针对现有时频分析方法提取断路器振动信号特征时存在的不足,引入相空间变换对一维振动观测序列进行重构,并提取有效特征信息用于断路器机械故障诊断。基于互信息法和G-P算法计算延迟时间和嵌入维数,对振动信号进行相空间重构。根据重构得到的振动模型,分别计算相点分布因数(PPDC)及振动信号的网格维数。为了增强特征对信号描述的差异性,结合常用时域特征参数,构成一种新的故障特征描述向量。最后应用支持向量机进行特征分类,实现了对断路器操作机构卡涩和基座螺丝松动等常见机械故障类型的有效识别,具有良好的应用价值。

关键词：断路器;;振动信号;;故障诊断;;相空间重构;;支持向量机

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本文围绕我国机械类工业设计专业发展现状,从创新创业人才培养目标与培养方向、完善专业课程体系建设、加强创新创业教育、创建全方位的实践教学载体、搭建高效的创新创业实践平台、完善学生激励机制、提高学生创新创业能力等方面探索和研究工业设计专业建设及创新创业人才培养模式。

关键词：工业设计;;人才培养;;创新创业;;课程;;实践

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高职机械加工教学情况对我国机械行业的未来发展有着直接的影响,本文针对高职开设机械加工教学的重要性,高职机械加工教学中存在的问题进行了阐述,并对高职机械加工教学改革的提出几点思考。

关键词：高职;;机械加工;;教学改革

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机械式仪表因其简单的设计结构和低廉的成本,广泛应用于矿井、采油、电力等多种领域。相比于传统的人工获取仪表信息的方式,计算机视觉技术的应用,极大地降低了劳动成本、提高了仪表检测的自动化水平,其具有广阔的应用前景。本文基于数字图像处理技术相关的理论,提出了一种基于中心投影法与Hough变换法相结合的机械式仪表自动读数识别方法。该方法主要包括三个步骤:首先图像的预处理,包括图像灰度化、图像二值化、平滑和锐化等过程;其次图像的直线检测,包括中心投影法和Hough变换法检测直线的方法,回转中心、针头的方向和有效量程范围的确定;最后示数的自动识别原理,根据指针与量程之间的线性比例关系计算读数,并对实验结果分析误差产生的原因。在图像的预处理中,采用图像矫正技术对仪表图像的几何结构进行矫正处理,自适应中值滤波法对灰度图像进行滤波处理,轮廓跟踪法分割表盘区域和指针区域,并进一步运用轮廓跟踪法对指针区域作去噪处理;在指针直线检测过程中,比较了中心投影法与Hough变换法直线检测的优势和不足,采用了基于中心投影法和Hough变换法相结合的指针直线检测方法,通过Hough变换法确定指针的回转中心和表盘的有效量程结果传递给中心投影法,再利用中心投影法作快速直线检测;在实验结果分析中,详细分析针对多指针仪表的指针重合或者平行、指针指向刻度线、指针垂直时的误差分析和解决办法。实验结果表明,采用中心投影法与Hough变换法相结合的机械式仪表的读数识别结果与实际读数误差在5%以内。在保证结果的可靠性前提下,该方法对单指针的检测耗时仅仅7.0ms左右,对于双指针的检测耗时仅16ms左右,整体而言,该方法的检测速度是Hough变换法的十分之一。说明该方法具有一定的可行性和可靠性,具有良好的应用前景。

