基于链码的减震器示功图故障检测算法

减震器示功图是测量减震器外特性的重要手段,快速准确的识别减震器故障类型对降低减震器的次品率和改善减震器的设计缺陷具有重要意义。为此,提出了基于链码的多特征模式匹配算法对故障示功图进行分类。首先,对示功图进行预处理并记录最大拉伸阻尼力和最大压缩阻尼力的值,对预处理后的示功图进行十字分割,分别求出分割后的示功图各部分的链码序列,然后求出其对称性、链码长度、面积这三个特征值,最后根据编码原则对特征参数进行编码,将其编码后的值与类型库的编码进行匹配,从而得出样本的故障类型。实验结果表明,该算法能够正确识别示功图的13类基本故障类型。     

云计算中基于相似性图的故障自动诊断方法

故障的自动诊断和修复是云计算提供持续服务的关键。为了提高云环境下故障自动诊断的性能,本文提出了一种包含相似性替代图和检测图的故障诊断框架。首先,根据相似性将系统的运行指标和事件构成替代图,对替代图中的节点进行分组,使得同一组中的节点可以相互替代。其次,根据事件的时间关系将故障表示为事件的序列,通过排名的方法识别出关键事件并以此构成故障模式。最后,提出了一种基于贝叶斯方法的故障诊断算法。实验表明,本文提出的故障诊断方法与著名的fingerprints方法相比,故障诊断的准确性更高,诊断效率更快。     

LIF技术与ELM算法的电力变压器故障诊断研究

电力变压器油的检测分析是电力变压器故障诊断的有效方法,快速识别电力变压器油的油样对电力变压器故障诊断工作有重大意义.常规的电力变压器油的检测技术主要是气相色谱法,此方法操作比较复杂,且不适合在线检测,不能及时发现变压器的故障隐患.提出一种激光诱导荧光光谱(L IF)技术与极限学习机(ELM)算法的电力变压器故障诊断研究...     

复杂机载电子系统故障综合诊断技术研究

故障综合诊断技术一直是复杂机载电子系统研发过程中的关键部分,当前的故障诊断技术同时需要机内测试（BIT）和场外自动化测试设备（ATE）的测试结果才能得出诊断结果,诊断效率低,时间长并且不能在线诊断。针对新一代战斗机将更加依赖航空电子系统的趋势,迫切需要一种诊断时间短,且能够实现在线诊断的故障诊断技术。因此,一种基于模型的故障诊断方法被提出。该方法通过融合多信号模型和整数编码故障字典模型,模块间采用多信号模型,单个模块中采用整数编码故障字典模型,克服了多信号模型对测试信息的浪费和整数编码故障字典模型建模困难的缺点,并提出一种多目标测试优选方法,通过优化检测方案,充分发挥BIT的检测性能。该方法通过充分使用BIT的测试信息,摆脱了对场外ATE的依赖,实现了在线快速定位故障并识别故障模式。     

基于Zadeh推理的故障空调噪音识别

通过声音来实现故障诊断在工业领域应用比较广泛。本文的主要目标是给出故障空调在运行状态下的声音,使用Zadeh推理的方法对故障空调的声音进行识别,进而推断出空调内部具体哪个部件或零件发生故障。本文首先对声音进行快速傅里叶变换,根据三分之一倍频程对整个频率进行划分,并对生成的频率进行标准化处理;当空调内部的零部件发生损坏时,噪音峰值就会在某一段或几段频率中有升高,从而提取每个频程的峰值作为特征向量。通过“专家经验”得出一个逻辑关系R矩阵,使用matlab软件将特征向量与R矩阵进行点积运算得到故障诊断的结果,最后GUI界面呈现出结果。实验表明,本方法对空调噪音的识别诊断效果比较理想。最后给出本方法适用的一些条件。本方法的实现原理简单,在空调噪音故障诊断应用领域可以有一定的应用空间。     

基于PNN网络和Freeman链码的抽油机井工况诊断

利用概率神经网络(PNN)对抽油机井工况进行诊断,建立了抽油机井工况诊断的概率神经网络模型。对示功图提取特征值的质量好坏直接影响识别效率和可靠性,提出了用Freeman链码对等效的电流示功图提取特征参数,进行预处理,建立抽油机典型工况的链码特征样本库。将Freeman链码作为特征向量,利用MATLAB对网络进行训练。结果表明,Freeman链码能够有效的识别各种典型工况示功图,并且该概率神经网络学习速度快、诊断准确率高,可用于抽油机井工况的实时监测和诊断。     

