为解决遥操作工程机器人作业过程中视频图像传输的时延问题,建立了基于双目视觉的遥操作工程机器人定位系统,提出一种基于单特征点匹配(SFPM)的双目立体视觉定位方法。通过对机器人抓手和抓取物上的单特征点的特征检测和立体匹配,实现特征点的三维信息恢复,并将获取的二者空间坐标和相对距离实时反馈给操作者,为远程遥控机器人逼近并抓取目标物提供判断依据。实验表明该方法能够对目标物实现快速准确定位,定位精度满足工程作业要求,可为遥操作工程机器人的视觉提示系统设计提供技术参考。

飞机焊接导管由1个主管件、多个支管件以及安装在管件末端的附件组成,结构复杂,检测难度大。首先对焊接导管结构进行分析,提炼出管件和附件的检测要素;然后采用带有激光叉形测头和接触测头的组合式关节臂坐标测量机对焊接导管进行测量,获得各管件和附件的测量数据;最后从检测要素中定义基准要素,采用3-2-1匹配方法进行配准,从而获得各检测要素的误差情况。

小型天然气冷冻脱水装置利用外供冷源,在低温条件下,通过蒸气冷凝以达到天然气脱水的目的,具有小型化、橇装化、流程短、占地小、耗能少、无需人员值守等优点。然而,现场试验应用结果显示,该装置存在排污系统设计不合理、冷凝器效率低、整体散热差和热交换效率低等问题。为此,对原装置原料气冷却换热和干气复热方式、撬装尺寸、整体散热和排污系统进行优化改造,并在蓬莱4井对优化后的装置进行了现场试验。结果表明优化后的小型天然气冷冻脱水装置运行平稳,进出口天然气露点降达34℃,产水量达1.5 kg/h,脱水效果良好,适用于小规模井场、孤井,为就地处理非含硫天然气提供了一种有效方法。

针对微弱故障信号易被强噪声淹没的难题,提出了一种基于小波包降噪与改进LMD相结合的提取微弱信号特征向量的方法。首先选择恰当的小波基进行小波包分解,再根据计算出的最优小波包树进行信号重构,实现对原始信号的降噪处理。然后对重构的信号进行LMD分解,再计算PF分量的互相关系数和峭度值,减少虚假分量同时增强故障信号幅值。最后对真实的PF分量进行包络谱分析,提取弱信号的故障特征。实例研究结果表明该方法能够有效地提取出淹没在强噪声中的故障弱信号的特征向量。

针对锂电池充放电数据中夹杂噪声从而影响剩余使用寿命预测的问题,首先基于多分辨率的小波降噪方法,提出了锂电池充放电曲线降噪方法。然后采用支持矢量机回归方法建立了基于降噪数据的支持矢量机预测模型。最后用实验的方法采集锂电池容量保持率-充放电次数数据,对数据进行降噪并应用支持矢量机回归方法对其进行了寿命预测。结果显示基于降噪数据建立的支持矢量机回归模型预测性能优于基于原始数据建立的支持矢量机回归模型的预测性能,该方法预测结果与实际实验数据相对偏差在2.1%以内。

以起重机械中广泛应用的电力液压鼓式制动器为研究对象,确定传感器安装位置,搭建硬件电路并编制配套的下位机程序,将检测装置调试至稳定状态,并将检测装置安装在模拟制动试验台进行台架制动试验,对其检测性能进行试验验证。试验结果表明,所设计的起重机制动器摩擦系数检测装置可通过液晶显示器对被检测量实时显示,并将数据通过串口通信传输至上位机进行相关曲线绘制及数据保存,且所测数据符合制动摩擦学规律。该装置具有便携以及快速检测的特点,易于安装,可为起重机制动器的现场检测以及故障排查提供便利,能够有效防止事故的发生。

在使用声发射检测技术对耐火材料进行检测时,因为只能采集到经传递衰减后的声波信号,而非损伤源信号,故不能准确判断损伤状况。而恢复、获取损伤源信号,首先需要掌握声发射信号在耐火材料中的传递规律。以两种工业用耐火材料为研究对象,使用了主动传感方法模拟发射声发射信号,以幅值相对衰减系数和能量相对衰减系数作为判别指标,研究了应力波在耐火材料中不同传递通道下的传播规律。研究发现应力波在耐火材料中传递时信号的能量都比幅值对信号相对衰减响应更明显;相同的传递通道下,不同的传递方向,传递后信号的幅值、能量衰减系数均相同;幅值、能量衰减系数都与传递通道通道长度符合线性关系,线性度很高。

当零件的几何公差及其基准同时应用最大实体要求(MMR)时,可使零件在满足可装配性情况下降低其加工成本。然而,在这种情况下如何评定零件的几何误差,现有的物理评定方法是通过物理综合量规来进行评定,存在测量柔性小、制造成本高等问题;现有的数学评定方法仍存在很大的局限性。针对这些问题,根据零件被测要素的平行度公差及其基准同时应用MMR(简称MM平行度公差)时的工程语义以及零件平行度物理检测方法的评定机理,建立了零件相应的虚拟量具以及提出零件MM平行度的数学评定方法。可将该方法拓展到其它类型的MM方位误差的评定中。最后给出所提方法在汽车连杆MM平行度公差评定中的应用,验证了该方法的可行性。

针对滚动轴承全寿命退化状态难以有效识别的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)与支持向量机(SVM)相结合的滚动轴承退化状态识别方法。该方法先用包络熵确定VMD的最优分解层数,再根据峭度及相关系数准则选择VMD分解后的敏感本征模态分量(IMF),然后提取敏感IMF分量的时域指标和能量熵构成退化特征向量序列,最后随机抽取不同退化状态下的少量样本输入SVM模型训练,建立退化状态模型库,并用真实数据进行测试。实验结果表明该方法能够准确识别出轴承的退化状态,通过与EMD-SVM、EEMD-SVM模型对比,验证了该方法的优越性。

为了更好的了解风力机制动器的振动特性,探讨了1.3MW的风力发电机盘式制动器的变形对制动振动的影响,考虑了制动盘和摩擦片之间摩擦特性,以有限元理论为基础,建立了风力机盘式制动器摩擦副的有限元模型,得到了制动器摩擦副的变形结果,根据结果分析了有变形和无变形两种情况下的制动盘振动特性,并进行了对比。研究结果表明在风力机制动过程中,制动器摩擦副会产生一定程度的变形,这种变形会引起制动盘的刚度变大,从而影响到制动盘的振动频率。这将为今后优化制动器的结构提供一定的理论支撑。