检索结果-内蒙古大学图书馆

机械工程学报 2024年第11期60卷 53-61页

作者：周意葱林起崟王晨邵衡洪军西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049 西安交通大学机械工程学院西安710049

接触问题的高度非线性使得同时实现装配结构高材料利用率与接触界面均匀应力分布并非易事,现有考虑接触界面应力分布的结构拓扑优化大多需要较复杂的处理过程及较大的计算资源。针对该问题,提出装配体结构与材料刚度协同优化思路;采用... 详细信息

接触问题的高度非线性使得同时实现装配结构高材料利用率与接触界面均匀应力分布并非易事,现有考虑接触界面应力分布的结构拓扑优化大多需要较复杂的处理过程及较大的计算资源。针对该问题,提出装配体结构与材料刚度协同优化思路;采用先结构拓扑优化后材料刚度优化的顺序优化策略,先通过结构拓扑优化实现装配结构的高材料利用率,再以结构拓扑优化后的输出作为材料刚度优化的输入,通过材料刚度优化实现接触界面的均匀应力分布;该思路具有可直接采用成熟拓扑优化方法而无须进行复杂处理以考虑接触非线性的特点。进一步建立接触问题中的结构拓扑与材料刚度协同优化模型,提出基于Von Mises应力的结构拓扑与材料刚度协同优化方法,优化过程中无须进行敏度分析。最后以典型弹性-刚性装配结构与弹性-弹性装配结构为设计对象,进行结构拓扑与材料刚度协同优化应用验证。

关键词：结构拓扑优化材料刚度优化协同优化接触应力

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变速重载设备齿轮箱轴承故障的改进阶次包络分析方法

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西安交通大学学报 2019年第8期53卷 98-106页

作者：何小高张庆贾林山赵津西安交通大学机械工程学院西安710049 西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049

针对变速重载设备振动信号中轴承故障特征提取时易受齿轮振动干扰的问题,提出了一种融合齿轮和轴承参数信息的改进阶次包络分析方法。先利用设备转速信息,对原始振动信号进行插值重采样处理,将非平稳时域信号转化为平稳角域信号;再利用... 详细信息

针对变速重载设备振动信号中轴承故障特征提取时易受齿轮振动干扰的问题,提出了一种融合齿轮和轴承参数信息的改进阶次包络分析方法。先利用设备转速信息,对原始振动信号进行插值重采样处理,将非平稳时域信号转化为平稳角域信号;再利用齿轮齿数和轴承故障特征系数信息,采用以齿轮啮合频率及其谐波为中心频率,以轴承最大故障特征系数的倍频为带宽的阶次域频带分割方法,计算频带能量并排序,选择能量较大的频带作为解调频带进行滤波;最后利用Hilbert解调方法对上述滤波后的信号进行阶次包络平均处理,最终实现轴承故障的识别和诊断。通过齿轮啮合动力学分析,解释了轴承故障冲击成分对齿轮频带的调制作用,实际应用结果表明:提出的方法在频带选择时融合了和故障相关的设备参数信息,所选频带的可解释性强,且综合利用了与故障相关的多段频谱结构信息,通过阶次包络平均处理进行解调谱特征融合,提高了诊断结果的鲁棒性和准确度,为变速重载设备轴承故障预测和诊断提供了一种新的方法。

关键词：变速重载设备齿轮箱轴承频带选择频带分割阶次包络

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联合控制策略与多物理域有限元仿真的异步电机软启动瞬态振动分析

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西安交通大学学报 2020年第7期54卷 158-167页

作者：赵津张庆魏晓晗马程鹏西安交通大学机械工程学院西安710049 西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049

为抑制异步电机软启动过程因电磁力所致的瞬态振动,提出了一种联合控制策略与多物理域有限元仿真的电机瞬态振动分析方法。构建了电机软启动过程的电磁力解析模型,用于定性分析低阶电磁力波频率和幅值在启动过程中的变化规律。以直流换... 详细信息

