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911.
针对转向架构架焊缝边缘部位,运用以往有损伤实例的车辆的运行试验,获得实际作用应力频度分布.同时,采用新假定的S-N曲线及传统的疲劳设计曲线,进行了上述部位的强度及寿命评价,指出这种方法能获得较稳定的寿命评价结果. 相似文献
912.
913.
914.
915.
传统数据驱动剩余寿命的预测方法是通过信号处理从监测数据中手动提取特征并构建健康指标,而在大数据背景下,手动提取特征需要特定专家知识并耗费大量人力,为解决该问题,提出了一种基于特征学习的机械设备剩余寿命预测方法——自适应特征学习寿命预测方法(AFLRULP). 该方法构建移动窗口数据矩阵解决单次采样中的数据波动问题,并建立了多层一维卷积神经网络将数据矩阵映射为机械设备的健康状态;根据失效阈值可以计算出机械设备的剩余寿命;采样轴承全寿命周期数据集合对提出的AFLRULP进行验证,并且与传统基于手动提取特征的方法进行寿命预测准确性的对比. 研究结果表明:AFLRULP不需要人工提取特征,可从原始监测数据映射为机械设备的性能状态与剩余寿命,相对于现有的基于手动提取特征的寿命预测方法,提出的方法在轴承寿命预测累积相对准确率上平均提高了0.20. 相似文献
916.
917.
[目的]在参考中国船级社《智能船舶规范》中智能机舱定义和要求的基础上,探索机舱设备故障预测与健康管理相关技术,开展轴承剩余寿命预测方法研究。[方法]针对常规数据驱动的轴承剩余寿命预测存在预测精度不佳的问题,利用集成学习Stacking融合策略,优选极限梯度提升(XGBoost)与人工神经网络(ANN)为基学习器,岭回归(ridge regression)为元学习器,构建R-A-X(Ridge-ANN-XGBoost)融合预测模型。选用IEEE PHM 2012 Prognostic Challenge同工况下的全寿命周期数据作为数据集设计预测性能对比实验,以MAE和R2为性能评价指标,对比研究基于单一算法、简单平均融合方式以及R-A-X融合方法的轴承剩余寿命预测性能。[结果]结果表明,基于Stacking构建的R-A-X融合预测模型的绝对平均误差(MAE)与决定系数(R2)评价值均优于文中涉及的其他方法,预测精度最高可提升20%。[结论]所提出的方法可提升轴承剩余寿命预测精度,对智能机舱中设备健康管理的实现具有一定的参考价值。 相似文献
918.
919.
针对逆变器供电驱动装置轴承过早失效问题,文中综合运用力学、电学和润滑等相关理论,提出了影响逆变器供电驱动装置轴承过早失效及可靠性的4个方面关键因素,并提出了电蚀应力修正系数用于解决电蚀应力下轴承寿命远低于理论计算寿命的问题。影响轴承可靠性的4个方面关键因素分别为:力学冲击耦合电蚀作用、电流路径与类型、轴承疲劳寿命计算模型及计算标准体系、轴承弹性动力润滑状态方程。研究发现:力学冲击耦合电蚀应力可降低轴承寿命至理论计算寿命的16%以下;驱动装置存在3种电流路径和7种轴承电流类型,轴承在其电流密度超过0.1 A/mm2容易发生电蚀;4种轴承寿命模型对轴承可靠性计算影响较大,不同应力下计算结果会相差10倍以上;不同润滑模型会直接影响润滑油膜厚度计算,进而对电蚀程度评估产生影响。另外,电蚀应力修正系数aelectric估计值取0.16,将其应用于ISO 281标准中能有效考虑电蚀应力对轴承过早失效的影响,为逆变器供电驱动装置轴承故障分析和可靠性提供借鉴。 相似文献
920.
<正>俗话说外行看热闹,内行看门道,这扎根重庆的国际摩博会如今已经办了13届,展会现场年年都是人头攒动,特别是这些年随着高科技产品越来越多,现场观众的热情也更胜以往。端着单反的、抱着ipad的、拽着手机的,大家逮着漂亮的模特儿、霸气的新车就是一阵"咔嚓",回头发发微信微博,显得特有面子。可遇到稍懂行的朋友闲聊起展会观感,业界动态时,听着他们那专业劲儿,难免会有些小羡慕。确实,有些"专业"观众,那可是真厉害。有的从某些品牌现场模特儿水平相较往年下滑不少的表象,看到了背后是企业开始有意控制和紧缩参展成本;有的则从外 相似文献