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关键词： 砂卵石地层   盾构   均匀磨损   EDEM离散元   刀盘刀具设计  

摘要： 为解决砂卵石地层土压平衡盾构掘进中整盘刀具非均匀磨损问题，基于摩擦磨损原理，建立刀具磨损量计算方法，提出盾构整盘刀具均匀磨损理论及刀盘刀具设计方法。采用EDEM颗粒流数值软件，构建6.6m砂卵石地层均匀磨损盾构掘进模型，验证了整盘刀具的均匀磨损性能。研究表明：1）通过设计不同的刀盘线形，并在各轨迹半径上布置特定的刀具数量能够实现整盘刀具的均匀磨损；2）刀盘线形及刀具数量与“环向布刀指数β”、“地层岩性指数n”有关。地层条件一定时，β值是影响均匀磨损盾构刀盘刀具设计的关键因素，对于常规直径盾构（2.5m≤R<6m），合理的β值范围为1.83～2。对于大型盾构(R≥6m)，β=2，应设计平面刀盘，并在各轨迹上按照径向尺度的平方布设刀具数量；3）均匀磨损方案下，整盘刀具磨损程度差异较小，外圈刀具磨损系数降低，最大不换刀连续掘进距离大幅增加。

关键词： 磁流变液制动器   区间理论   动态故障树   Markov链   BDD   模块化分解   系统可靠性   重要度  

摘要： 针对磁流变液制动器结构冗余、失效数据少且动态失效等问题，引入动态故障树和区间理论，提出一种区间动态故障树的磁流变液制动器系统可靠性分析方法。首先，融合区间理论和动态故障树，提出区间动态故障树方法，并推导了区间动态故障门和区间动态故障树重要度求解方法；然后，分析和定义了磁流变液制动器的故障模式影响及危害性和严酷度等级，同时，建立了磁流变液制动器的系统动态故障树；最后，以某新型多槽式磁流变液制动器为例开展了可靠性和重要度分析，验证了方法的可行性和与产品失效的一致性。研究为磁流变液制动器的推广应用和优化和改进优化提供了理论依据。

关键词： 电化学储能   热失控   状态监测   多维传感   故障诊断  

摘要： 随着电化学储能系统规模增大,电压等级不断提高,提高储能系统故障监测与诊断的灵敏度和精确性,实现故障早期预警和隔离,成为国内外众多学者的研究热点。该文围绕大规模电化学储能系统的状态监测与故障诊断,从典型故障及其状态变量响应特性、在线监测与多维传感、故障诊断与辨识方法等3方面对国内外电化学储能系统的故障监测与诊断研究现状进行总结分析。首先,对热失控和绝缘故障等典型故障特征进行梳理。随后,分析气体传感器和光纤光栅传感等多种原位在线监测方法在电化学储能系统中的应用现状和优缺点,探究多维传感应用于大规模电化学储能系统的可行性。总结基于模型方法和数据驱动等非模型方法的多种故障诊断方法及其局限性。最后,对当前研究面临挑战、需要解决的关键问题进行分析。

关键词： TBM   CNS infection   mNGS   GeneXpert   MTB culture   ENCEPHALITIS   ETIOLOGIES  

摘要： BackgroundTuberculous meningitis (TBM) is a severe central nervous system (CNS) infection with a challenging diagnosis due to inadequate detection methods. This study evaluated current clinical detection methods and their *** cohort of 514 CNS infection patients from 2018 to 2020 was studied. Data on general demographics, Cerebrospinal Fluid (CSF) analysis, epidemiology, and clinical outcomes were collected. TBM patients were identified, and the sensitivities of mmetagenomic next-generation sequencing (NGS), GeneXpert, and microbial culture were compared. Kappa statistic assessed the consistency between *** the patients involved, TBM (29%) and neurosyphilis (25%) were the two most prevalent CNS infections. CSF analysis indicated that 76% of patients had leukocytosis, suggesting a potential CNS inflammation. In TBM cases, 92.5% had elevated CSF protein and leukocyte counts. Moreover, the percentage of positive mNGS results was 55.6%. GeneXpert and MTB cultures alone had lower sensitivity, but combined use resulted in a 53.4% positive *** study highlights the high sensitivity of mNGS, comparable to GeneXpert and MTB culture. The combined methods are cost-effective and straightforward, and can partially substitute for mNGS, offering valuable alternatives for TBM diagnosis and providing insights into multiple diagnostic strategies in clinical practice.