为抑制异步电机软启动过程因电磁力所致的瞬态振动,提出了一种联合控制策略与多物理域有限元仿真的电机瞬态振动分析方法。构建了电机软启动过程的电磁力解析模型,用于定性分析低阶电磁力波频率和幅值在启动过程中的变化规律。以直流换流站的主泵电机为研究对象,考虑电机输入和负载之间的耦合影响,建立其软启动过程的仿真模型,为后续的电磁力分析提供初始条件;基于准稳态假设将电机软启动过程看作是多个离散的准稳态工况点的集合;采用二维电磁有限元计算每个准稳态工况点的瞬态磁场,对所有准稳态下的电磁力插值拟合以获取整个启动过程的电磁力,作为振动仿真的激励;通过三维完全法瞬态动力学计算随时空变化的瞬态电磁力所引起的结构振动响应。仿真结果在时域波形和频域成分两方面均与现场实测振动信号较好地吻合,该方法可为分析各型电机在非稳态工况下产生的瞬态振动提供参考。

关键词：瞬态振动异步电机软启动电磁力

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导轨五自由度运动误差的光学与倾角传感器组合测量方法

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西安交通大学学报 2021年第2期55卷 64-72页

作者：郭俊康李鑫波李勰西安交通大学机械工程学院西安710049 西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049

为了准确、高效地对直线导轨多自由度运动误差进行测量,提升精密机械装配效率与质量,提出了一种运用光学与倾角传感器组合方式实现直线导轨系统五自由度运动误差同时测量的方法。首先对所提出的测量系统各测量模块进行光路分析,建立直... 详细信息

为了准确、高效地对直线导轨多自由度运动误差进行测量,提升精密机械装配效率与质量,提出了一种运用光学与倾角传感器组合方式实现直线导轨系统五自由度运动误差同时测量的方法。首先对所提出的测量系统各测量模块进行光路分析,建立直线度测量模型,并提出了基于共光路的激光漂移分离检测与补偿方法。其次基于直线度测量模型,进一步分析了角度与平移误差串扰及解耦方法,消除由移动部件姿态变化和阿贝误差引起的误差串扰。最后,针对激光漂移的补偿方案进行了实验验证,并通过与激光干涉仪、电子水平仪的测量对比实验,俯仰角、偏摆角、滚转角误差最大偏差分别为5.55″、4.28″、2.21″,水平和竖直平移误差最大偏差分别为2.47、1.92μm,验证了组合测量系统的测量精度,为直线导轨准确、高效测量提供了一种结构简单、成本低的测量系统与方法。

关键词：直线导轨多自由度组合测量激光漂移补偿

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面向假肢的场景动画稳态视觉诱发脑控方法

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西安交通大学学报 2017年第1期51卷 115-121页

作者：李睿张小栋张黎明陆竹风西安交通大学机械工程学院西安710049 西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049

针对现有脑控假肢技术的控制精度低、稳定性差的问题,基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的产生机理,提出一种由场景动画稳态视觉诱发的脑控新范式。该范式以正常人或残疾人的生活场景为刺激源蓝本,根据智能假肢的控制目标,在将生活场景分解... 详细信息

针对现有脑控假肢技术的控制精度低、稳定性差的问题,基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的产生机理,提出一种由场景动画稳态视觉诱发的脑控新范式。该范式以正常人或残疾人的生活场景为刺激源蓝本,根据智能假肢的控制目标,在将生活场景分解为对应的独立刺激场景图、且对其进行灰度标准化处理后,采用方波调制模式对一组对比鲜明的黑白反转色图片进行视觉刺激,由此诱发出一种基于场景动画的SSVEP;进而,通过对场景动画的SSVEP神经传导过程进行数学建模与仿真,建立了一种基于典型相关分析(CCA)的脑电信号处理方法。在专用于场景动画SSVEP的智能假肢脑控平台上进行实验,系统的平均正确率为91.41%,平均信息传输率为15.32bit/min,其最高平均识别率达到了98.44%。实验结果表明:该方法可将正常人生活场景图与传统稳态视觉诱发方法进行结合,不仅能够提高假肢动作的平均识别精度和信息传输率,而且具备可降低使用者视觉疲劳的作用。

关键词：脑控假肢场景动画视觉诱发

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行星齿轮箱典型故障对内齿圈齿根应变的作用机理研究

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振动与冲击 2017年第9期36卷 253-260页

作者：牛杭张小栋赵欣丹侯成刚西安交通大学机械工程学院西安710049 西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049

