一种变速工况下滚动轴承故障诊断方法

    公开(公告)号:CN114112398A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111410111.6

    申请日:2021-11-25

    申请人: 中原工学院

    IPC分类号: G01M13/045 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 一种变速工况下滚动轴承故障诊断方法,通过对正交方向振动信号的阶谱分析构建不受转速影响的阶谱特征,利用多层卷积神经网络提取阶谱特征中有效故障特征,最后通过全连接神经网络层决策故障类型,包括:利用双通道加速度传感器测取滚动轴承在不同转速工况时水平方向的振动信号和垂直方向的振动信号;对测取的双通道振动信号进行预处理,区分不同的故障类型,设置一定的重叠长度,将每种故障类型的双通道振动信号重叠截断成长度相同的若干段;构建阶谱特征矩阵;搭建一维卷积神经网络;对搭建的一维卷积神经网络进行训练;对训练过的一维卷积神经网络进行测试,计算出类别诊断正确率和总诊断正确率。本发明在变速工况故障诊断方面具有显著的优势。

    一种多组复合式永磁涡流耦合器

    公开(公告)号:CN111786535A

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN202010620882.7

    申请日:2020-07-01

    申请人: 中原工学院

    IPC分类号: H02K49/10 H02K49/04 H02K7/12

    摘要: 本发明提出一种多组复合式永磁涡流耦合器,包括同轴设置的主动轴和从动轴,所述主动轴和从动轴分别设有永磁转子组和导体转子组,且所述导体转子组能够沿所述从动轴的轴向移动,所述永磁转子组包括沿所述主动轴轴向从左至右依次设置的左永磁盘、复合永磁环和右永磁盘,所述左永磁盘、复合永磁环和右永磁盘均与所述主动轴同轴设置,且所述左永磁盘和右永磁盘呈左右对称设置,所述复合永磁环由位于内部的内永磁环以及环设于所述内永磁环外部的外永磁环构成;本发明可在同等体积或尺寸的情况下,大幅提高传动功率和输出转矩。

    一种氮化镓或氮化铝纳米孔的制备方法

    公开(公告)号:CN110364594A

    公开(公告)日:2019-10-22

    申请号:CN201910656222.1

    申请日:2019-07-19

    申请人: 中原工学院

    摘要: 本发明提供一种氮化镓或氮化铝纳米孔的制备方法,包括以下步骤:在蓝宝石衬底上依次进行(1)GaN或AlN薄膜层的生长;(2)SiO2薄膜层的沉积;(3)Ni薄膜层的沉积并进行Ni薄膜层的退火处理,在Ni薄膜层的退火过程中,Ni薄膜自组装形成离散Ni颗粒;(4)SiO2薄膜层的刻蚀:以步骤(3)自组装形成的Ni颗粒为掩膜,刻蚀SiO2薄膜层,直至刻蚀面抵达GaN或AlN薄膜层;(5)Ni颗粒的腐蚀:腐蚀去除Ni颗粒后,GaN或AlN薄膜层上留下SiO2纳米柱;(6)GaN或AlN薄膜层的继续生长:GaN或AlN薄膜层继续外延生长且GaN或AlN薄膜层继续生长后的高度不高于SiO2纳米柱的高度;(7)SiO2纳米柱的腐蚀:腐蚀除去SiO2纳米柱,即得GaN或AlN纳米孔。本发明形成的纳米孔的界面要好,缺陷少。

    一种基于稀疏分类算法的滚动轴承复合故障诊断方法

    公开(公告)号:CN111238816B

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202010150150.6

    申请日:2020-03-06

    申请人: 中原工学院

    IPC分类号: G01M13/045 G06K9/00

    摘要: 本发明提出了一种基于稀疏分类算法的滚动轴承复合故障诊断方法,其步骤为:首先,利用采集的正常无故障振动信号样本和已知单一故障的振动信号样本构建稀疏分解的字典;其次,对待诊断滚动轴承的振动信号进行可调品质因子小波变换,得到一系列频带不同的变换系数向量;并利用峭度筛选出故障特征向量;然后,对每个故障特征向量在字典上进行稀疏系数向量;并对每个故障特征向量进行重构及归类;最后,找出满足判断标准的重构误差的较小值所在的类别,根据类别确定待诊断滚动轴承的故障类型。本发明利用稀疏分类算法进行复合故障诊断,避免了噪声干扰,克服了分离故障源方法的缺陷,具有诊断准确、可靠性高、成本低的优点。

    一种基于稀疏分类算法的滚动轴承复合故障诊断方法

    公开(公告)号:CN111238816A

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN202010150150.6

    申请日:2020-03-06

    申请人: 中原工学院

    IPC分类号: G01M13/045 G06K9/00

    摘要: 本发明提出了一种基于稀疏分类算法的滚动轴承复合故障诊断方法,其步骤为:首先,利用采集的正常无故障振动信号样本和已知单一故障的振动信号样本构建稀疏分解的字典;其次,对待诊断滚动轴承的振动信号进行可调品质因子小波变换,得到一系列频带不同的变换系数向量;并利用峭度筛选出故障特征向量;然后,对每个故障特征向量在字典上进行稀疏系数向量;并对每个故障特征向量进行重构及归类;最后,找出满足判断标准的重构误差的较小值所在的类别,根据类别确定待诊断滚动轴承的故障类型。本发明利用稀疏分类算法进行复合故障诊断,避免了噪声干扰,克服了分离故障源方法的缺陷,具有诊断准确、可靠性高、成本低的优点。

    一种氮化镓或氮化铝纳米孔的制备方法

    公开(公告)号:CN110364594B

    公开(公告)日:2020-05-29

    申请号:CN201910656222.1

    申请日:2019-07-19

    申请人: 中原工学院

    摘要: 本发明提供一种氮化镓或氮化铝纳米孔的制备方法,包括以下步骤:在蓝宝石衬底上依次进行(1)GaN或AlN薄膜层的生长;(2)SiO2薄膜层的沉积;(3)Ni薄膜层的沉积并进行Ni薄膜层的退火处理,在Ni薄膜层的退火过程中,Ni薄膜自组装形成离散Ni颗粒;(4)SiO2薄膜层的刻蚀:以步骤(3)自组装形成的Ni颗粒为掩膜,刻蚀SiO2薄膜层,直至刻蚀面抵达GaN或AlN薄膜层;(5)Ni颗粒的腐蚀:腐蚀去除Ni颗粒后,GaN或AlN薄膜层上留下SiO2纳米柱;(6)GaN或AlN薄膜层的继续生长:GaN或AlN薄膜层继续外延生长且GaN或AlN薄膜层继续生长后的高度不高于SiO2纳米柱的高度;(7)SiO2纳米柱的腐蚀:腐蚀除去SiO2纳米柱,即得GaN或AlN纳米孔。本发明形成的纳米孔的界面要好,缺陷少。