基于人工神经网络的超声马达性能寿命预测研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51175104
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0505.机械摩擦学与表面技术
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

针对制约超声马达应用可靠性的关键问题,凝练出性能寿命预测科学问题,将摩擦材料磨损引入到超声马达建模和性能预测中,提出建立计及磨损的超声马达性能寿命预测模型的学术构想。借助于人工神经网络方法,解析超声马达摩擦界面复杂的参数耦合问题。以构建超声马达性能寿命预测基础理论为目标,探索摩擦材料磨损对超声马达关键参数的影响规律;建立计及磨损的超声马达动态接触模型,获得马达输出性能随磨损厚度的演变规律;基于Archard磨损公式,建立超声马达摩擦材料磨损寿命模型,获得摩擦材料磨损寿命随磨损厚度的演变规律;通过磨损耦合马达输出性能与运行时间关系,建立超声马达性能寿命的人工神经网络预测模型。项目突破传统的超声马达静态建模研究模式,赋予超声马达接触模型参数随磨损演变的动态特征,创新出超声马达性能寿命预测新理论和新方向,构建超声马达摩擦界面科学问题的完整分析体系,为超声马达的性能评估和主动控制提供理论依据。

结项摘要

该项目针对超声马达性能寿命预测研究中存在的问题,以整个超声马达系统为研究对象并考虑机械特性和电特性之间的耦合作用,建立了超声马达剩余性能寿命预测模型,实现了对超声马达剩余性能寿命的预测。.首先针对超声马达摩擦材料磨损缓慢的问题,提出了超声马达寿命加速实验方法。研制出开放式预压力可控的超声马达性能测试装置。利用该测试装置,研究了接触界面的磨损过程和不同磨损过程的磨损机制。基于研究结果提出了超声马达寿命加速试验方法,并通过实验验证了寿命加速实验方法的合理性。.针对超声马达摩擦材料磨损和剥落两种故障,研究了其故障信号及故障诊断方法。以噪声信号、电压信号机温度信号等为故障信号,设计了收敛速度快、准确度相对较高的BP神经网络模型对行波超声电机摩擦材料故障类型及故障程度进行诊断,为超声马达的性能寿命预测提供指导。.以整个超声马达系统为研究对象,研究了超声马达在摩擦材料全寿命过程中机械和电特性的耦合作用。利用超声马达寿命加速实验方法研究了摩擦材料全寿命过程中机械特性和电特性变化规律。最后基于研究结果,将超声马达能量传递过程分为4个部分,揭示出超声马达各能量传递过程的耦合作用机理。为超声马达剩余性能寿命预测模型提供了理论依据和历史失效数据。.针对定转子粘弹性模型的不足,提出预压力系数和负载系数修正了粘弹性接触模型。针对预压力和负载对定子驱动效果的影响,提出预压力系数和负载系数,并计算出各系数的值,建立了计及预压力和负载作用的粘弹性接触模型。新建的粘弹性接触模型能够较为精确地预测超声马达的输出性能。.基于数据驱动的方法结合粘弹性接触模型,建立了超声马达剩余性能寿命预测模型。该模型以电信号为输入,采用神经网络和支持向量机为学习方法。首先预测出的摩擦材料厚度再将其代入到计及预压力和负载作用的粘弹性接触模型,即可预测出超声马达的输出性能。最后,根据预测的输出性能可以制定出合理的维修策略。建立的预测模型可以对超声马达剩余性能寿命实时在线的预测,实现了项目的研究目的。.项目突破传统的超声马达静态建模研究模式,赋予超声马达接触模型参数随磨损演变的动态特征,创新出超声马达性能寿命预测新理论和新方向,构建超声马达摩擦界面科学问题的完整分析体系,为超声马达的性能寿命预测提供理论指导。

项目成果

期刊论文数量(21)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(7)
专利数量(2)
被动箝位蠕动直线压电驱动器数学模型及仿真
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    机械工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曲建俊;郭文峰;胡志勇
  • 通讯作者:
    胡志勇
超声波电动机输出性能的模拟分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    微特电机
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张彦虎;罗云霞;曲建俊
  • 通讯作者:
    曲建俊
Wear behavior of filled polymers for ultrasonic motor in vacuum environments
真空环境下超声电机填充聚合物的磨损行为
  • DOI:
    10.1016/j.wear.2014.11.003
  • 发表时间:
    2015-01
  • 期刊:
    Wear
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Qu, Jianjun;Zhang, Yanhu;Tian, Xiu;Li, Jinbang
  • 通讯作者:
    Li, Jinbang
基于扩展有限元的超声电机定子损伤分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    机械强度
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张彦虎;罗云霞;曲建俊
  • 通讯作者:
    曲建俊
Wear properties of brass and PTFE-matrix composite in traveling wave ultrasonic motors
行波超声电机中黄铜和PTFE基复合材料的磨损性能
  • DOI:
    10.1016/j.wear.2015.07.007
  • 发表时间:
    2015-09-15
  • 期刊:
    WEAR
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Li, Jinbang;Qu, Jianjun;Zhang, Yanhu
  • 通讯作者:
    Zhang, Yanhu

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其他文献

超声波电机用摩擦材料的研究进展
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    摩擦学学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    曲建俊;王彦利
  • 通讯作者:
    王彦利
行波型超声波电动机摩擦材料的寿命预测模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    机械工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曲建俊;田秀;孙凤艳
  • 通讯作者:
    孙凤艳
具有解耦功能的二维倾角模拟装置
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    机械工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高海波;梁忠超;丁亮;邓宗全;曲建俊
  • 通讯作者:
    曲建俊
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
    宇航学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    田秀;曲建俊;周宁宁
  • 通讯作者:
    周宁宁
超声波电动机接触界面梯度设计模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    机械工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曲建俊;王彦利;周宁宁
  • 通讯作者:
    周宁宁

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超声马达梯度摩擦材料设计及其控制接触摩擦机理研究
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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