针对井口用于油管上卸扣的液压动力钳,进行一系列自动化升级,以实现动力钳自动调整位置、上卸扣油管、换挡、对缺口等功能,最终实现井口无需作业工操作动力钳,仅仅远程操作遥控器即可。实际应用证明,该液压动力钳的自动化升级大大提高了操作工的安全性、舒适性,降低劳动强度。

为了提高移动液压钳运行稳定性,降低对小修自动化平台的冲击,采取理论计算、运动仿真及试验验证相结合的方法,分析移动液压钳运动状况。计算其受力、时间、加速度等参数,通过多体动力学软件ADAMS建立虚拟样机模型进行动力学仿真,分析移动液压钳的运动和受力情况,最后结合试验测试结果,论证了移动液压钳以不大于1.18 m/s^(2)的加速度启动,其运动过程不会出现滚轮抬离导轨、门架跳动等对导轨造成冲击的现象。

针对滚动轴承振动信号易受到非平稳噪声的影响,提出一种改进注意力机制的多尺度内核网络(IA-MKNet),以从含噪振动信号中提取更敏感的特性信号。首先提出一种改进的多尺度卷积注意力机制(IAM),自适应提取有意义的故障特征并自动抑制噪声;然后针对振动信号固有的多时间特征,设计基于IAM的自适应多尺度核残差块来捕获振动信号的多时间尺度故障特征;最后提出一种基于自适应集成学习器的组合策略,通过融合多个IA-MKNets的输出来增加特征的多样性,从而进