行星齿轮箱由于具有优良的特性被广泛应用于多领域的机械传动系统中,但恶劣的工作条件导致其故障频发,因此开展行星齿轮箱故障诊断方法的研究工作十分必要。传统的基于振动信号的故障诊断方法在识别行星齿轮箱早期微弱故障方面具有局限... 详细信息

行星齿轮箱由于具有优良的特性被广泛应用于多领域的机械传动系统中,但恶劣的工作条件导致其故障频发,因此开展行星齿轮箱故障诊断方法的研究工作十分必要。传统的基于振动信号的故障诊断方法在识别行星齿轮箱早期微弱故障方面具有局限性,为此提出基于内齿圈齿根应变信号的行星齿轮箱故障诊断方法,并主要开展行星齿轮箱典型故障对内齿圈齿根应变的作用机理研究工作。分析行星齿轮箱内齿圈齿根应变模型的构建方法,将内齿圈齿根应变模型分解为行星轮-内齿圈啮合力模型、内齿圈轮齿的齿形系数模型和齿间载荷分配系数模型;利用行星齿轮箱的纯扭转模型计算行星轮-内齿圈啮合力,利用材料力学理论推导内齿圈轮齿的齿形系数,并对行星轮-内齿圈啮合过程中的齿间载荷分配系数进行分析;研究行星齿轮箱典型故障对啮合刚度的影响,并根据内齿圈齿根应变模型计算得到典型故障下内齿圈齿根应变的变化规律。建模仿真计算分析结果表明,不同类型、不同部位、不同剧烈程度的故障会对行星齿轮箱内齿圈齿根应变信号造成不同影响,利用内齿圈齿根应变信号可有效识别行星齿轮箱的故障行为。

关键词：行星齿轮箱内齿圈齿根应变振动故障诊断

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基于改进DBNs的三维叶尖间隙叶片裂纹诊断方法

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振动．测试与诊断 2022年第2期42卷 213-219,402页

作者：黄鑫张小栋张英杰熊逸伟刘洪成祝珂西安交通大学机械工程学院西安710049 西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049

针对航空发动机结构复杂、干扰因素多、叶片裂纹特征提取困难及难以精确诊断等问题,提出一种基于改进深度信念网络(deep belief networks,简称DBNs)的三维叶尖间隙叶片裂纹特征提取与诊断方法。首先,根据DBNs重构误差的传递规律,通过全... 详细信息

针对航空发动机结构复杂、干扰因素多、叶片裂纹特征提取困难及难以精确诊断等问题,提出一种基于改进深度信念网络(deep belief networks,简称DBNs)的三维叶尖间隙叶片裂纹特征提取与诊断方法。首先,根据DBNs重构误差的传递规律,通过全局反向重构(global back-reconstruction,简称GBR)机制构建一种能自适应调节深度的DBNs,以避免深层特征退化导致的特征表征能力不足的问题;其次,利用改进DBNs从叶片三维叶尖间隙中自适应学习深层裂纹特征;最后,采用Softmax回归模型建立深层特征与叶片裂纹间的复杂映射,实现叶片裂纹精确诊断。叶片裂纹诊断试验结果表明:所提方法能有效提取叶片裂纹特征,平均诊断精度达到98.43%,标准差仅为0.092%,具有较好的稳定性和泛化能力,能有效实现叶片裂纹诊断。

关键词：航空发动机叶片三维叶尖间隙深度信念网络特征提取故障诊断

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融合多小波分解的深度卷积神经网络轴承故障诊断方法

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西安交通大学学报 2024年第5期58卷 31-41页

作者：陶唐飞周文洁况佳臣徐光华西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049 西安交通大学机械工程学院西安710049

针对卷积神经网络及其与信号降噪预处理集成方法面临高噪声环境和低质量数据挑战时难以有效地提取信号有用特征的问题,提出了一种融合Geronimo-Hardin-Massopust多小波分解的深度卷积神经网络模型(GHMMD-DCNN)。该模型思想是将多小波包... 详细信息

