基于油液光谱分析的综合传动状态监测试验研究

通过对某履带装甲车辆综合传动的液压润滑油液进行长期光谱跟踪监测分析,结合其内部摩擦副的材料分析,根据油液中磨损金属颗粒的浓度趋势分析,判断综合传动磨损状态,确定是否存在故障隐患,从而避免重大故障的突发,为装甲车辆实现视情维修提供理论和试验依据,提高了我军装备的可靠性和可维修性。试验研究证明,此方法具有很高的稳定性和准确性,能够有效地应用于动力传动系统的状态监测及故障诊断。该方法突破了我军装备的定期维修模式而向视情预防维修模式的转变,具有重要的使用价值。     

基于油液光谱Wiener过程的综合传动装置失效预测

原子发射光谱是分析油液中微小磨损颗粒元素浓度的重要方法。作为一种非直接测量方法,油液光谱数据是车辆综合传动装置可靠性评估中的系统性能劣化的重要监测指标,可用于系统失效评估与剩余寿命预测。针对油液光谱数据这类型的一元劣化失效,随机过程尤其是Wiener过程模型具有良好的计算分析性质,在基于性能劣化的可靠性分析中应用日趋广泛。通过对车辆综合传动装置运行中的实时采样,共取得50个油液光谱样本。采用其中三种指示元素的线性回归方程来计算综合传动装置运行中每个瞬时的特征值与均值。基于正漂移Wiener过程,建立了综合传动装置的劣化失效预测模型,并基于R语言环境进行了随机微分方程的仿真与求解。得到了油液光谱中的Fe,Cu和Mo元素含量增长趋势的预测结果以及三种指示元素各自的首中时间。经比较,劣化失效周期的预测值较之条件维护时间延长了27 Mh(15.9%)。维护时间的延长,能够有效的减少全寿命周期内的维护次数,并最终降低维护成本。研究结果表明,该方法适用于综合传动装置的磨损与失效预测、全寿命周期费用与维护计划的优化。同时,也可推广至其他复杂机械系统的失效预测与评价等相关领域。     

基于油液光谱分析和粒子滤波的发动机剩余寿命预测研究

油液光谱分析是机械磨损状态监测、故障诊断与故障预测的重要技术,基于光谱数据的机械状态剩余寿命预测有利于实现机械系统的最优维修决策。由于机械设备越来越复杂,其健康状态的退化过程很难用线性模型来表示,而粒子滤波(particle filter, PF)对非线性非高斯系统的处理能力,与经典Kalman滤波相比具有明显的优势,文章将PF预测方法运用于光谱分析,提出了基于PF和油液光谱分析技术的设备剩余寿命预测方法。在预测模型中实现了根据设备后验分布的估计值预测其先验分布概率,建立了基于PF的多步向前长期预测模型。最后,对某发动机实际的光谱分析数据进行了预测和分析,并与传统Kalman滤波方法的预测结果进行了比较,结果充分表明了本方法的有效性和优越性。     

构造性算法的神经网络集成在近红外光谱分析中的应用

针对传统的近红外数据分析方法精度较低、,应用的局限性问题,本文提出了一种基于构造性算法的神经网络集成方法,由一个构造性算法决定个体网络中隐层节点的数量以保证个体网络的精确性,运用负相关学习算法和网络个体训练次数不同保证了网络个体的多样性。这种方法在近红外光谱分析中得到了成功的应用。     

基于油液光谱数据的离合器剩余寿命随机过程预测

基于油液光谱数据的湿式离合器剩余寿命预测对于综合传动装置的状态监测及可靠性具有显著影响。针对油液光谱数据随机性较高以及现有方法的性能指标单一且误差偏大的问题,利用二元Wiener过程的预测实时性和准确的优点,开展离合器剩余寿命预测研究。首先,结合湿式离合器寿命试验,通过对全寿命周期光谱数据的补换油修正处理,提取出离合器剩余寿命预测的指示元素Cu和Pb及失效阈值;其次,通过Matlab Copula函数分析指示元素的相关关系特性,由此推导出剩余寿命的关联函数;再次,根据Inverse Gaussian原理,建立上述两种指示元素的一元、二元wiener过程的性能退化数学模型;最后,利用极大似然估计法进行参数估计,并采用一元、二元性能退化数学模型分别对被试离合器的剩余寿命开展了随机过程预测研究。通过预测结果与试验结果的对比,在150～240 h范围内,二元wiener过程剩余寿命预测的偏差为6%～22%;相较一元wiener过程,剩余寿命预测的准确率提升9%以上。研究结果表明,二元wiener过程模型及其预测方法用于湿式离合器的剩余寿命预测,具有预测实时性强且预测精度高的优点。同时,该方法可...     

