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机电工程
机电工程

罗向阳

月刊

1001-4551

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310009

浙江省杭州市大学路高官弄9号

机电工程/Journal Mechanical & Electrical Engineering Magazine北大核心CSTPCD
查看更多>> 《机电工程》杂志系：中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊) ，创刊于1971年，由浙江大学与浙江省机电集团（原浙江省机械工业厅）联合主办，是一份在国内有较高影响力、历史悠久的机电技术领域的专业性科技期刊。以报道机械、仪表技术，机电一体化技术、自动化技术及其应用为特色。《机电工程》杂志是中国机械工程学会优秀期刊，《中国学术期刊（光盘版）检索与评价数据规范》（CAD-CJ）执行规范优秀期刊，浙江省精品科技期刊。 中国学术期刊影响因子年报-自然科学与工程技术2011版显示：复合影响因子为0.748，影响因子列机械工程学科第8位（总计86种）。
正式出版
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    基于最小势能原理的双渐开线齿轮载荷分布研究

    姜宇樊智敏姜春雷孙旭睿...
    559-569页
    查看更多>>摘要：双渐开线齿轮接触线上的载荷非均匀分布,使得载荷计算困难.采用现有的方法或过于简化导致精度不足,或过于复杂使得计算量大、耗时长,并不适用于双渐开线齿轮载荷分布研究.为此,将双渐开线齿轮接触线等分为若干段,建立了双渐开线齿轮载荷分布模型,综合有限元法对轮齿载荷分布进行了研究.首先,根据双渐开线齿轮的啮合特点,求解了时变接触线,将每一啮合时刻下的齿轮接触线"分段";然后,基于最小势能原理,建立了双渐开线齿轮的载荷分布模型,综合有限元法对齿轮轮齿载荷分布进行了研究;最后,对双渐开线齿轮与普通渐开线齿轮的载荷分布进行了对比分析,并研究了输入扭矩、齿宽对双渐开线齿轮轮齿载荷分布的影响.研究结果表明:载荷分布模型与有限元仿真结果之间的误差在10%之内,载荷分布模型合理可靠;双渐开线齿轮沿接触线方向载荷分布不均匀,节线附近载荷值最大;同参数、同工况下的双渐开线齿轮载荷波动幅度小于普通渐开线齿轮;输入扭矩增加,双渐开线齿轮节线附近载荷分布发生突变;齿宽增加,双渐开线齿轮沿接触线载荷分布不均匀程度增加.

    渐开线齿轮齿轮轮齿接触线载荷分布时变接触线分段法最小势能原理载荷分布模型输入扭矩齿宽

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    基于IPIO-VME与ConvNeXt-Encoder-GRU的轴承剩余寿命预测

    黄博昊董红涛赵晖卫若茜...
    570-582页
    查看更多>>摘要：基于振动信号的轴承剩余寿命(RUL)预测在工业安全生产中具有重要意义,但该领域目前存在着模型构建难度较高、预测精度较低的问题;为完成自适应的特征模态提取和去噪工作,简化模型构建过程,提升预测效果,提出了基于改进鸽群算法的变分模态提取(IPIO-VME)算法和基于ConvNeXt-Encoder-门控循环单元(GRU)的轴承剩余寿命预测方法.首先,鸽群算法高效准确,适用于VME的参数选择,但容易陷入局部最优,因此利用自适应惯性权重、收缩包围机制、莱维飞行等方法对鸽群算法进行了改进,以提高收敛速度和全局收敛能力;然后,为实现自适应的模态提取目的,设计了IPIO-VME算法的目标函数,能够针对VME算法和轴承振动信号的特点,有效提取轴承振动特征;最后,针对模型构建繁琐、精度低的问题,提出了ConvNeXt-Encoder-GRU模型,采用间隔与连续采样的数据集构建方法,并使用联合振动数据和特征曲线的方法进行了寿命预测模型的构建,通过ConvNeXt模块提取振动特征,然后使用Transformer的Encoder模块提取趋势特征,并利用GRU进行了融合;还对该算法和预测模型进行了实验对比验证.研究结果表明:改进鸽群算法具有更快的收敛速度和更好的全局收敛能力,在测试函数下,经过1000 次迭代,其精度最高能达到1.23×10-9;ConvNeXt-Encoder-GRU模型具备较高预测准确性,在西安交通大学-长兴昇阳科技有限公司(XJTU-SY)轴承数据集上的LogCosh指标可以达到0.0013,优于单一模型.该研究结果对轴承的故障特征提取和剩余寿命预测研究具有一定的指导意义.