关键词：数字图像处理;;机械式仪表;;自动读数

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目的回顾性分析山东大学齐鲁医院急性缺血性脑卒中行机械取栓治疗患者的临床资料,并按照患者不同血管病变部位初步探讨病因、发病机制、血管再通及临床预后情况,并分析侧枝循环对血管再通情况、近期神经功能恢复及远期临床预后的影响。方法1、回顾性收集山东大学齐鲁医院神经内科2015年8月1日至2017年12月1日行机械取栓治疗的42例AIS患者的临床及影像学资料,所有患者均符合:(1)年龄18-85岁;(2)所有患者临床症状及神经科查体均符合急性缺血性脑卒中的临床特征,且颅脑CT检查排除脑出血;(3)NHISS评分>8分,发病前mRS评分≤1分;(4)血常规、肝功、肾功、血生化、凝血系列等未见明显异常;(5)所有患者均给予动脉取栓治疗并已签署知情同意书;(6)发病时间在8小时内。根据机械取栓血管部位的不同将患者分为颈内动脉颅外段组、颈内动脉颅内段组、大脑中动脉组及椎基底动脉组,其中颈内动脉颅外段组6例,颅内段组(包括T型血栓)7例,大脑中动脉组21例及椎基底动脉组8例。分析各组一般临床资料、入院至股动脉穿刺时间、取栓后的灌注分级(mTICI分级)、再通时间、近期神经功能恢复情况及远期预后。采用出院时NIHSS评分0-1分或比基线降低10分评价患者的近期神经功能功能恢复良好,90天后随访,远期预后良好定义为mRS评分≤ 2分。症状性颅内出血定义为任何性质的颅内出血,且NIHSS评分增加≥4分[1]。颅内动脉粥样硬化性大血管闭塞定义为机械开通术中或术后,DSA证实闭塞处合并有显著狭窄,其中显著狭窄是指:(1)合并原位狭窄≥ 70%,(2)合并原位狭窄≥50%且远端供血不畅或在经过可回收支架治疗后仍存在在闭塞倾向[2]。心源性栓塞型颅内大血管闭塞根据原始TOAST分型中心源性栓塞型分型方法进行分析[2]。42例患者中37例患者评价了侧枝循环代偿情况(ASITN/SIR侧枝循环分级系统),0～1级为侧枝循环代偿较差,2～4级为代偿良好,初步探讨37例患者侧枝循环代偿情况对血管再通情况、近期神经功能恢复及远期临床预后的影响。结果1、42例机械取栓病例,按照机械取栓部位分为:颈内动脉颅外段组7例、颈内动脉颅内段组6例、大脑中动脉组21例及椎基底动脉组8例,各组在年龄、高血压、糖尿病、高脂血症、吸烟、饮酒等危险因素方面均无统计学差异。发病机制上大脑中动脉组患者栓塞13例(61.9%),颈内动脉颅外段组动脉粥样硬化所致的原位血栓4例(66.7%)。2、颈内动脉颅外段组2例(33.3%)患者以意识障碍起病,2例(33.3%)以言语不清伴一侧肢体活动不灵起病,1例(16.7%)以头痛、一侧肢体活动不灵起病,1例(16.7%)以一侧肢体活动不灵起病;颈内动脉颅内段组1例患者(14.3%)以意识障碍起病,2例(28.6%)以言语不清伴一侧肢体无力起病,4例(57.1%)以一侧肢体活动不灵起病;大脑中动脉组7例(33.3%)患者以意识障碍起病,9例(42.8%)以言语不清伴一侧肢体活动不灵起病,4例以一侧肢体活动不灵起病,1例(4.76%)以头痛伴一侧肢体麻木无力起病;椎基底动脉组4例患者以意识障碍起病,3例以头晕、头痛后意识障碍起病,1例以言语不能、四肢活动不灵后意识障碍起病;颈内动脉颅外段组基线NIHSS评分平均值17.83±4.83,颈内动脉颅内段组平均值17.29±4.54,大脑中动脉组平均值15.57±5.41,椎基底动脉组平均值25.63±6.61,椎基底动脉组基线NIHSS评分高于其他三组,大脑中动脉组基线NIHSS评分相对较低。3、颈内动脉颅外段组发病至股动脉穿刺时间平均280.83±121.18min,颈内动脉颅内段组平均250.00 ± 11225min,大脑中动脉组平均261.95 ± 113.97 min,椎基底动脉组平均28213+91.55min;颈内动脉颅外段组手术时间平均129.17±24.58min,颈内动脉颅内段组平均94.29±35.98min,大脑中动脉组平均95.95±24.06min,椎基底动脉组平均120.00±19.27min;颈内动脉颅外段组血管再通3例(50%),颈内动脉颅内段组4例(57.1%),大脑中动脉组17例(81%),椎基底动脉组7例(87.5%);颈内动脉颅外段组发病至再通时间平均403.33±172.74min,颈内动脉颅内段组平均318.75±86.45min,大脑中动脉组平均312.88±110.47min,椎基底动脉组平均398.57+94.42min。治疗后颈内动脉颅外段组发生颅内出血1例(16.7%),颈内动脉颅内段组4例(57.1%),大脑中动脉组5例(23.8%),椎基底动脉组2例(25%);其中颈内动脉颅外段组发生症状性颅内出血1例(16.7%),颈内动脉颅内段组1例(14.3%),大脑中动脉组及椎基底动脉组未发生症状性颅内出血。4、颈内动脉颅外段组近期神经功能恢复良好者2例(33.3%),颈内动脉颅内段组2例(28.6%),大脑中动脉组13例(61.9%),椎基底动脉组3例(37.5%);颈内动脉颅外段组远期预后良好者1例(16.7%),颈内动脉颅内段组2例(28.6%),大脑中动脉组13例(61.9%),椎基底动脉组3例(37.5%);颈内动脉颅外段组死亡2例(33.3%),颈内动脉颅内段组3例(42.9%),大脑中动脉组6例(28.6%),椎基底动脉组5例(62.5%)。5、侧枝循环代偿良好组与侧枝代偿较差组患者之间在性别、年龄、高血压、糖尿病、高脂血症、吸烟、饮酒方面均无统计学差异(P>0.05);侧枝循环代偿良好组血管再通率高(77.3%vs 66.7%,P = 0.70),近期神经功能恢复良好(68.2%vs 20%,P = 0.007),远期预后良好(63.6%vs 13.3%,P = 0.04),颅内出血发生率低(13.6%vs 40%,P = 0.12),死亡率低(18.2%vs 53.3%,P = 0.36)。结论1、急性缺血性脑卒中不同责任血管的病变部位会影响机械取栓的操作、疗效及临床预后。并且不同血管病变部位的发病机制、临床特点、血管再通率、出血风险等方面表现出不同的倾向,颈内动脉颅外段动脉粥样硬化所致的原位血栓形成所占的比例高,手术时间长,血管再通率低,远期预后较差,颅内出血发生率低,症状性颅内出血发生率高。颈内动脉颅内段手术时间相对较短,血管再通率低,颅内出血发生率高。大脑中动脉栓塞比例高,血管再通率较高,取栓后近期神经功能恢复及远期预后较好,死亡率低。椎基底动脉AIS发病时基线NIHSS评分高,血管再通率高、死亡率高。但因我们样本量较少,除了椎基底动脉组基线NIHSS评分高以外,其他差异多无统计学意义,需扩大样本量,进一步研究。2、无论是颈内动脉颅外段、颈内动脉颅内段、大脑中动脉还是椎基底动脉,侧枝循环对AIS机械取栓患者的再通率、临床预后及并发症都有显著影响。侧枝循环代偿良好者机械取栓时血管再通率高、近期神经功能恢复及远期预后良好、颅内出血发生率低、死亡率低。由于本回顾性研究样本量较少,除侧枝循环代偿情况与近期神经功能恢复及远期预后有统计学意义外,其余差异均无统计学意义。

