为了解决单传感器振动信息不能全面表达柱塞泵故障特征信息的问题,提出了一种基于多传感器数据融合深度残差收缩网络学习的轴向柱塞泵故障诊断方法。首先,采用多传感器对振动信号进行采集,完善振动信号的故障特征信息。其次,针对振动信号的非平稳、非线性等特征,提出基于多元多尺度散布熵的多通道融合方法,获取一维故障特征向量,从而达到增强故障冲击特征的目的。然后,将故障特征向量输入到深度残差收缩网络模型,通过注意力机制,利用软阈值函数降低样本噪声及无关特征干扰,实现轴向柱塞泵故障特征识别。最后,通过轴向柱塞泵故障诊断试验验证所提方法的有效性。试验结果表明,该方法可有效提取振动信号的故障特征,识别正确率明显高于典型的深度学习方法。

本文研究了轴向柱塞泵滑靴副表面MoS2涂层的摩擦学性能。首先,利用等离子喷涂技术在滑靴副材料表面制备MoS2涂层。其次,采用环块摩擦磨损实验机考察材料在不同工况条件下的摩擦学性能。最后,基于能谱仪和扫描电子显微分析以及试件磨损表面X射线衍射分析,探讨了滑靴副表面MoS2涂层的摩擦机理。研究结果表明,当外部载荷为800 N时,含MoS2涂层的铜基体材料表面摩擦系数降低0.05;在MoS2涂层下的ZY331608试件具有优异的抗摩擦磨损性能,其磨损率减少16.4%;铜基体材料表面形成MoS2润滑膜的过程分为四个阶段:初始摩擦阶段、MoS2在摩擦表面的粘附阶段、MoS2在滑动表面的覆盖阶段以及MoS2润滑膜的形成阶段;铜基体材料表面Mo S2涂层的主要磨损机制是粘着磨损、磨粒磨损和氧化磨损。

为研究在周期性脉动流体作用下飞机液压管道的振动特性分析周期性脉动流体引起管路系统振动机制建立流体脉动压力影响液压管路振动特性的数学模型利用有限元软件ANSYS建立某型飞机液压管路的三维模型。考虑不同管道材料和流体脉动因素对管路系统振动特性的影响。结果表明：周期性脉动流体容易引起液压管路剧烈的振动响应管路材料刚度和管路长度直接影响液压管路振幅;液压管路在不同方向上的振动幅值存在差异容易引起管路振动的不均匀性。