    滚动轴承剩余使用寿命预测改进鸽群算法变分模态提取ConvNeXt门控循环单元

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    风电齿轮箱迷宫密封泄漏量分析及结构优化设计

    高羡明张洋张功学杨汶轩...
    583-593页
    查看更多>>摘要：为了分析某风电齿轮箱内迷宫密封各参数对泄漏量的影响,利用数值模拟和构建代理模型对迷宫密封的泄漏行为开展了研究.首先,根据风电齿轮箱三维实体模型构建了其迷宫密封三维流场模型;然后,基于FLUENT软件,通过单一变量法研究了迷宫密封泄漏量随进出口压力比、润滑液动力黏度、高速轴与低速轴的转速和迷宫密封的密封齿间隙的变化规律;最后,构建了径向基神经网络(RBF)代理模型,在该代理模型的基础上,在影响迷宫密封性能的因素中,选取了密封间隙、密封腔体高度和密封腔体宽度三个结构参数作为设计变量,以迷宫密封的最小泄漏量和出口最大速度为优化目标,使用非劣分层遗传算法(NSGA-Ⅱ)获得了最优解.研究结果表明:迷宫密封泄漏量受两个转轴的转速影响很小;泄漏量与进出口压力比、密封间隙成正比,而与润滑油动力黏度成反比;求得最优解对应的参数所对应泄漏量减小了 47%,出口最大速度降低了 36%,数值模拟与优化理论计算结果一致.该结果可为研究迷宫密封泄漏量的影响特性提供理论依据.

    风电机组齿轮箱迷宫密封泄漏量数值模拟优化设计径向基神经网络(RBF)代理模型

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    基于监督对比学习和混合注意力残差网络的隔膜泵单向阀故障诊断

    任洪兵彭宇明黄海波
    594-603页
    查看更多>>摘要：由于工业生产环境中的强噪声和其他环境激励,隔膜泵单向阀不同故障的特征呈现一定的相似性,导致传统深度学习方法对单向阀的故障状态难以准确识别.为解决这一问题,提出了一种结合监督对比学习和混合注意力残差神经网络(HA-ResNet)的隔膜泵单向阀故障诊断方法.首先,将注意力机制引入了残差神经网络以提升网络的学习能力,自适应调节了重要但微弱特征权重,并以恒等变换减少了有效信息被抑制现象;其次,提出了加权"监督对比损失(SCL)+交叉熵(CE)损失",调节单向阀不同故障状态数据之间的距离,明确了单向阀不同故障状态的分类边界与降低噪声或环境激励的干扰;最后,通过工程实测数据,对监督对比学习和HA-ResNet融合方法的有效性和稳定性进行了验证.研究结果表明:监督对比学习和HA-ResNet融合方法在隔膜泵单向阀验证集上的平均准确率达到了99.3%;与其他故障诊断方法相比,其在诊断精度和稳定性上都具有一定的优势,验证了该方法在噪声干扰条件下故障诊断的可靠性.

