【摘 要】
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有效的量化特征提取是设备状态监测与故障诊断研究需尽快解决的关键基础问题之一。旋转机械产生的非线性非平稳振动信号使得由信号的统计特征构成的原始高维特征空间亦呈现出一定的非线性,敏感信息被淹没在大量冗余特征中。因此有必要对原始特征空间进行优化,即在提高样本的类别可分性的同时设法降低特征空间维数以降低分类难度。流形学习(Manifold Learning)是一种能够揭示掩盖在复杂数据背后潜在本质结构的数
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有效的量化特征提取是设备状态监测与故障诊断研究需尽快解决的关键基础问题之一。旋转机械产生的非线性非平稳振动信号使得由信号的统计特征构成的原始高维特征空间亦呈现出一定的非线性,敏感信息被淹没在大量冗余特征中。因此有必要对原始特征空间进行优化,即在提高样本的类别可分性的同时设法降低特征空间维数以降低分类难度。流形学习(Manifold Learning)是一种能够揭示掩盖在复杂数据背后潜在本质结构的数据驱动方法。该方法为基于数据分布内在维数的故障状态划分提供了一条新途径。基于此,本文运用流形学习方法,对
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机械密封是动力机械和流体机械设备中非常重要的部件，在高参数、复杂工况条件下，密封腔压力和热流体会使摩擦副界面温升过高，从而造成摩擦副界面的轴向变形，摩擦副界面产生表面波度和径向锥度，摩擦副界面的热裂、非正常磨损以及摩擦副界面间的流体膜汽化等影响机械密封使用性能的问题。本文首先对泵用机械密封的冲洗液入口位置和密封腔流场进行研究，通过对比分析不同冲洗液入口位置密封腔的速度矢量图，找到冲洗液入口的最佳冷
S型焊接金属波纹管是机械密封领域中较为先进的一种密封部件，被大量应用在高参数和腐蚀性等恶劣的工况条件下石化化工等领域中。为了保证密封的可靠和人员财产的安全，设计开发出新型的波纹管膜片结构，本文对提供的波纹管从以下方面对其刚度和膜片结构进行了研究。首先，以企业生产最大型号的S型焊接金属波纹管进行ANSYS建模，并利用该软件进行刚度的模拟分析，并将模拟结果与试验和经验计算结果进行对比，解决了大尺寸的波
风电增速齿轮箱是风机传动系统中的关键组件,在极端工况条件下，风电增速齿轮的损坏是导致风力发电增速齿轮箱不能正常运行的最主要原因，因而对风电增速齿轮在啮合传动过程中的接触性能进行研究是非常必要的。本文利用有限元数值法对大型风力发电齿轮增速齿轮进行了有限元接触分析。本文首先介绍了进行风电增速齿轮有限元接触分析时所用的解析方法和数值解法，并对有限单元数值法和有限元接触分析方法的基础理论和求解基本计算过程
Job-shop Scheduling Problem（简称JSP）是一类经典且具有代表性的车间作业调度问题，在车间作业调度问题的研究中占有重要的地位。车间作业调度问题具有很高的研究价值：一方面，先进的调度优化理念能够解决车间生产过程中所面临的诸多问题，提高车间的生产能力和企业的竞争力；另一方面，车间作业调度问题属于NP（Non-deterministic Polynomial，非确定多项式）难问
制造执行系统是企业实现计算机集成制造体系中信息集成的关键环节，对企业缩短交货期、降低成本、增强市场适应力具有积极意义。论文通过对叶片制造企业生产现场的调研和分析，针对叶片制造过程动态多变造成的作业管理混乱，缺少有效的计划执行与监控措施，结合该企业信息化建设的现状开发了面向叶片加工的制造执行系统，以叶片号码为管理主线，实现了叶片制造信息的实时查询、工艺资源的有效管理和工序流转卡的打印输出功能。针对叶
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