浅析电喷汽车的宽量程氧传感器

,普通氧传感器的缺陷普通氧传感器一般有4根线,其中2根是加热线,第3根是信号线,另1根是接地线。它是在陶瓷体两侧附着二氧化错涂层,在350℃或更高的温度下能传导氧离子,传感器两侧氧气的浓度差使两个表面之间产生电位差,且工作曲线非常陡峭,混合气在接近理论空燃比时,     

基于优化残差卷积网络的滚动轴承变工况故障诊断

针对滚动轴承在实际运行环境中同时存在变负荷和变噪声的复合工况干扰而产生的故障诊断效果不理想的问题,提出了一种用于滚动轴承变工况故障诊断的一维残差卷积神经网络方法。将归一化后整理完的原始轴承振动信号输入到网络模型中,利用具有残差连接的多个一维卷积层提取特征,再经过多个卷积池化,最后输入到Softmax层进行分类,输出轴承振动信号的故障类型。将所提方法与一维卷积神经网络(CNN)、LeNet-5和AlexNet几个经典模型进行对比分析,结果表明,本文方法在变噪声实验和变负荷实验中的平均准确率分别为94.16%和95.31%,均高于其他经典神经网路,具有较强的抗噪性和泛化性能力。     

基于融合CNN和SSA-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断问题,提出一种融合一维卷积神经网络(1D CNN)和麻雀算法优化支持向量机(SSA-SVM)的网络结构。该网络结构通过卷积运算对原始时域振动信号直接进行特征提取,将提取到的特征输入到麻雀算法优化的支持向量机中,使用支持向量机代替Softmax进行分类。利用滚动轴承故障数据进行验证,此方法故障诊断精度高达0.983,高于其他网络结构,且整体网络结构简单,有一定实际应用价值。     

基于隐马尔科夫模型的滚动轴承性能衰退评估

针对滚动轴承全寿命周期内健康状态的变迁和性能衰退的识别和评估问题,引入隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM),利用Baum-Welch算法对滚动轴承全寿命周期振动信号数据进行建模,利用Viterbi算法解算和检验模型,最后通过Forward-Backward算法计算测试数据的概率分布;通过校验数据概率分布的隐含序列和观测序列分别表示状态变迁概率和性能衰退评估结果.研究结果表明:该方法能够快速解算滚动轴承状态迁移的概率分布,有效识别性能衰退状态,为预防性维修提供参考.     

电力要车牵引电机滚动轴承的故障诊断

讨论了电力机车牵引电机滚动轴承振动法故障诊断方案，介绍了ＪＤＺ－１型机车轴承检测仪中采用的信号处理，数据分析、诊断参数选择以及轴承状态判别等关键技术，并介绍了该仪器用于ＳＳ３电力机车的现场诊断实例。     

铁路货车流动轴承跑合试验台

介绍了铁路货车滚动轴承跑合试验台的工作原理、总体结构、性能能数、主要功能及测控系统。