應用領域 | 建材,電子,交通,航天,汽車 |
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產品簡介
詳細介紹
汽車液壓系統用磁致伸縮位移傳感器秉銘BTL6-E500-M0360-PF-S115控制既有良好的抗外*力,又具有很好的目標值跟蹤特點,將其應用于電磁軸承的控制中,建立了2DOF PID控制電磁軸承的數學模型,通過仿真分析,選取了2DOF PID控制的控制參數,并在所建立的電磁軸承-柔性轉子系統實驗平臺上進行實驗,實驗結果表明,所設計的2DOF PID控制器能使電磁軸承實現穩定懸浮運行,保證柔性轉子系統能平穩地通過其一階彎曲臨界轉速。利用H∞控制具有良好的魯棒性及抑制干擾的特點,設計了電磁軸承的H∞控制器。為克服在采用轉子系統的有限元數學模型設計H∞控制器時,選取加權函數異常困難的問題,采用集總參數法,將轉子系統的物理參數集總到電磁軸承的支承點,選取加權函數設計出了H∞控制器,并在所建立的電磁軸承-柔性轉子系統實驗平臺上進行實驗,實驗結果表明,該H∞控制器能使電磁軸承實現穩定懸浮運行,保證柔性轉子系統能平穩地通過其一階彎曲臨界轉速。根據呼吸裂紋轉子的剛度數學模型,采用有限元方法,建立了PD控制的電磁軸承-裂紋柔性轉子系統的動力學方程,并進行仿真分析,研究了電磁軸承的控制器參數P增益和D增益對裂紋轉子系統動力學特性的影響,對比分析了與傳統彈性支承-裂紋轉子系統的動力學特性的異同,結合電磁軸承的等效剛度受偏置電流影響的特點,分析了PD控制的電磁軸承偏置電流I0對裂紋柔性轉子系統動力學特性的影響。建立了控制的電磁軸承-裂紋柔性轉子系統的動力學方程,并進行了仿真分析,研究了制的控制器參數加權矩陣Q和R對裂紋轉子系統動力學特性的影響,對比分析了與傳統支承-裂紋柔性轉子系統的動力學特性的異同,結合電磁軸承的等效剛度受偏置電流影響的特點,分析了控制的電磁軸承偏置電流I0對裂紋柔性轉子系統的動力學特性的影響。在電磁軸承-柔性轉子系統實驗平臺上,在不改變轉子系統的固定條件的前提下,將柔性轉子系統的轉軸通過線切割加工出一條橫向切槽,在切能終端等二次設備位于開關場,容易受到開關操作產生的瞬態電磁騷擾影響,為保障二次系統可靠運行,需要建立符合工程實際的電磁兼容考核要求。為此通過研制瞬態電磁騷擾測量系統,對多個不同電壓等級的智能變電站進行現場實測,得到開關操作引起的二次設備端口的電磁騷擾特性。試驗結果表明:開關操作時二次設備端口共模、差模騷擾以及空間磁場波形均為阻尼振蕩波,其中隔離開關操作引起的大共模騷擾幅值接近2 kV,主頻>20 MHz。建議根據IEC 61000-4-18標準進行阻尼振蕩波抗擾度試驗,試驗等級≥3級控制器和H∞控制器時,在控制器參數不變的情況下,在電磁軸承-裂紋柔性轉子系統實驗平臺上進行了裂紋柔性轉子的穩態響應實驗,不平衡響應實驗,加速響應實驗和減速響應實驗等動力學特性實驗,分析了當實驗臺的電磁軸承采用不同控制器時,轉子橫向裂紋對電磁軸承-柔性轉子系統振動特性的影響,實驗結果表明,轉子裂紋到一定深度將導致電磁軸承-柔性轉子系統失穩.
汽車液壓系統用磁致伸縮位移傳感器秉銘BTL6-E500-M0360-PF-S115是由于巷道或工作面周圍煤巖體應力超過極限值,導致聚集的彈性能突然釋放而引發的動力現象。在我國,隨著煤礦開采深度的逐年增加,沖擊地壓已經成為煤礦開采尤其是深部開采的主要災害,嚴重威脅礦山安全生產。電磁輻射法是一種很有前途的非接觸式沖擊地壓監測預警方法。煤礦井下存在大量由電氣設備產生的電磁干擾,而且煤巖電磁輻射又非常微弱,因此災害前兆信息識別中迫切需要解決的問題是:一是井下煤巖電磁輻射信息獲取不完整、實時性差;二是自動剔除監測數據中的電磁干擾信號并提高有效信號的信噪比;三是構建針對電磁輻射數據特性的災害前兆信息識別模型。為此,本文針對目前煤礦沖擊地壓監測預警的研究及實際應用需求,以井下電磁輻射為研究對象,以災害前兆信息識別為目的,系統地進行了沖擊地壓電磁輻射前兆信息識別方法及其應用研究,主要研究內容及取得的成果如下:(1)針對煤礦井下環境對防爆要求高、現有監測裝備無法全面、實時獲取煤巖電磁輻射信號,獲取的電磁輻射信息不能全面準確反映煤巖動力演化過程的問題,研制了一套適用于煤礦井下環境的電磁輻射監測系統,實現了井下多區域、多點煤巖電磁輻射波形數據的連續實時高速采集,同時該系統兼容井下常用通信網絡,地面監控主機可以實時獲取井下電磁輻射數據,并且可以根據監測需要遠程調整系統工作參數。(2)針對煤礦井下電磁干擾信號與煤巖電磁輻射信號難以識別的問題,研究了井下電磁干擾信號的識別問題。為了盡量避免遺漏煤巖電磁輻射與井下電磁干擾之間的有效識別特征,分別從時域、頻域和小波域獲取電磁輻射波形數據特征,構成高維特征向量;針對高維特征空間上的“維數災難”及樣本間Lk-范數距離區分能力降低的問題,為獲取有效降維特征子集,提出一種廣義距離——融合距離Df和基于該距離的Df-Relief特征選擇算法;選取多組UCI(加州大學歐文分校)分類數據集,采用小二乘Fisher分類器等多種識別算法驗證Df-Relief算法的有效性和魯棒性;應用Df-Relief算法對由電磁輻射高維特征向量構成的特征集降維,實驗表明在降維后的特征子集上,樸素貝葉斯等分類器能準確識別井下電磁干擾。3)研究了井下煤巖電磁輻射非線性降噪算法。提出基于總體經驗模式分解的自適應組合形態濾波算法(EEMD-ACMF),通過模擬仿真信號驗證了算法對隨機噪聲和高斯噪聲的降噪效果,應用實測煤巖電磁輻射信號檢驗算法濾波性能,實驗結果表明EEMD-ACMF算法能有效提高電磁輻射信噪比。(4)為確保所建前兆信息識別模型的可靠性和準確性,在建模前分別應用Kolmogorov-Smirnov假設檢驗、單位根檢驗和非參數化高階譜分析方法,檢驗了井下電磁輻射時間序列的非高斯性、非平穩性和非線性,結果表明,井下電磁輻射序列具有一定的非高斯性、非平穩性和非線性特征。(5)建立了沖擊地壓電磁輻射前兆信息識別模型。針對井下電磁輻射時間序列存在的非高斯性、非平穩性和非線性,以及由于負類數據(已發生沖擊地壓或者有沖擊地壓危險的電磁輻射數據)不足造成機器學習中的小樣本問題,采用支持向量機方法建立了災害前兆信息識別模型。對該模型進行了實例驗證,結果表明該模型能夠準確識別井下電磁輻射序列是否含有災害前兆信息。
BTL7-E504-M0610-TB2-S32
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