基于不确定油液光谱数据的综合传动装置剩余寿命预测

原子发射光谱分析得到的磨损微粒元素浓度是综合传动装置性能劣化评估和剩余寿命预测的重要监测指标。由于系统随机劣化过程和光谱测量误差的影响,油液光谱数据中不可避免包含系统劣化随机性和光谱测量不确定性。然而,现有基于油液光谱数据的剩余寿命预测研究中,没有考虑劣化过程的随机性和测量的不确定性对剩余寿命预测的影响。因此,针对综合传动装置劣化随机性和油液光谱数据测量不确定性对寿命预测的影响,提出一种考虑系统随机劣化和数据不确定测量的综合传动装置劣化过程建模方法。基于随机过程首中时间的概念,定义了综合传动装置的剩余寿命;基于Wiener随机过程,建立了考虑系统随机劣化和不确定测量数据的综合传动装置劣化模型,利用极大似然估计方法,估计了劣化过程模型的参数;利用卡尔曼滤波技术,实现了综合传动装置劣化状态的实时估计与更新,进一步得到了考虑系统劣化随机性和光谱数据测量不确定性的剩余寿命分布。研究结果表明,提出的劣化建模方法能够准确估计装置的运行状态,避免了采用条件维护时间对装置进行维护与保养的局限性;综合传动装置的维护时间预测值比条件维护时间延长了193 Mh（113.5%）;考虑光谱数据测量不确定性的剩余寿命预测方法优于不考虑测量不确定性的方法。     

双层PLS算法及其在近红外光谱分析中的应用

针对近红外光谱数据局部效应显著,变量个数多,且彼此间常存在严重的复共线性,并与样品组分含量呈非线性关系,构建了一种双层非线性偏最小二乘回归 (DNPLSR)算法。它将非线性回归和偏最小二 乘(PLS)相结合,先在外层由PLS从样本数据中提取成分,并实现每对成分间的非线性映射,再在内层实施PLS算法,将外层因变量成分的拟合误差反馈计算转换权向量的增量,进一步修正转换权向量,以使外层所提取的成分对因变量具有更优的解释能力。最后,将该法应用于80个谷物样品的水组分含量与其近红外光谱的定量关系建模,效果良好,显示出很强的学习能力,所建模型的预报性能也优于其他方法。     

船用燃气轮机状态趋势预测算法研究

燃气轮机是船舶动力系统的重要组成部分,为了提高船舶性能,需对其进行状态趋势预测;首先研究了常用的几种预测算法,总结了各自优缺点和适用范围,对常见预测方法的技术特点进行了详细分析;为提高船用燃气轮机状态预测精度,提出了组合优选和虚拟预测的思想,通过研究组合预测方法实现了燃汽轮机状态的趋势预测,验证了组合优选和虚拟预测的可操作性和正确性,将预测结果同直接预测相比较,验证了其优越性。     

近红外光谱分析中的变量选择算法研究进展

随着人们对近红外光谱分析技术了解的深入,人们发现通过剔除近红外光谱中的冗余变量不仅可以简化近红外光谱分析模型,提高模型的可解读性,通常还可以提高模型的预测效果及稳健性。变量选择的有效性已经在各种近红外光谱应用体系中得到了广泛的验证,发展成为了近红外光谱分析建模过程中一个越来越重要的步骤。为此,化学计量学家们近些年来开发了大量原理不同的新型变量选择算法,基于各种原理的衍生算法也层出不穷。为了让近红外光谱分析研究人员能够较为迅速地对这些算法的特点有所认识,对目前常见的各种变量选择算法的算法原理和优缺点进行了梳理。根据各种算法依据的原理不同,将目前近红外光谱领域常见的变量选择算法大致分为基于偏最小二乘模型参数,基于智能优化算法,基于连续投影策略,基于模型集群分析策略和基于变量区间等五类。在梳理的过程中,我们发现变量选择算法的发展趋势目前主要集中在以下两点：第一,算法的复杂程度不断提高;第二,不同变量选择算法之间的联用开始逐渐增多。此外,作者结合自身在应用变量选择算法时的体会和思考,还总结了变量选择算法在应用层面上存在的一些问题。例如光谱预处理方法对变量选择算法使用效果的影响,以及部分算法存在的稳定性较差,选择变量的可靠性存疑等。     

X射线荧光光谱分析在考古中的应用

X射线荧光光谱分析是一种成熟可靠的元素分析方法，非常适用于考古工作中的无损分析研究。国外已经用此法作了许多考古研究工作，而国内报导并不多。本文介绍了在考古分析中X射线荧光定性、定量分析的目的和方法，列举了一些具体的应用实例。希望国内也重视起来，把此技术应用到考古研究中去，为我国的考古事业作为更大的贡献。     