基于功率谱包络能量和SVM的舰用发动机故障诊断

发动机是军舰上的重要部件之一,其稳定性对军舰的正常航行具有重要影响。以舰用发动机关键部件(主泵轴承)为具体研究对象,提出了基于功率谱包络能量和支持向量机相结合的故障诊断方法。首先获取了大量可表征舰用发动机主泵轴承健康状态的振动加速度信息,对其进行功率谱分析,获得其功率谱的包络能量;以获取的舰用发动机主泵轴承功率谱的包络能量构建特征向量,并设计基于SVM的舰用发动机主泵轴承故障诊断模型,对主泵轴承的故障进行诊断研究。研究结果表明,采用基于功率谱包络能量和SVM相结合的舰用发动机关键部件故障诊断方法,可以很好实现主泵轴承的故障诊断效能,为舰用发动机主泵轴承故障诊断的工程应用奠定了基础。     

基于深度卷积网络的多传感器信号故障诊断方法研究

针对传统故障诊断方法中多传感器数据融合技术难度大、特征提取困难等问题,提出了一种基于深度卷积网络的多传感器信号故障诊断方法,通过构建测量数据帧进行卷积计算实现多通道数据的自然融合,利用深度网络结构实现高层特征的自动提取和分类,从而高效地实现了故障分类诊断;经分别采用小规模数据集REF和大规模故障数据集BI02进行实验验证,均取得了较高的故障识别准确率,具有很强的工程应用价值。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断技术

文章提出了一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法:通过分析被测电路的冲激响应来识别电路中的故障元件,利用小波理论中的多分辨率分析的方法提取出相应信号中的故障特征,组成特征向量后输入神经网络进行训练,实现故障诊断;该方法减少了神经网络的输入、简化了其结构、并缩短了训练和处理时间,文中分别用小波神经网络和传统的BP神经网络对实例电路进行故障诊断,仿真结果发现:小波神经网络相比BP网络方法收敛速度更快,诊断率更高。     

基于主元分析与动态时间弯曲的故障诊断方法及应用研究

轴承是工程实际中常用而又极易损坏的部件,特别是对其早期微弱响应的辨识,具有重要的社会价值和意义。为提高运转轴承的安全可靠性和可维护性,提出了基于主元分析与动态时间弯曲距离的故障诊断方法,它可以准确对早期微弱动态响应辨识、诊断。该方法首先将典型故障样本信号与待测信号小波去噪并EMD分解,并对若干固有模态分量主元分析求取主元,然后对主元分量进行分析,获得相关特征值组成特征向量,计算待测信号与已知故障样本信号特征向量的弯曲距离,弯曲距离越小表明两信号越相似,从而辨识故障。此外,还可将其应用于转子、碰磨、齿轮故障诊断中,工程应用实例表明该方法可以准确故障分类,高效故障诊断。     

基于Matlab分析负荷对多联机IPLV的影响

多联机有其特殊的优点,但是不同部分负荷的组合对IPLV的影响仍需进一步研究。文中建立IPLV与部分负荷的相关公式,运用MATLAB软件分析不同卸载级负荷与IPLV的关系,从而确定不同部分负荷的最优组合。     

超声波对木瓜蛋白酶催化活性影响的机理研究

木瓜蛋白酶经适当参数的超声波处理后酶活力提高。超声处理后酶的米氏常数Km变小,最大反应速率Vm也减小。超声处理后酶的紫外吸收光谱不变,荧光发射光谱也不改变,而差示光谱出现明显的正峰和负峰。研究结果表明,超声波处理后,木瓜蛋白酶的构型没有改变,而构象发生了变化。本文讨论了超声波影响木瓜蛋白酶活性的可能机理。     

缺陷对钠在石墨烯上吸附性能的影响

采用基于密度泛函理论的第一性原理方法,研究了本征石墨烯和缺陷石墨烯吸附钠原子的电荷密度、吸附能、态密度和储存量.结果表明,本征石墨烯中,钠原子的最佳吸附位置为H位,缺陷石墨烯中,钠原子的最佳吸附位置为T_D位.缺陷石墨烯对钠原子的吸附能是-4.423 eV,约为本征石墨烯对钠原子吸附能的2.5倍;钠原子与缺陷石墨烯中的碳原子发生轨道杂化,而与本征石墨烯没有发生轨道杂化现象.缺陷石墨烯能够吸附10个钠原子,与本征石墨烯相比显著提高.因此,缺陷石墨烯有望成为一种潜在的储钠材料.     

