【摘 要】
：
滚动轴承作为高速列车、城轨车辆、重载列车与工程车辆等载运工具中转化运动和传递功率的关键零部件,其性能直接影响到载运工具运行的安全可靠性。一旦滚动轴承出现损伤,则会造成载运工具运行稳定性降低,甚至出现严重的安全事故。因此,开展先进的健康状态评估与剩余使用寿命（Remaining useful life,RUL）预测方法研究,对保障载运工具的安全运行具有极其重要的意义。本文以滚动轴承健康状态的准确评估
【基金项目】
：
国家自然科学基金面上项目“复杂多源激扰下谱结构参数化诱导的轮对轴承服役状态评估方法研究（52172406）”； 国家自然科学基金青年科学基金项目“脊线优化与多尺度稀疏融合的转速大波动工况轴承故障诊断研究（51705349）”；
论文部分内容阅读
滚动轴承作为高速列车、城轨车辆、重载列车与工程车辆等载运工具中转化运动和传递功率的关键零部件,其性能直接影响到载运工具运行的安全可靠性。一旦滚动轴承出现损伤,则会造成载运工具运行稳定性降低,甚至出现严重的安全事故。因此,开展先进的健康状态评估与剩余使用寿命（Remaining useful life,RUL）预测方法研究,对保障载运工具的安全运行具有极其重要的意义。本文以滚动轴承健康状态的准确评估与RUL的可靠预测为研究目标,研究了滚动轴承健康状态评估方法和RUL预测方法。主要内容包括:（1）为解决传统稀疏测度在原始尺度下评估能力弱的问题,提出了一种多尺度稀疏测度融合的健康状态评估方法,以实现滚动轴承早期故障的及时预警以及健康状态的准确评估。首先,从多尺度层面提取传统稀疏测度作为轴承状态特征,通过自适应加权信号预处理技术（Adaptive weighted signal preprocessing technique,AWSPT）抑制信号噪声,加强了微弱故障的预警并丰富了轴承的状态特征。接着,基于差异度融合多维状态特征,构建轴承运行状态评估指标。针对差异度融合中尺度参数不确定性问题,基于3σ准则确定尺度参数,将差异度转换为[0,1]区间,实现了滚动轴承故障严重程度的定量评估。两个案例验证了提出方法的有效性与优越性。（2）滚动轴承RUL预测依托于所构建的退化指标的性能,为提升融合指标的单调性与趋势性,提出了考虑特征毛刺去除的单调指标构建方法。针对滚动轴承退化状态表征特征中出现的偏离预期退化趋势的特征毛刺,开发一种毛刺修正技术来检测和去除表征特征中存在的毛刺,提升退化指标的性能;接着,使用主成分分析（Principal componentanalysis,PCA）融合多维表征特征,去除原始状态特征空间的冗余信息,保持轴承退化数据的全局结构,进一步使用指数加权移动平均（Exponentially weighted moving average,EWMA）算法平滑融合指标获取高品质退化指标。实验结果验证了所提方法在单调性与趋势性方面的优越性,为后续RUL预测提供了良好的基础。（3）针对原始数模联动方法随机噪声的干扰、没有考虑滚动轴承的退化特性等问题,提出了一种基于性能退化融合指标的数模联动RUL预测方法,以实现滚动轴承RUL的准确预测。首先,考虑滚动轴承的退化特性,基于3σ准则确定首次预测时间（First predicting time,FPT）,用以触发滚动轴承的预测过程;然后,针对退化模型的随机波动,基于Wiener过程的指数模型结构,构造过程方程和观测方程,嵌入RTS平滑滤波算法,抑制过程噪声和测量噪声,降低退化曲线随机波动的影响,从而提升了RUL的预测精度;所提方法预测能力的优越性得到了仿真数据与两组全寿命实验信号的验证。综上,本文以滚动轴承健康状态的准确评估与RUL的可靠预测为出发点,提出健康状态评估方法与RUL预测新方法,其有效性和优越性在滚动轴承的全寿命实验中得到很好的验证,对保障载运工具运行安全、实现智能运维具有重要的理论意义和实践价值。
其他文献
＜正＞网络世界有一句流行语：“你永远不知道在网络里,和你聊天的是一个人还是一条狗。”意思是虚拟世界中人们的身份具有很强的隐匿性。随着人工智能的发展,这句话有了新的版本：“你永远不知道在网络里,和你聊天的是一个人还是一个机器人。”尤其是ChatGPT等聊天机器人的出现,更是让人们真切地体会到人机难辨。