关键词：急性缺血性脑卒中;;机械取栓;;临床资料;;侧枝循环;;临床预后

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目的研究β-氨基丙腈在抑制大鼠子宫内膜损伤后纤维化中的作用及最佳使用剂量。方法将54只8周龄Wistar大鼠随机分为正常组(6只)、对照组(12只)和实验组(36只);对照组大鼠刮宫后自然愈合,实验组大鼠刮宫后立即开始每天注射β-氨基丙腈并根据注射剂量分为100mg/kg/d、200mg/kg/d、300mg/kg/d三个剂量组;对照组和实验组的各剂量组分别于刮宫后72h和7d各处死6只大鼠。获取的大鼠子宫标本进行形态学、病理学、组织化学及胶原检测。结果实验组大鼠子宫大体形态学接近正常组;HE染色和Masson染色观察结果显示,与相同时间点对照组相比,实验组三个剂量组子宫内膜增厚且腺体数量增多,内膜基质纤维化程度低,但7d时300mg/kg/d剂量组内膜腺体数量减少,腺腔狭小。子宫搔刮损伤后72h和7d时,不可溶胶原纤维含量在对照组中均显著高于正常组(P<0.01),实验组均显著低于对照组(P0.05);可溶性胶原含量在对照组和300mg/kg剂量组中均高于正常组(P0.05)。结论β-氨基丙腈可以有效抑制Wistar大鼠子宫内膜纤维化,200mg/kg/d给药量对机械刮宫后大鼠子宫内膜纤维化的抑制效果最佳,该研究为子宫内膜纤维化的发生机制和治疗方法研究奠定基础。

关键词：子宫内膜纤维化;;宫腔粘连;;β-氨基丙腈;;Wistar大鼠

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笔者结合自己多年的教学经验谈了几点对技工学校"机械制图"教学的看法,并进行相关的分析和总结,为推进技工学校"机械制图"教学的相关理论及实践提供了参考。

