基于振动信号的电泵滑动轴承故障诊断应用研究

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通过对现场运行的大功率旋转机械加装压电式三轴加速度传感器对旋转机械滑动轴承进行振动数据的采集,并对采集到的加速度信号进行处理分析后得到对应的速度信号、位移信号。应用相关分析软件对采集到的信号进行分析处理,利用得到的振动烈度、频谱图和轴心轨迹图对电泵滑动轴承进行故障诊断。从数据转换分析过程和最后的诊断结果来看,使用频域积分法进行信号转换准确、高效,分析所得滑动轴承信号频谱和轴心轨迹的故障诊断结果易于识别。
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基于视觉神经系统生理学特征,提出了一种可加速神经网络训练过程的双神经网络结构,它同时提供了一种初始化神经网络的新方法。首先,对原始数据进行小波分解,将获得的近似系数在辅助神经网络中进行训练;然后将训练得到的权值和阈值传递给主神经网络;最后,利用主神经网络对全部的输入输出信号进行训练。通过非线性函数逼近、非线性动态系统辨识和井底压力预测仿真实验,并和常规的神经网络结构进行比较,结果表明:在达到相同精度的前提下,双神经网络结构极大地缩短了训练时间。
为制备出一种适用于线型聚能爆炸切割工艺的混合乳化炸药,将钝化RDX与乳化炸药进行不同比例掺杂,制成直径20 mm的药卷,并进行爆速、猛度、做功能力测试。结果表明:钝化RDX含量为0~20%时,混合炸药爆速增长平缓;钝化RDX含量为20%~50%时,混合炸药爆速增长加快;钝化RDX含量为45%时,混合炸药爆速可达6039 m/s,铅柱压缩值为24.1 mm,做功能力为308.34 mL,均大于未添加RDX的乳化炸药,满足线型聚能爆炸切割用药要求。
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