汤武初
- 作品数：40 被引量：100H指数：5
- 供职机构：大连交通大学更多>>
- 发文基金：辽宁省自然科学基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目更多>>
- 相关领域：机械工程交通运输工程自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
- 高速列车故障轴箱轴承的温度分布研究被引量：23
- 2016年
- 高速列车轴箱轴承是高铁转向架的关键部件,其性能好坏直接影响列车的安全行驶,而轴承温度的升高直接影响轴承寿命,因此轴承温度是列车在线监测系统重点监测的对象之一。本文对高速列车轴箱轴承温度场进行了三维建模与理论分析计算,确定了高铁轴承温度的整体分布及不同程度故障的轴承温度分布。设计并搭建了试验平台,通过正交试验对影响轴承温度的因素进行分组分析。试验结果显示:轴承温度的分布与仿真及理论计算结果相符合;影响轴承温度的最大因素是轴承的润滑,其次是受力,第三是轴承早期的表面损伤。本文研究对高速列车轴箱轴承在线故障预警提供了理论及试验依据。
- 汤武初王敏杰陈光东孙玉超许立
- 关键词：高速列车轴箱轴承温度场故障预警
- 基于BP神经网络的圆锥滚子轴承故障诊断被引量：14
- 2016年
- 圆锥滚子轴承在旋转机械中应用较为广泛,其故障对整机的运行状态将造成极大的影响,因此对其进行故障诊断十分必要。文中提出了基于神经网络的圆锥滚子轴承故障诊断方法。利用小波包分解对轴承的振动信号进行分析,将分解后得到的小波包能量矩归一化处理后作为特征向量,用标准数据的特征向量构成的训练样本对BP神经网络进行训练和测试,达到误差要求后,用该网络对圆锥滚子轴承的故障仿真实验数据进行故障诊断,诊断结果在误差范围内,达到故障诊断目的,验证了该方法在圆锥滚子轴承故障诊断中的有效性。
- 许立张宇汤武初施志辉张火车
- 关键词：圆锥滚子轴承小波包分解BP神经网络
- 高速铁路轴承专用试验机测控系统被引量：1
- 2014年
- 研制了高速铁路轴承专用试验机的测控系统.该系统满足国家铁道关于机车车辆轴箱滚动轴承在轴箱试验机上的热试验和耐久性方法的标准,同时具有转速和载荷的自动控制、能适应不确定的试验规程和试验控制步骤的特点,满足高速铁路轴承的性能检测和模拟试验的要求.
- 汤武初于淼石小磊陈光东施志辉
- 关键词：试验机
- 轴承试验机支撑轴箱内轴承的疲劳特性分析
- 2014年
- 以轨道车辆轴承试验机支撑轴箱内的轴承为研究对象,在恒定径向载荷和轴向变载荷下,利用ADAMS动力学仿真分析软件,仿真出支撑轴箱内轴承各元件间作用力随时间变化的情况,支撑轴箱内轴承各元件间幅频特性随时间的变化情况,可知支撑轴箱内轴承滚子出现最大载荷时的位置,和轴承振幅最大处的频率,并与主轴的固有频率比较,分析其共振情况.对支撑轴箱内轴承进行Pro/MECHANICA疲劳特性分析,可知支撑轴箱内轴承的寿命能否达到许用的要求.以上的分析结果,为试验机主轴系统的安全运行提供保障.
- 施志辉石小磊汤武初于淼陈光东
- 关键词：试验机轴承动力学分析
- 一种高速列车径向超声悬浮轴承
- 本发明公开了一种高速列车径向超声悬浮轴承，包括压电换能器、轴承箱、弹簧组件和减振组件；压电换能器包括变幅杆、前盖板、绝缘套筒、后盖板和预应力螺栓；轴承箱包括两个八边形箱体和一个由T形架与空心圆柱体组合在一起的组合体；减振...
- 杨亮王琼汤武初施志辉王春张恩赫
- 倒频谱在压缩机故障诊断中的应用被引量：13
- 2006年
- 针对压缩机故障的特点,利用在线检测系统对在工业运行中的压缩机进行检测,对测得的振动信号进行了频谱分析,结合谱图,详细介绍了倒频谱在故障诊断中的应用。实践证明了,倒频谱在检测周期信号和识别边频上具有独特的功能。
- 汤武初杨彦利伉大俪赵亮
- 关键词：振动与波倒频谱故障诊断压缩机在线检测
- 一种磁力传动变速装置
- 本发明公开了一种磁力传动变速装置，包括输入模块、连接模块和输出模块，输入模块与连接模块通过双层联轴器连接，连接模块与输出模块通过双层联轴器连接；连接模块的级联数为1个或多个，连接模块的级联数有多个时，连接模块之间通过双层...
- 葛研军聂重阳杨均悦汤武初邵万珍张文跃辛强
- 无轴承无电机磁动力数控机床电主轴系统
- 为使数控机床主轴系统具有自悬浮和自驱动能力，实现机床主轴无磨损、高转速、高精度、大功率的运行。提供了一种无轴承无电机磁动力数控机床电主轴系统，其中包括壳体(4)、主轴(2)、套压在主轴中间的推力圆盘(8)及两端的两个转子...
- 葛研军蒋成勇张连东沙智华张生芳汤武初杨君悦
- 文献传递
- 基于特征融合和ResNet的滚动轴承故障诊断被引量：3
- 2023年
- 由于滚动轴承信号非平稳、非线性,导致轴承的故障信息提取困难,并且采用传统故障诊断方法诊断精度低,又过度依赖专家经验以及深度学习的故障诊断方法需海量的训练数据,为了解决上述问题,提出了一种基于特征融合和深度残差神经网络(ResNet)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用变分模态分解(VMD)和经验模态分解(EMD)的方法分解了原始信号;然后,根据方差贡献率和相关系数筛选确定了有效分量,对筛选出的有效分量进行了特征融合,组成数据集输入到ResNet模型中,并进行了故障诊断;最后,利用开源数据集对基于特征融合和深度残差神经网络(ResNet)的滚动轴承故障诊断方法进行了可行性和有效性验证,并通过滚动轴承实例数据验证了其泛化能力和鲁棒性。研究结果表明:在开源数据集中,采用该方法所获得的故障识别率达到了99.8%,相比于传统卷积神经网络(CNN)90%的故障识别率,其故障识别率更高;在滚动轴承实例数据集中,采用该方法所获得的故障识别率达到了97%以上,进一步证明了特征融合结合深度残差神经网络的故障诊断方法可有效应用于滚动轴承故障诊断中。
- 汤武初吕亚博刘佳彬韩丹
- 关键词：经验模态分解
- 限幅的变步长BP算法被引量：3
- 2005年
- 针对BP算法学习速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出了一种新的变步长算法——限幅的变步长算法C VLBP。这种算法根据误差来调整下次的学习步长,同时把步长限制在一定范围内,这样在计算量增加很少的情况下,使学习时间大为缩短的同时,也避免了过多的振荡,防止了系统的发散。仿真结果表明,该算法具有跳出局部最优的能力,同时对初始权值和阈值具有一定的鲁棒性。
- 杨彦利汤武初赵亮伉大俪
- 关键词：BP神经网络自适应LMS算法