    隔膜泵单向阀故障诊断监督对比损失混合注意力残差神经网络特征相似性深度学习方法

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    圆柱滚子轴承滚子对数修形优化研究

    吕海霆郭玉飞魏延刚许凯...
    604-612页
    查看更多>>摘要：为了提高轴承的疲劳寿命,采用Romax Designer工程分析软件,在充分考虑径向游隙和内外圈相对倾斜量(影响轴承寿命的主要因素)对修形效果影响的基础上,对某大兆瓦风电机组齿轮箱输出轴轴承进行了对数修形优化分析.首先,对国际标准ISO/TS 16281 寿命计算方法进行了简要分析;然后,对不同径向游隙情况下对数修形的效果进行了分析;最后,对不同内外圈相对倾斜量情况下对数修形的效果进行了分析.研究结果表明:以轴承最大接触应力最小为优化目标和以国际标准ISO/TS 16281 寿命最长为优化目标的轴承对数修形,其最佳修形量不同,相应的ISO/TS 16281 寿命有很大不同;在该轴承的具体条件下,以ISO/TS 16281寿命最长为优化目标的最佳修形凸度量对应的ISO/TS 16281 寿命比以最大接触应力最小为优化目标的最佳修形凸度量对应的ISO/TS 16281 寿命长2.39%～10.63%;以ISO/TS 16281 寿命最长为优化目标的最佳修形凸度量对应的ISO/TS 16281 寿命比未修形的ISO/TS 16281 寿命长111.47%～1 054.88%,建议以ISO/TS 16281 寿命最长为优化目标对轴承进行修形优化设计.该研究结果可为滚子类轴承的优化设计提供参考.

    滚柱轴承对数修形接触应力疲劳寿命径向游隙内外圈相对倾斜量国际标准ISO/TS16281

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    预测轴承寿命的gate递归单元特征融合域自适应模型

    曾玉海程峰魏春虎杨世飞...
    613-621页
    查看更多>>摘要：采用现有的数据驱动模型对不同工况下的轴承剩余使用寿命(RUL)进行预测时,精度会大幅下降.针对这一问题,提出了一种基于门控递归单元特征融合领域自适应(GFFDA)模型的轴承RUL预测方法.首先,采用信号分析方法对轴承振动信号进行了特征提取,并采用特征评价的方法选择出了5 个最优特征,在最优特征的基础上,采用粒子群算法优化后的支持向量机的方法对轴承的健康阶段进行了划分;然后,选择目标域和源域退化阶段的最优特征子集作为GFFDA模型的输入,采用源域数据对特征提取器和寿命预测模块进行了预训练;最后,更新了目标特征提取器和寿命预测模块,对目标域的RUL进行了预测;并使用西安交通大学的轴承数据集对该GFFDA模型的有效性进行了验证.研究结果表明:相比于现有的数据驱动模型,GFFDA模型具有更好的跨工况分析能力和更出色的信息提取能力;同时,在对变工况的轴承寿命进行预测时,采用GFFDA模型具有更好的性能.

    滚动轴承剩余使用寿命(RUL)特征评价对抗自适应门控递归单元特征融合领域自适应(GFFDA)模型数据驱动模型

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    EHDE和WHO-SVM模型在齿轮箱故障诊断中的应用

    马晓娜周海超
    622-632页
    查看更多>>摘要：针对现有齿轮箱故障诊断方法对数据长度敏感的缺陷,提出了一种基于增强层次多样性熵(EHDE)和野马算法(WHO)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断模型.首先,传统熵值特征提取方法在特征提取阶段对数据样本的长度比较敏感,为此提出了增强层次多样性熵,并将其作为特征提取指标用于提取齿轮箱的故障特征;其次,采用WHO算法对SVM模型的参数进行了优化,建立了参数最优的WHO-SVM分类器;最后,将故障特征样本输入至WHO-SVM分类器中进行了训练和识别,完成了样本的故障识别;利用齿轮箱数据集分别从数据长度敏感性、算法特征提取时间、模型诊断性能三种角度对EHDE、精细复合多尺度样本熵、精细复合多尺度模糊熵、精细复合多尺度排列熵、精细复合多尺度散布熵、精细复合多尺度波动散布熵进行了对比研究.研究结果表明:EHDE方法对数据长度的要求较低,在数据长度为512 时即可以取得99.1%的平均识别准确率,在诊断稳定性和诊断精度方面均优于其他对比方法;在算法的泛化性实验中,EHDE方法能够以98%的准确率识别齿轮箱的不同故障类型,具有明显的泛化性和通用性.