针对卷积神经网络及其与信号降噪预处理集成方法面临高噪声环境和低质量数据挑战时难以有效地提取信号有用特征的问题,提出了一种融合Geronimo-Hardin-Massopust多小波分解的深度卷积神经网络模型(GHMMD-DCNN)。该模型思想是将多小波包分解与卷积神经网络深度融合,即设计多个一级多小波分解层以提取信号的低频分量和高频分量,再将多个一级多小波分解层与卷积层交替联接,使模型能够多尺度地提取并学习信号有用的时频域信息,信号分解和特征学习交替执行,进而实现强噪声鲁棒特征提取。在不同工况下的航空高速轴承振动数据上进行测试,结果表明:所提模型训练时能够快速达到稳定收敛,并且识别准确率均能达到99.9%以上;提出的方法在强噪声干扰下的故障辨识准确度和识别稳定性均优于对比方法,验证了其优秀的抗噪声干扰能力;在少训练样本测试中,提出的方法在单类训练样本数量为60时的平均诊断准确率高达91.19%,相比于其他方法最低提升了13.19%,验证了GHMMD-DCNN模型具有更优的低样本泛化能力。

关键词：多小波分解卷积神经网络深度学习轴承故障诊断

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用于稳态视觉诱发电位特征频率提取的同步压缩短时傅里叶变换方法

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西安交通大学学报 2017年第2期51卷 20-26,46页

作者：张黎明张小栋陆竹风李睿西安交通大学机械工程学院西安710049 西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049

针对稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)范式下脑电信号(electroencephalograph,EEG)信噪比低、限制其识别正确率提高及脑-机接口应用等问题,根据EEG随机性、近似平稳的特点,提出了用于SSVEP特征频率提取的... 详细信息

针对稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)范式下脑电信号(electroencephalograph,EEG)信噪比低、限制其识别正确率提高及脑-机接口应用等问题,根据EEG随机性、近似平稳的特点,提出了用于SSVEP特征频率提取的同步压缩短时傅里叶变换方法。该方法利用短时傅里叶变换对EEG进行时频分析,并通过同步压缩变换对时频平面的能量在频率方向进行重新分配,获得频率曲线更加集中的时频表达;同时为提高EEG信噪比,提取SSVEP脑电中特征频率附近信号进行重构,并利用典型相关分析进行分类识别,有效提高了最终识别正确率。仿真和实验结果表明,该方法极大地提高了信号的信噪比,具有良好的抗噪声性能和信号提取精度,且与传统的经验模态分解和常规滤波方法相比,该方法平均识别正确率最多分别提高了9.98%和4.38%,平均信息传输率最多分别提高了7.57bit/min和2.69bit/min,有效提高了SSVEP范式下脑-机接口的工作性能。

关键词：稳态视觉诱发电位同步压缩变换脑-机接口

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伺服系统瞬态优化的模糊自适应深度强化学习方法

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西安交通大学学报 2021年第8期55卷 68-77页

作者：魏晓晗张庆蒋婷婷梁霖西安交通大学机械工程学院西安710049 西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049

为了提高伺服系统瞬态性能,满足工业生产线的高精度加工要求,提出模糊自适应深度强化学习方法,用于永磁同步电机伺服系统的控制性能优化。根据伺服系统瞬态运行的响应快速性和稳定性要求,通过构造奖励函数与Actor-Critic网络,在伺服控... 详细信息

为了提高伺服系统瞬态性能,满足工业生产线的高精度加工要求,提出模糊自适应深度强化学习方法,用于永磁同步电机伺服系统的控制性能优化。根据伺服系统瞬态运行的响应快速性和稳定性要求,通过构造奖励函数与Actor-Critic网络,在伺服控制器中引入瞬态响应优化环节,面向实时运算需求设计学习率自适应模糊控制器,构建模糊自适应瞬态性能优化方法;建立伺服系统Simulink仿真模型,根据实际伺服系统拟合仿真模型,通过瞬态性能仿真获得优化参数,并将优化参数应用于西门子840D数控系统。以仿真运算及系统实验对该优化方法进行验证,结果表明,所提出方法使伺服系统调节时间缩短10%以上,显著提高了系统的瞬态响应速度,且未引入明显超调,验证了方法的可行性。提出的方法具有较强的通用性,为伺服系统智能控制优化提出了新的途径。

关键词：伺服系统控制优化瞬态性能深度强化学习模糊控制

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