ChatGPT是一个智能机器人聊天程序，它缺少创造性思维，也缺少情感体验和道德判断，它可以改变教育形式，但改变不了教育本质。未来教育不是排斥ChatGPT，而是拥抱ChatGPT，走向人机协同。ChatGPT具有快速获取信息、处理大量文本数据、个性化学习、实时反馈等优势，为教师备课、学生学习等提供便利和帮助，但可能出现过度关注知识教学、忽略学生批判性思考、引发学术作弊、忽视情感体验和人的片面发展等
滚动轴承是机械设备的重要组成部分之一,由于长期在高载荷、高转速的工作坏境下工作,会因为磨损和疲劳而受到损坏,其损坏可能会导致传动系统无法运转,以致整个机械设备无法工作。所以,对滚动轴承进行及时的故障诊断能够保证机械设备的安全运行。在工程实际中,滚动轴承长期处于正常运行状态,发生故障时应立即停机进行更换,所以能够采集到的正常样本会比故障样本多得多,导致轴承各类别健康状态数据之间不平衡,即类不平衡问题
为了满足产能需求,在规模化集成化的工业生产带来的压力下,机械设备往往长时间工作于重载、高速、高温高压的环境中。在这样的环境中,轴承等关键部件易产生疲劳、积累微小病灶、发生性能退化甚至引起整个机械系统的失效。因此,为了保障机械系统可靠安全地运行,对轴承进行运行健康状态识别至关重要。传统的故障模式识别方法通过信号处理,人为地进行时域、频域或时频域分析,但受机械系统结构、干扰成分等因素影响,分析的速度与
[背景]精神分裂症作为临床常见的、发病原因未明的、慢性迁延性的一种重性精神疾病,其思维、感知觉、情感、意志行为、认知功能、人格等多方面的障碍和其精神行为活动及周围环境的不协调性为主要的临床特征,全世界大约1%的人口受到严重影响。随着精神分裂症病情的演变和发展,阳性症状逐渐改善,阴性症状逐渐突出,常出现生活被动懒散、社会功能逐渐衰退、认知功能受损等症状,有较高的致残率、自杀率,大多数精神分裂症患者需
＜正＞面对新的技术进步，人们常常习惯于用随兴想象来代替技术思考。当下对ChatGPT的评论，情形也不例外。人们对之进行的随兴想象，已经引起两极反应：一极是极端乐观的想象，认为它将取代人类不胜其烦的一般智力活动，推动人类展开呈现其高超智慧的创造性智力活动；另一极是极端悲观的想象，认为其开启了人类的末日之路，终将从根本上损害人类的生存与发展前景。其实，这不符合该项语言大模型的技术开放初衷。从技术的角度
学生素养的培育依赖教师素养的提升，培育教师素养的校本教研可以从四个方面建构：一是确立立德树人价值观，提高教师的育人素养；二是营造民主平等合作氛围，增强教师的人际素养；三是研究具有校本特色的问题，形成教师的组织素养；四是规范校本教研，培育教师的专业素养。
随着现代化水平的不断提高,车辆朝着智能化的方向发展,对车辆关键零部件开展状态监测与故障诊断是实现车辆智能化的重要途径和内在需求。作为车辆系统传递功率的关键部件以及车辆运维的重要对象,齿轮箱在传递动力的同时,还要承受较强的载荷冲击,极易发生故障,其发生故障将会对整个车辆系统造成严重的后果甚至人员伤亡。因此,研究车辆齿轮箱的状态监测和故障诊断,对确保其安全且可靠运行具有非常重要的现实意义。由于齿轮箱系
关键问题是影响和制约课程教学目标实现最具典型性、代表性的教学问题，包括观念形态、教学技能和学科教学问题等，是突破校本教研瓶颈和困境，引导学生从浅层化学习走向发展性学习，培育和涵养学科核心素养的重要途径。永定一中以“教学关键问题研讨”为抓手，探索校本教研形式和内容创新：从课程标准、教材文本、课堂困惑、教研反思四种途径，发现、梳理和提炼教学关键问题，形成有一定层级结构和逻辑关系的“问题链”，并选择若干
齿轮箱具有传递力矩、分配动力和改变传动方向的作用,在交通车辆中有着举足轻重的地位。然而,车辆中的齿轮箱长期处于高速、重载的工作环境中,其关键零部件——齿轮和轴承常常发生失效,进而导致齿轮箱发生故障。如果齿轮箱的故障没有被及时检测并预警,那么车辆就会存在巨大的安全隐患,甚至会造成严重的经济损失与人员伤亡,因而对齿轮箱的工作状态进行监测与诊断具有非常重要的现实意义。齿轮箱振动信号中蕴含着丰富的工作状态