    齿轮箱故障诊断增强层次多样性熵野马算法优化支持向量机数据长度敏感性算法特征提取时间模型诊断性能

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    基于MFO-BPNN的螺旋钻机钻速预测研究

    李嘉辉王英郑荣跃叶军...
    633-642页
    查看更多>>摘要：针对利用现有经验公式所建立的螺旋钻机钻速预测模型存在准确度不足的问题,提出了一种基于飞蛾扑火算法(MFO)的反向传播神经网络(BPNN)钻速预测模型.首先,对MFO算法的基本原理进行了研究,构建了MFO算法优化BPNN的具体流程;接着,采集了江苏无锡某施工现场钻探数据,并分析了钻速影响因素,运用小波阈值降噪、归一化和灰色关联度分析等系列方法对采集数据进行了预处理,得到了训练和测试集;然后,将MFO算法运用于神经网络的权值和阈值训练,以代替原有梯度下降法,建立了MFO-BPNN钻速预测模型;最后,对上述预测模型与BPNN模型、遗传算法优化反向传播神经网络(GA-BPNN)模型以及粒子群优化算法优化反向传播神经网络(PSO-BPNN)模型的预测结果和评价指标进行了详细的对比分析.研究结果表明:运用 MFO-BPNN建立的钻速预测模型,其可靠性达到了91.65%,其决定系数(R2)优于其他 3 种预测模型,3 项误差指标也是其中最低的,说明该模型的预测精度良好,适合于桩基础工程的实际应用,可为复杂因素影响下的钻速预测提供一种新思路.

    螺旋钻机钻速预测飞蛾扑火算法反向传播神经网络遗传算法优化反向传播神经网络粒子群优化算法优化反向传播神经网络决定系数桩基础工程

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    基于边界辅助判别的滚动轴承故障特征增强及诊断方法

    李佰霖鲁大臣付文龙陈禹朋...
    643-650页
    查看更多>>摘要：滚动轴承作为机械设备重要部件,对保障设备安全稳定运行具有重要意义.针对实际诊断中的滚动轴承故障数据不平衡问题,提出了一种基于边界辅助判别的辅助分类生成对抗网络模型(BD-ACGAN).首先,设计了一种可用于提取故障样本边界细节特征的边界辅助判别器,以引导生成器生成更真实的样本,并采用该生成样本解决了数据不平衡的问题;其次,采用了自适应权重损失模块,动态调整了损失权重,使该模型更加关注重要的特征信息,从而提高了该模型的生成质量和特征表达能力;利用生成样本和真实样本数据对BD-ACGAN模型进行了增强训练,提高了该模型的泛化能力和诊断能力;最后,进行了消融实验及对照实验,对BD-ACGAN模型的特征增强能力和诊断效果进行了验证,分别采用美国凯斯西储大学和西安交通大学滚动轴承数据集对模型进行了实验验证.研究结果表明:该BD-ACGAN模型能够有效利用故障样本的边界特征解决数据不平衡问题,并且故障诊断精确度为98.79%,优于其他对照模型,为滚动轴承故障诊断提供了一种新的方法.

    轴承故障诊断数据不平衡边界辅助判别的辅助分类生成对抗网络故障特征增强自适应权重损失数据集增广

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    基于改进NSGA-Ⅱ算法的RV减速器参数多目标优化研究

    杨昊霖王茹芸罗利敏贡林欢...
    651-658页
    查看更多>>摘要：旋转矢量(RV)减速器是工业机器人核心部件,对于机器人的性能起到关键作用.针对提升RV减速器综合性能的问题,从优化传动压力角的相关参数出发,对其结构参数(摆线轮齿数、短幅系数、针径系数、摆线轮宽度等)的多目标优化设计进行了研究.首先,研究了摆线轮平均压力角、传动效率和传动机构体积三者的相关参数之间的关系;然后,以此为优化目标,在摆线轮标准齿廓方程的基础上建立了多目标优化数学模型(该模型采用了基于非支配占优排序遗传学算法(NSGA-Ⅱ)改进了交叉算子系数生成的改进NSGA-Ⅱ算法);通过模型求解得到了帕累托最优解集,根据模糊集合理论的相关方法选取了最优解;最后,以某公司 220-BX型RV减速器为例,进行了优化设计,建立了3D模型后进行了有限元分析,并加工出实验样机,进行了传动效率对比实验.实验结果表明:摆线轮平均压力角减小了7.19%,体积减小了11.1%,传动效率提高了4.9%.研究结果表明:该模型交互性强,能提高设计效率并节省设计开销,可为实际RV减速器工程优化设计提供参考.

    机械传动旋转矢量(RV)减速器改进非支配占优排序遗传学算法(NSGA-Ⅱ)多目标优化平均传动压力角传动效率

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