基于GA-BP 算法的旋转控制头轴承温度预测

旋转控制头轴承组件要承受很大的动载荷,由于摩擦力的作用,使轴承发热和磨损非常严重,极易发生轴承 温度过高而导致轴承失效。针对旋转控制头轴承温度影响因素多、精确计算困难、不易测量等特点,提出了一种基于 遗传算法优化的神经网络（the optimized algorithm of BP neural network based on genetic algorithm,GA-BP）进行旋转控 制头轴承温度预测的方法,利用某无外挂冷却润滑泵站式旋转控制头台架实验数据进行训练和测试,并与传统神经网 络模型（BP）进行对比。结果表明,GA-BP 预测模型实现了控制头轴承温度预测过程的自适应控制,预测得到的轴承 温度与期望值之间的线性相关度达到0.991 48;通过95% 置信区间以及平均、最大、最小绝对百分比误差的对比得到, GA-BP 模型在逼近能力、收敛和泛化能力上都要优于BP 预测模型。GA-BP 预测模型预测精度高、稳定性好,对掌 握轴承运行状态,优化旋转控制头冷却润滑方式和结构,提高旋转控制头的整体性能有重要指导意义。     

径向波箔轴承的设计计算和试验研究——(Ⅱ)几何参数计算和实验研究

本文根据大量试验结果,提出了径向波箔轴承几何参数的设计计算公式;介绍了高速轴承试验台的结构和试验方法(试验台的所有支承轴承和加载装置的活动联接全部采用气体润滑);对几种不同参数的皮箔轴承进行了初步的静态特性试验。试验结果与理论计算基本相符。     

面向套圈对象的CAPP方法

提出了在轴承套圈加工中采用ＣＡＰＰ的总体设想,针对套圈特征介绍了基于该对象的信息描述,以及各工序工艺自动生成的方法与结果     

基于截尾样本的最大似然估计法下防尘盖和密封圈对轴承可靠度的影响

对轴承子系统采取更加合理的划分方式,提高最终结果的精确度,把以往忽略了的防尘盖和密封圈对整个系统的影响,通过数学模型分析其可靠度的影响。研究方法是基于截尾样本的最大似然估计法,推导新的数学模型并分析数据。全新的数学模型使最后的防尘盖与密封圈的子系统模型的精度提高,可靠度的下降趋势伴随着里程数的增加开始,其里程与可靠度的曲线显示了防尘盖与密封圈的可靠度变化规律是一条平滑的曲线。防尘盖与密封圈对整个系统产生的影响是不能忽略的。     

浅谈修复DCY减速机的装配工艺

随着学校规模的扩大,笔者学校提供给学生的设备数量和种类也成倍增多,同时设备维修的难度和对学生学习操作的要求也越来越高。比如使用最多的设备减速机,在生产应用中突然断齿、断轴的情况频发,需要将减速机解体更换零部件。在解体修复的过程中势必涉及到装配工艺问题。因此,我们的修复工作不能盲目地用肉眼的直观判断或经验判     

基于字典学习形态分量分析的轴承故障诊断

在基于固定字典的形态分量分析(Morphological Component Analysis,MCA)方法基础上,提出了字典学习形态分量分析的滚动轴承故障诊断方法。分别以轴承内圈、外圈故障信号为训练样本,应用K-SVD(K-Singular Value Decomposition)字典学习算法对训练样本学习字典,寻求最优的字典空间;将学习到的字典取代MCA中的固定字典,根据信号所包含各成分的形态差异性,利用MCA对滚动轴承故障信号中的内、外圈故障特征和噪声成分进行分离;对包络后的故障特征分量做频谱分析诊断轴承的故障及部位。应用实例结果表明:该方法能在强噪声环境下有效地提取滚动轴承内、外圈的故障特征,性能优于固定字典的MCA方法,为MCA方法在选取字典时提供了新思路。     

提高数控龙门镗铣床主轴系统速度的探讨

阐述了数控龙门镗铣床采用高速加工新技术的必要性，对我国数控龙门镗铣床主轴系统转速现状进行了分析，提出了今后的发展方向和应采取的具体措施。     

嵌入式智能滑动轴承研究

针对目前的滑动轴承状态监测系统传感器在现场安装位置受限,离信号源头较远,不容易获得可靠的状态信息, 文章提出一种新型的智能轴承结构,在滑动轴承上嵌入温度、转速、振动等传感器,并在DSP上实时处理轴承的工作状 态信息。嵌入式的智能传感器安装在轴承外圈,更接近于信号的源头,因此智能轴承的传感器能获得比滑动轴承更准确 的状态信息,因DSP信号处理部件与传感器紧密配合,在实时处理信号方面更有优势。经实验验证,智能轴承比传统的 轴承状态检测系统更能有效地提取状态信息和故障诊断信息。     

基于IGWO SVM的轴承故障分类预测

随着旋转机械设备的集成化程度不断提高，轴承发生故障的概率以及故障诊断的难度都在增加。为了解决常规故障诊断出现误报和漏报等问题，课题组在采集已清洗的轴承数据基础上提出了一种新型分类预测算法。课题组通过改进的灰狼算法来收敛支持向量机的参数，并对数据集进行训练优化，以精准地对轴承故障进行判断和预测。研究结果表明判断精度可高达99.4%；通过与其他现有主流分类预测模型进行比较，进一步验证了该优化方法的优异性。该优化方案可以很好地应用于SCADA等实时状态监测系统并进行精准故障分类预测。     

基于Web技术的汽车变速器轴承校核系统应用开发

为了解决汽车变速器轴承载荷分析复杂、校核计算过程繁琐、精确度低的问题,以某轿车的两轴变速器结构为基本形式,在Microsoft Visual Studio 2005.NET开发环境下,运用ASP.NET技术与C#语言相结合的方法,开发了基于Web技术的汽车变速器轴承校核系统.系统内存了各档位轴承受力模型,通过对所需校核模型的选择,可方便地确定轴承的当量动载荷,完成所选轴承的寿命校核,并为变速器系列产品的自主开发创造了方便快捷的条件.