关键词：技工学校;;机械制图;;课程教学

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随着“工业4.0”、“中国制造2025”等战略的提出和推进,高端制造系统及智能机械设备的研究正在受到越来越多的重视。机械设备在实际生产中一旦出现故障而未被及时察觉,会造成严重的经济损失甚至安全事故,因此机械设备故障识别与状态评估的研究具有重要意义。本文以机械装备的关键零部件轴承为研究对象,基于现代信号分析方法、大数据处理、流形学习、深度学习等前沿技术和理论,沿着故障识别和状态评估这两条主线展开研究,主要完成了以下三个方面的研究内容:(1)分析了工程实际中机械设备振动信号的特点,提出从信号中提取11个时域特征、13个频域特征及14个小波包能量特征构成混合域高维特征集。针对高维特征集信息冗余、易造成“过拟合”、计算效率低等问题,提出运用流形学习算法将高维特征转换到低维空间。实例分析结果表明,流形学习方法能够不失真地将高维特征数据映射到低维空间,且更利于后续的计算分析。(2)分析了深度学习理论在各类模式识别问题中的优良性能及其存在的不足,引入深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)到故障识别领域。针对DBN模型的不稳定、不确定性以及难以与实际问题建立对应的有效模型等问题,提出了运用模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm,SAA)来优化DBN的模型参数,并介绍了该优化方法的理论依据和实现过程。利用六类不同的轴承故障数据进行实验,比较了基于不同特征集以及基于不同机器学习方法的故障识别效果。结果表明,线性特征转换方法主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)更适用于该信号数据高维特征的转换,而运用SAA优化后的DBN模型比未进行优化的DBN模型以及支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)等算法具有更高准确率的故障识别能力。(3)现有的设备状态评估技术大多都需要对原始信号数据做大量的特征提取、特征转换、特征筛选等处理,针对其存在的增加计算复杂度、降低可靠性、引入人为因素等问题,提出基于DBN自学习原始信号的机械设备运行状态评估方法。分析了基于原始信号研究的优势,并制定了基于DBN评估算法的流程和实现过程。运用轴承全寿命退化数据进行验证和对比,通过与基于PCA与等距映射(Isomap)转换特征的评估结果和基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov model,HMM)和反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)的评估结果的对比以及量化分析,所提方法被证明更能稳定准确的识别出机械在不同时间段的运行状态。在研究中还发现,提取特征的方法更适用于机械故障识别(分类),而不提特征利用原始信号进行分析的方法更适用于设备状态评估。

关键词：深度置信网络;;特征提取;;流形学习;;故障识别;;状态评估;;原始信号自学习

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在机械设计与制造当中,零件的倒角作用很大。虽然只是整个大设计当中细小的一点,但是如果处理不好会影响到总体成果的质量好坏,甚至是导致整个部件的失败。一般来说,在一定程度上对零件倒角处理技术掌握的熟练度,可以评价机械设计和制造的总体水平。目前,机械工作对于各个零件的质量要求不断提升,但是在实际操作当中,对于零件倒角还是会发生各种问题。不管是外观,还是在具体使用性能上仍旧存在不少需要改善的地方。

关键词：机械设计;;零件倒角;;机械工程

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近年来,随着工业4.0及中国制造2025等概念的持续推进,中国工业机器人产业得到了较好的发展。国产工业机器人的市场份额从最早的被国外品牌垄断,到现在能在国内市场占有超过30%的市场份额。与之相应的,人们对于工业机器人的作业也要求控制更加精细、运动更加稳定,可以实现指定路径的轨迹规划。紧跟时代潮流,本文以kuka生产的Youbot为实验平台,着重研究了机械臂的轨迹规划问题,目的是对youbot规划出一条最少摩擦力做功的运动轨迹。本课题针对该机械臂的各项参数建立了正、逆运动学模型,并对各个关节角度进行了求解,接着介绍了关节空间和笛卡尔空间中适用于不同场景的常见几种轨迹规划算法。最后在笛卡尔空间规划过程中通过添加重心变化最小约束,对空间圆弧轨迹插值算法进行优化,最终规划出一条最优能量的运动轨迹。深入探讨了在笛卡尔空间轨迹规。在圆弧轨迹规划的基础上,提出了一种重心优化圆弧轨迹规划算法。首先根据给定条件(如空间中不共线三点),通过三个面交点为圆心,已知点与圆心距离为半径确定圆弧轨迹方程。其次在对圆弧轨迹进行插值计算时,利用归一化因子λ对轨迹进行归一化处理,通过判断λ是否为1确定插补过程是否结束。当对某个具体插值点进行运动学逆解时,添加重心变化约束,通过重心计算公式得到的多个解对应的连杆重心变化,通过连续的对重心变化小的解进行选择,以此对逆解进行选择,最终输出得到的优化解控制机械臂进行运动,达到对整个空间圆弧轨迹规划进行优化,最终得到一条重心变化量最小的运动路径。在课题的最后,对youbot机械臂在Movelt!工具中对空间圆弧插值优化算法进行了实验仿真,验证了优化算法的较好性能,有效的减小了摩擦力做功,提高了能量利用率,延长了机械臂寿命。

关键词：轨迹规划;;机器人;;优化算法;;Youbot

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