏度分析的高效的仿真方法,首先基于Kriging模型和重要性抽样去计算失效概率,然后通过记分函数(score function)方法求出失效概率对各个参数的偏导数。在计算失效概率时采用反问题(inversion problems)中的不确定性逐步减少(stepwise uncertainty reduction)准则来更新功能函数的Kriging模型,继而在重要性抽样的框架下将失效概率表示成一个"增大"的失效概率与修正项的乘积;而记分函数方法只是对前面抽样方法的一个简单后处理,不需要计算额外的功能函数值.对所提方法使用算例验证表明:当功能函数为昂贵的计算模型或对系统(非单个构件)进行灵敏度分析时,该方法具有较高的计算效率和精度。