磨损状态

作品数：200被引量：498H指数：10
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柱塞副磨损状态下的轴向柱塞泵泄流口温升特性
《液压与气动》2025年第3期123-129,共7页陈辉 岳向阳 杨哲明 汪浒江 黄家海 郝惠敏 
北方车辆研究所资助课题(AK20231044);山西省基础研究计划(TZLH20230818010)。
针对轴向柱塞泵柱塞副磨损引起泵的泄流口温度变化规律开展研究。建立9柱塞轴向柱塞泵AMESim仿真模型,并搭建柱塞泵实验平台进行验证,结果表明:在转速1000 r/min、100%排量的工况下,单个柱塞副严重磨损的柱塞泵泄流口与进口温度差值较...
关键词：轴向柱塞泵 柱塞副 磨损 热力学 
基于VMD-CNN的金刚石合片取心钻头磨损状态自动检测方法被引量：1
《自动化应用》2025年第2期99-101,共3页孟月 
考虑到钻头磨损状态会直接影响其应用阶段的振动情况,从振动信号入手检测钻头磨损状态将大大提高检测性能。为此,提出基于VMD-CNN的金刚石复合片取心钻头磨损状态自动检测方法研究。借助优化能量函数将振动信号分解为多个模态分量,并以...
关键词：VMD-CNN 钻头磨损状态 模态分量 中心频率 HILBERT变换 
改进熵权TOPSIS的综合传动装置磨损状态评价方法
《湖南大学学报（自然科学版）》2024年第12期10-18,共9页陈涛 刘勇 贾然 唐长亮 
国家自然科学基金资助项目(51605035);机电系统测控重点实验室开放课题(KF20222223203)。
为提高装置磨损评价的客观性、准确性及可解释性,基于油液光谱检测的多维元素数据,综合应用DTW、熵权TOPSIS和系统聚类方法,提出一种改进熵权TOPSIS磨损状态评价方法.首先,应用DTW方法度量磨损元素序列的相似性,提取磨损敏感特征;其次,...
关键词：DTW 熵权TOPSIS 层次聚类 油液光谱 磨损评价 
电梯鼓式制动器磨损状态智能检测研究
《中国机械》2024年第34期150-153,共4页徐平升 
本文提出了一种基于多源异构传感器数据的电梯鼓式制动器磨损状态智能检测系统。通过采集振动、声发射和温度等信号,结合小波阈值降噪、经验模态分解和希尔伯特-黄变换等信号处理技术,提取了制动器磨损的关键特征参数。利用自适应神经...
关键词：电梯鼓式制动器 多源异构数据 智能检测 剩余寿命预测 
表征联轴器磨损状态特征量的确定
《工程机械》2024年第10期131-136,I0023,共7页谢颖 郝苒杏 高志广 
在转运车进行长时间耐久性考核时,在其平移传动机构上布置振动信号采集系统,收集转运车平移传动机构在转运车连续考核时的振动数据,收集到的振动数据中包含联轴器没有磨损和联轴器出现磨损两种状态时的状态信息。为了找到能够表征联轴...
关键词：联轴器 磨损 自相关 时频分析 特征参数 
基于对抗蒸馏的轴向柱塞泵关键摩擦副磨损状态在线辨识轻量化方法
《液压与气动》2024年第10期1-11,共11页王丹丹 苗克非 吕飞 刘施镐 黄伟迪 张军辉 
国家重点研发计划(2021YFB2011902);国家自然科学基金(52105075,U21A20124);浙江省重点研究发展计划(022C01039)。
在线辨识轴向柱塞泵磨损状态对保证液压传动与控制系统的稳定可靠运行具有重要意义,但实际工况下的辨识性能受强噪声干扰。磨损状态辨识模型能通过对抗训练增强抗噪声鲁棒性,但庞大的参数量限制了其在边缘计算设备上的应用。为了兼顾抗...
关键词：轴向柱塞泵 磨损状态辨识 边缘计算 噪声干扰 知识蒸馏 对抗样本 
数控机床用刀具磨损状态识别方法
《模具制造》2024年第8期150-152,155,共4页魏传峰 
刀具磨损状态直接影响到数控机床加工质量,但现行方法存在一定的缺陷和不足,在实际应用中识别偏差较大,识别与真实一致性系数较低,难以达到预期的识别效果。为此,提出数控机床刀具磨损状态识别方法。利用声振传感器感知刀具声振信号,通...
关键词：数控机床 磨损状态 小波变换 回归分析模型 
机床刀具磨损状态集成学习识别及测试
《机械管理开发》2024年第8期4-6,共3页钟旭佳 
河南省高等学校重点科研项目(23B510012)。
为了提高刀具磨损状态识别能力,开发出了刀具磨损阶段回归模型方法。把AdaBoost集成算法加入回归模型,降低磨损过程中回归模型预测误差。研究结果表明:平稳磨损阶段所需时间最短,最长为急剧磨损阶段。进行刀具磨损识别期间,集成学习算...
关键词：刀具磨损 回归模型 集成算法 状态识别 
基于改进CNN-SVM的井下钻头磨损状态评估研究被引量：2
《石油机械》2024年第6期12-19,共8页李玉梅 邓杨林 李基伟 李乾 杨磊 于丽维 
国家自然科学基金青年科学基金项目“干热岩储层双重介质射孔簇内复杂多裂缝起裂及扩展机理研究”(52104001);国家自然科学基金面上项目“底部钻具高频扭转振动响应机理及识别方法研究”(52274003)。
现有钻头磨损评估方法中,存在人工特征提取过程可能无法完全提取正确分类所需的信号动态特征,及需要对各个统计量进行大量计算等问题。为此,提出了一种新的基于改进卷积神经网络支持向量机(CNN-SVM)的钻头磨损程度评估算法。该算法将采...
关键词：钻头磨损状态评估 卷积神经网络 支持向量机 特征提取可视化 平均池化采样 
一种基于优化VMD-CWT-CNN的柱塞泵配流盘磨损状态识别方法被引量：2
《Journal of Measurement Science and Instrumentation》2024年第1期43-53,共11页吕尚杰 谷立臣 耿宝龙 
supported by National Natural Science Foundation of China(No.51675399)。
为解决一维振动信号难以充分挖掘表达状态特征信息以及柱塞泵配流盘磨损早期识别问题,基于卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)优秀的图像处理能力,提出了一个优化VMD-CWT-CNN模型。首先,采用连续小波变换(Continuous wave...
关键词：柱塞泵配流盘磨损 振动信号 卷积神经网络 变分模态分解 连续小波变换 
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