【摘 要】
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滚动轴承是机械设备中的基础性零件,在旋转机械中具有举足轻重的地位。因此,滚动轴承的状态监测和剩余使用寿命预测在工业生产中显得尤为重要。传感器技术、数据存储和处理速度的进步,以及物联网、人工智能的飞速发展,诚然将我们带入了工业大数据时代。在工业大数据的背景下,基于数据驱动的滚动轴承的剩余寿命预测得到了长足的发展。本文正是围绕基于传统的数据驱动方法进行剩余寿命预测的几个关键步骤(特征提取与选择、特征融
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滚动轴承是机械设备中的基础性零件,在旋转机械中具有举足轻重的地位。因此,滚动轴承的状态监测和剩余使用寿命预测在工业生产中显得尤为重要。传感器技术、数据存储和处理速度的进步,以及物联网、人工智能的飞速发展,诚然将我们带入了工业大数据时代。在工业大数据的背景下,基于数据驱动的滚动轴承的剩余寿命预测得到了长足的发展。本文正是围绕基于传统的数据驱动方法进行剩余寿命预测的几个关键步骤(特征提取与选择、特征融合、健康状态划分及剩余使用寿命预测)展开研究,主要研究内容分为以下三个部分。(1)提出了基于初筛和复筛的
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为了提高大型设备中的大型螺母装配效率,同时为了保证大型设备的装配质量,本文对移动式拧螺母机器人作业系统进行了研究,在移动底盘靠近目标后利用视觉伺服手段驱动机械臂对目标进行定位夹紧操作。本文的主要研究内容如下:(1)论文对比研究了视觉伺服方案,对比之下,文中将增量式PID控制器融入了基于图像的视觉伺服机器人控制方案,并加入任务序列模型,实现机器人的稳定启动,减少了系统的震荡可能性。(2)对于目标的视
四川省电力系统中清洁能源比例极高,但电源建设的高速发展和省内用电需求的增速放缓导致了电网的失衡。水电外送难导致水电弃水日益严重,进而降低电力系统利用效率。因此本文在国家重点研发计划项目《分布式光伏与梯级小水电互补联合发电技术及应用示范》(2018YFB0905200)的支持和引导下,对四川省电力系统进行供给侧结构优化。基于Energy PLAN模型分析四川省各部门能源结构,利用水-光-风-储互补,
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随着社会的进步和科技日新月异的发展,通信、武器装备、电力、计算机网络等各个领域的设备系统呈现性能需求日益增加,组成结构更为复杂的发展趋势,这对各类设备系统的可靠性具有较高的要求,传统的可靠性分析方法往往只考虑了系统中的独立性失效,忽视了相关性失效的分析,这会导致可靠性评估结果与实际情况之间出现不一致,从而造成一定的隐患(如对可靠性设计优化和维护造成误导),因此,对相关性故障进行建模和分析,对提高系
滚动轴承是旋转机械中使用频率最高的机械零部件之一,长期处于高速、满负荷的运行状态使它成为最易损坏的机械零部件之一。轴承的运行状况对于保证整个机械系统的正常运行都有着极为重要的影响。因此,准确的故障诊断对于确保机械设备的安全可靠运行至关重要。过去,传统的机器学习理论开始削弱人工的贡献,并将人工智能技术带入了故障诊断。近年来,基于深度学习的数据驱动型故障诊断技术由于其强大的特征学习能力而受到了越来越多
作为一种在光、电、热等激励条件下均能够发生绝缘体相到金属相的可逆性相变(Metal-Insulator Transition,MIT)的功能性材料,二氧化钒(VO_2)薄膜相变前后在电学、光学方面均有明显的开关特性。基于其特性,氧化钒薄膜被广泛应用于智能窗、光开关和调制等领域。然而,一般情况下制备所得的VO_2薄膜存在着热滞回线宽度普遍大于10℃,且相变温度(60℃)与室内温度(30℃)仍相差达3