简介:Grouplet变换是通过Haar变换实现的一种二维图像多尺度分析技术,拥有根据图像的纹理结构自适应改变基的能力,从而具有较好的稀疏性。与小波变换相比,Grouplet变换在针对纹理复杂的金属断口图像的识别方面具有更优越的性能;将Grouplet变换与关联向量机结合,采用Grouplet熵作为特征,关联向量机作为识别器,提出了一种新的基于Grouplet熵-RVM的航空构件断口图像识别方法。试验表明:该方法结合了Grouplet变换以及关联向量机的优势,在针对222张断口图像的训练与识别中,识别率达到了85.58%,相比Grouplet熵-SVM方法识别速率提高了5倍。
简介:风电机组状态监测部位多,数据分析工作量大,人工故障识别的方式使得风电机组状态监测报告滞后.本研究提出一种基于幅值调制比率的风电机组齿轮箱失效自动识别方法,针对风电机组转速不平稳的特点首先对齿轮箱振动加速度信号进行时频分析得到机组的瞬时转速,然后进行阶比处理将等时间间隔信号序列重采样转换成等角度间隔信号序列,频域变换后选择一倍啮合频率和两倍啮合频率幅值较大值,计算调制间隔为转频的多频率点幅值累加和,再将与较大啮合频率处的幅值调制比率作为特征值表征齿轮箱的失效状态.恒速和变速风电机组齿轮箱振动数据分析结果都表明该特征值具有良好的故障与正常状态区分能力,且不同转速下该特征值具有稳定性.
简介:基于刀具磨损和钻孔尺寸误差等多个性能指标,对B4C颗粒增强铝合金切削加工参数进行评估和优化。通过Taguchi的L27,3水平4因子正交阵列进行实验设计。研究结果表明:磨粒磨损和积屑瘤一般在刀具磨损时形成,同时,边角磨损也具有重大意义。影响切削刀具的侧面磨损主要决定因素是合金中的颗粒质量分数,其次分别是进给速率、钻头的硬度和主轴转速。在所有使用的刀具中,有TiAlN涂层的硬质合金钻头在刀具磨损以及孔尺寸方面具有最佳性能。灰关系分析表明:钻头材料的影响比进给速度和主轴转速的影响更大。在最佳的钻探参数下可以得到最小的刀具磨损和孔直径误差。
简介:0引言曲轴-这是内燃机的主要零件之一,它关系到内燃机的工作能力和可靠性.曲轴的主要质量参数是制造精度(用尺寸误差以及表面的形状误差和位置误差决定)和轴颈工作表面的粗糙度.对曲轴的几何精度和表面质量的主要要求是:1)主轴颈和连杆轴颈的直径精度6~7级;圆度偏差4~5级精度;2)主轴颈相对曲轴轴线的跳动,对直径达100mm的轴颈不大于0.01~0.015mm,对较大直径的轴颈不大于0.015~0.025mm.连杆轴颈相对自身轴线的允许跳动量大约较主轴颈的跳动量大50%;3)曲轴半径的长度偏差不大于±0.15mm/100mm;曲拐之间的角度差在曲轴全长上不大于±30;4)飞轮紧固法兰的端面跳动不大于0.005mm/100mm;轴颈圆柱表面的粗糙度Ra≤0.63μm.
简介:为探寻能够区分矿山微震信号和爆破信号的波形特征,建立基于人工识别标准的事件数据库。人工识别的考虑因素包括:波形的重复特征、波形的衰减特征、信号的主频大小以及事件发生的具体时间。将数据库中的微震信号和爆破信号调整至同一坐标系下发现,两类事件的起振角趋。于集中在不同的区间。考虑到P波到时提取的不准确性,波形起振角难以准确计算,提出以应用线性回归拟合得到的起振趋势线斜率代替起振角。将首次峰值起振趋势线斜率和最大峰值起振趋势线斜率连同首次波峰及最大波峰的坐标列为特征参数,应用Fisher判别法,能成功实现微震事件与爆破时间的准确分离,识别正确率达到97.1%。
简介:为实现飞机碳纤维复合材料(CarbonFiberReinforcedPlastics,CFRP)层板在役检测,采用同侧空气耦合超声兰姆波特征成像检测的方法对其缺陷进行检测。将非接触空气耦合超声传感器置于CFRP层板同侧,激发A0模态兰姆波,对其冲击损伤进行D扫描检测。引入时间反转损伤指数表征复合材料层板的冲击损伤。结合概率损伤算法,以该指数作为损伤重构成像的特征值,将不同扫描路径上的特征值数据进行融合,得到CFRP层板冲击损伤缺陷的兰姆波图像。结果表明,基于时间反转的兰姆波图像不仅能够直观地呈现损伤缺陷的位置和形状,而且能够通过避免基准信号选取和减少扫描步进次数显著提高检测效率。