关键词： 故障诊断   时频融合   注意力机制   双通道卷积神经网络  

摘要： 为进一步提高轴承故障诊断准确率,提出了一种基于快速傅里叶变换(fast fourier transform,FFT)和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD),并融合多级注意力机制的双通道卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型用于滚动轴承故障诊断。首先,将一维故障信号经过FFT和VMD处理后进行堆叠,作为双通道CNN的输入;其次,将预处理后的数据分别通过基于通道注意力和全局注意力的二维CNN提取重要特征;再次,利用交叉注意力机制将两个通道提取的特征进行融合;最后,经过全连接层和softmax分类器进行故障诊断。试验结果表明:采用该方法在美国凯斯西储大学10类轴承故障数据集的平均准确率达到100%,其诊断精度优于常见的故障预测模型和单通道模型,有利于促进轴承的智能故障诊断研究和实际应用。

关键词： 履带式甘蔗收获机   丘陵山地   底盘调平机构  

摘要： 针对履带式甘蔗收获机在横向斜坡的丘陵山地作业时容易侧翻问题，本文设计了一种适用于履带式甘蔗收获机的底盘调平机构。基于履带式甘蔗收获机中间有甘蔗输送通道的特点，提出了两侧设置调平机构的方案。开展了底盘调平机构关键部件参数设计和各调整油缸受力分析。根据相似性原理搭建缩小比例的试验平台，对试验平台进行了横向倾翻分析和横向姿态调整试验。理论计算和试验结果表明，横向调整后横向倾翻角比调整前横向倾翻角大，横向倾翻角得到提升，调平底盘可以有效改变整机质心，在一定程度上提升了整机横向稳定性。横向倾翻试验中，调整前横向倾翻角为24.31°，横向调整后横向倾翻角为27.52°，横向调整后横向倾翻角提高13.20%。横向姿态调整试验结果表明，横向调整角最大10°，调整时间为1s，调整精度在0.5°以内，验证了机构横向姿态调整的可行性。在底盘调平机构初始状态，调整油缸所受负载最大值为871.61N，换算成样机所需推力为55783.04N。

关键词： 力学计量   滚动轴承   故障诊断   变分模态分解   减法平均优化器   包络峭度   优化算法  

摘要： 针对变分模态分解(VMD)的分解层数K和惩罚因子α难以选择问题，提出了用减法平均优化器(SABO)对参数寻优的方法。首先，采用SABO对K和α进行寻优，输出最优参数组合并代入到VMD中，将原始振动信号分解得到K个模态分量；然后，用最大包络峭度为指标提取K个模态分量中峭度最大的分量作为最优分量，并计算其相关时域和熵理论特征参数构造特征向量样本集；最后，将特征向量样本集输入到经网格搜索和五折交叉验证调参的支持向量机(SVM)中进行故障诊断。为了验证该方法的有效性，利用凯斯西储大学轴承数据集进行实验，实验结果表明：该方法分类效果更好，准确率达到99.44%;基于江南大学3种不同工况的轴承数据实验，最终故障诊断准确率都达到了95%以上。

关键词： 船舶电机   故障诊断   完全集合经验模态分解   贝叶斯残差高效通道注意力网络  

摘要： [目的]船舶实际航行中机舱存在的背景噪声导致故障诊断方法在实际使用时存在精度差的问题，针对上述问题，提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解（CEEMDAN）与贝叶斯残差高效通道注意力网络（BRECAN）的船舶电机故障诊断方法。[方法]首先，含噪声电机故障信号通过CEEMDAN分解成多个本征模态函数（IMF）分量，并基于去趋势波动分析（DFA）划分IMF中的噪声主导信号和信息主导信号，对于噪声主导信号使用经验小波变化（EWT）进行降噪；然后，构建BRECAN网络，基于变分贝叶斯（VI-Bayesian）原理使用网络参数代替传统网络点估计训练方式，参数建模拟合噪声对模型训练的干扰，并通过残差高效通道注意力（RECA）模块引导网络提取故障差异特征；最后，通过电机故障模拟实验台，验证所提方法的有效性。[结果]结果表明，在强噪声下所提方法能够实现船舶电机故障的精确诊断，在信噪比仍能够保持90%以上的诊断精度。[结论]研究成果可为强噪声下船舶电机故障诊断提供参考。

关键词： 液压缸   故障诊断   定量诊断  

摘要： 提出了一种液压缸的定量故障诊断方法。将定量故障诊断问题正式表述为一个评估健康/故障状态的框架，并提出了一种基于联合状态-参数估计的体系结构。通过对液压缸非线性动力学模型的建立和分析，揭示了时变参数对状态变量的影响。从理论上确定了液压缸的摩擦、内漏、外漏三种故障模式。该方法可以对这三种故障模式同时进行定量诊断，并通过仿真，评价了该方法的性能。结果表明，参数估计中的平均绝对百分比误差低于9%,从而验证了该故障诊断方法的有效性。

关键词： 状态监控   故障诊断与定位   逻辑图   监测参数   迁移学习  

摘要： 本文提出一种基于液压系统部件设计与监控数据的决策树模型实现液压系统的运行状态监控；一种基于液压故障逻辑及运行数据的迁移学习故障诊断模型实现故障的诊断与定位，用以提高监控与诊断的效率。首先，分析液压系统原理，依据机组操作手册（Flight Crew Operating Manual， FCOM）额定参数与监测数据建立运行监控指标，采用决策树模型监控液压系统的运行状态；由故障形成条件梳理成逻辑图，结合逻辑图的输入信号参数采集快速存取记录器（Quick Access Recorder， QAR）数据，构建迁移学习模型实现故障诊断与定位。最后以某型国产民机液压低压故障为例，说明状态监控与故障诊断的应用。