应力对硅烯上锂吸附的影响

本文采用基于密度泛函理论的第一性原理平面波赝势方法研究了双轴应力作用下锂原子吸附硅烯的结构及其稳定性. 计算结果表明,在拉应力和一定的压应力作用下,锂吸附的硅烯体系基本保持原有的结构. 而当更大的压应力作用时,硅烯产生了向锂原子方向凸起的结构变化,所得到的体系的总能也有明显地下降. 本文通过对各种应力下的硅烯声子谱的计算,分析了在压应力作用下锂吸附的硅烯结构不稳定的原因. 关键词： 硅烯 应力 第一性原理 声子谱     

五边形石墨烯负载Pt单原子稳定性能的应变调控

基于密度泛函理论的第一性原理计算方法,研究了Pt原子在五边形石墨烯(PG)上的吸附与动力学行为.研究结果表明,单个Pt原子在PG上虽然具有较大的吸附能及较高的扩散势垒,却不能够在衬底形成均匀分散的单原子.这是因为,随Pt原子数增加,Pt_n(n=1, 2, 3)在PG上的平均结合能也逐渐增加,更倾向于形成团簇,该发现有效否定了之前的报道称Pt能在PG上形成稳定的单原子催化剂这一结论(Phys. Chem. Chem. Phys. 21, 12201 (2019)).基于此,我们考虑对PG施加双轴应变,随着拉伸应力增加,Pt金属原子间的平均结合能逐渐降低,当拉伸应变施加至12%左右时,单个Pt在衬底上的结合能与Pt₂在衬底上的平均结合能相等,从而实现PG上均匀分散的Pt单原子催化剂.该结果对五边形石墨烯基材料应变调控实现单原子催化剂提供理论借鉴.     

振动激励条件下复合材料损伤生热的研究

为实现对复合材料表面及浅表面损伤的快速检测,采用振动热成像技术,对复合材料在疲劳、冲击等不同作用下产生的损伤进行了检测研究。分析了瞬时性和周期性两种内生热源形式下平板构件的表面温度场分布。基于有限元法计算了表面裂纹、浅表面分层及内部脱粘等不同类型损伤在振动激励条件下的生热情况。在设计制作复合材料疲劳裂纹试件和冲击损伤试件的基础上,利用超声波发生器和红外热像仪开展了试验研究。结果表明：振动热成像技术能够快速准确地检测到复合材料表面及浅表面的紧贴型损伤;通过红外序列图中热斑形状可判断损伤的类型。     

氧化锌薄膜Zn/O比和发光性能的关系

用直流反应溅射在硅基片上生长具有高取向晶粒的氧化锌薄膜,在氧气、氮气、空气气氛和不同温度下进行热处理,对所得到的样品用俄歇谱(AES)仪进行元素深层分布分析,并测量光致发光光谱。研究结果表明：1．经热处理的薄膜表面全部为缺氧表面,不同深度Zn和O含量分布(Zn／O)有所不同;2．当在氧气氛中1000℃下热处理后,在薄膜的深层可产生比较明显的氧过量;而在空气中950℃下热处理后,则可产生局部氧过量;3．光致发光谱表明,薄膜中全部为锌过量时产生纯紫外发射,而具有局部氧过量的薄膜则在产生紫外发射的同时产生绿色发光,绿光和紫外的强度比则随局部氧过量增多而增大。     

氧掺杂对钠在石墨烯上吸附性能的影响

采用基于密度泛函理论的第一性原理方法,研究了本征石墨烯(P-graphene)和氧掺杂的石墨烯(O-graphene)吸附钠原子的吸附能、电荷密度、态密度以及储存量.结果表明,两种石墨烯中,钠原子的最佳吸附位置都是H位. O-graphene对钠原子的吸附能是-4.347 eV,比P-graphene对钠原子的吸附能(-0.71 eV)低很多. O-graphene中钠原子与氧原子和碳原子发生轨道杂化,P-graphene中没有杂化现象. O-graphene能够吸附10个钠原子,较P-graphene多.因此,O-graphene更适合储钠.     

Influence of domain boundaries on polarity of GaN grown on sapphire

GaN films were grown on sapphire substrates by laser-induced reactive epitaxy. The domains in the films were determined to be the Ga-polarity by the convergent beam electron diffraction (CBED) technique, while the adjacent matrices had the N-polarity. The domain boundaries were characterized as inversion domain boundaries (IDBs). An atomic structure of the IDB is proposed based on high-resolution transmission electron microscopy (HRTEM) investigations. Control of the polarity of GaN/sapphire films was achieved by suppressing the formation of IDBs with an interlayer of AlGaN and a low-temperature GaN buffer layer.     

基于人机工程学的光学显微镜机械结构设计

为研究出更合理的光学显微镜机械结构设计原理及相关规范,基于人机工程学的设计理念,参阅我国光学显微镜的相关规范,对金相显微镜的机械结构——载物台、调焦装置、物镜转换器等的设计进行了分析。从安全可靠和舒适经济的角度,提出了适合金相显微镜机械结构的人性化设计方法和原则。该设计原则和机械结构设计尺寸的计算公式具有普遍适用性。