基于光谱分析的综合传动空载磨合磨损规律研究

油液光谱分析是当前研究复杂传动装置磨合过程磨损规律的重要方法,利用原子发射光谱分析技术可以在不改变原有配合状态的条件下方便及时地对综合传动磨合过程磨损量变化规律进行研究。文章基于综合传动的结构特征和磨合机理,进行了台架空载磨合对比试验。根据磨合试验油液光谱分析数据,得出了磨合期磨损量变化与油液初始浓度、磨合转速的函数关系,建立了综合传动磨合期磨损量计算模型。经验证明,基于初始浓度、磨合转速、磨合时间和换挡间隔时间等参数的综合传动磨损量计算模型能够较准确地对磨合期Cu元素磨损量进行计算。磨合期磨损量模型为磨合质量评判和制定磨合试验规范提供了重要参考依据。     

粒子群和GMM-SDR模型在重叠谱峰解析中的应用

针对X光谱分析研究中经常遇到的谱峰重叠问题,提出了一种基于标准差关联的高斯混合模型(GMM-SDR)和粒子群算法的重叠谱峰解析方法。首先,介绍了重叠峰的GMM-SDR模型,并以GMM-SDR参数构成粒子位置,给出了粒子目标函数及适应度值的快速算法;然后,利用粒子群算法的群体搜索能力,以搜索最优GMM-SDR模型,进而实现重叠峰的分解。初始值采用随机设定,将测量的所有随机数据作为一个整体,以其对模型的概率匹配程度作为适应度值,故该方法避免了初值设定不当带来的局部收敛问题,克服了传统曲线拟合方法对原始有用数据的破坏,所搜索到的模型是一个全局最优解。通过对四个及以下重叠谱峰的分解表明,该方法分解精度较高,其中,两峰重叠谱分解后的峰位、峰面积及标准差最大相对误差分别为0.4%,0.05%和2.07%,三峰重叠谱分解后的峰位、峰面积及标准差最大相对误差分别为1.2%,0.04%和0.74%,可适用于各种严重重叠谱峰的分解。     

时序建模方法在滑油光谱分析中的应用

本文讨论了时序建模方法在机械设备滑油光谱分析中的应用。通过运用ＡＲ模型对采集的航空发动机滑油光谱数据进行时序建模和预测分析,获得了满意的效果。这一成果,为机械设备的状态监控和故障预报提供了一种实用方法。     

非等间隔阶跃灰色模型在滑油光谱分析中的应用

针对非等间隔、具有阶跃趋势的原始数据序列建立了非等间隔阶跃灰色模型 ,模型参数的辨识采用了非线性最小二乘估计的Levenberg Marquardt算法。将所建模型用于 16V2 80ZJA型机车柴油机滑油的光谱分析数据的建模 ,得到了较高的拟合精度 ,尤其在阶跃点附近 ,大大改善了拟合精度。利用模型参数对换油后的测试数据进行修正 ,有利于提高光谱分析的准确度和可靠性。     

非球形生物气溶胶对偏振光的多次散射特性研究

基于回转椭球模型和有限长圆柱模型,采用T矩阵方法研究了非球形生物气溶胶的单次散射特性,计算了鼠疫耶尔森氏杆菌、土拉热杆菌二种生物气溶胶对氦氖激光的单次相矩阵、单次散射反照率以及不对称因子。根据矢量辐射传输理论,研究了激光在生物气溶胶中传输的偏振散射特性,基于累加-倍加法(adding-doubling method)求解矢量辐射传输方程,并计算了非球形生物气溶胶对激光多次散射的斯托克斯参量。计算结果表明,生物气溶胶的尺寸和形状对光的极化更为敏感,因此在利用激光进行生物气溶胶微观特性探测和反演时,利用激光的偏振散射特性为非常有效的方法。     

A New Method of Solving Multimode Coupled Equations for Analysis of Uniform and Non-Uniform Fiber Bragg Gratings and Its Application to Acoustically Induced Superstructure Modulation

A new and simple mathematical formulation that is employed to analyze numerically coupled-mode equations modeling uniform and non-uniform gratings in optical fiber is investigated. This method would be straightforward and thus beneficial to solve multimode coupled equations in comparison with a previously used fundamental matrix method, and the Runge--Kutta algorithm. The new formulation proposed in this study is applied to calculate transmission and reflection spectra of core mode and higher-order cladding modes of acoustically induced superstructure modulation caused by microbending through fiber Bragg gratings (FBGs). Co-directional and contra-directional couplings based on acoustically induced modulation in FBGs have been discussed for a variety of induced coupling coefficients.