大型抽水蓄能机组运行稳定性故障的自动诊断专家系统

专家系统已被广泛地用于机械设备的故障诊断中,但是把设备监测系统的输出数据作为诊断专家系统的输入数据,将二者有机地结合起来形成自动诊断专家系统,并用于大型水力发电设备的监测诊断中在国内很少见到应用。本文介绍了自动诊断专家系统的一般原理及其在广州抽水蓄能电站状态监测与故障诊断系统中的具体实现,并结合实例作了介绍。该自动诊断专家系统包容了监测系统,并且能方便地同电厂的自动化控制系统结合成一体,它的应用将大大提高发电厂的自动化程度。     

基于卷积神经网络的超声红外热图像分类

在超声红外热像技术应用中,从红外热图像来判断被测对象是否含有裂纹,通常需要先基于人工经验,从红外热图像中提取特征再采用某种模式识别方法进行分类,裂纹的识别与定位过程繁琐且识别率较低。为此,提出一种基于卷积神经网络技术的超声红外热图像裂纹检测与识别方法,其特点是可以直接从超声红外图像中学习特征进而实现是否含有裂纹红外热图像的分类。通过实验得到的含裂纹和不含裂纹金属平板试件的红外热图像,建立卷积神经网络模型对图像中是否含有裂纹进行分类,研究结果表明,参数优化后的卷积神经网络模型对超声红外热图像的有无裂纹分类准确率达到98.7%。     

计算阶次分析中避免阶次混叠的滤波定阶方法及其应用

针对计算阶次分析中的阶次混叠现象,分析了各阶次信号分量在频域范围的对应关系,提出并分析了在相同转速区间内信号的各阶次分量会发生频率重叠的问题;在此基础上提出了使用滤波器限制频率、确定阶次的方法,推导了滤波器截止频率选择和滤波后信号角域重采样阶次的确定原则。通过仿真信号分析和实际信号验证,提出的方法成功均能有效的阶次混叠问题,有效确定和降低了角域重采样阶次。     

基于排列熵和神经网络的滚动轴承异常检测与诊断

针对轴承不同状态下的复杂性特征,提出基于排列熵和神经网络的异常检测与诊断方法。介绍异常检测与诊断的原理,采用排列熵算法检测信号异常,提取能够敏感反映轴承不同异常模式（滚动体异常、内圈异常和外圈异常）的排列熵、嵌入维数及关联维数等复杂度参数形成特征向量,通过神经网络对异常模式进行分类识别。结果表明：排列熵算法可以定位异常发生的时刻,以时间序列的复杂性特征参数为输入的神经网络诊断方法能够有效识别轴承的不同异常模式。     

基于熵权模糊综合评价的故障模式危害性分析方法研究

针对现有的几种故障模式危害性分析方法存在的评价指标不全面、模糊数据信息的客观权重难以确定、计算过程繁琐的不足,在综合考虑故障发生概率、严重程度、检测难度、维修难度等因素的基础上,提出将纠正难度纳入评价指标体系,采用熵权模糊综合评价法进行故障模式危害性分析。提出了一种新的模糊数明晰化指标,详细介绍了熵权计算模型和熵权模糊综合评价模型的计算过程,通过某型综合传动装置故障模式危害性分析实例,证明方法是合理的。     

涡流脉冲热像检测中疲劳裂纹的检出概率

在涡流脉冲热像检测中,检出概率是评价检测可靠性的最重要的指标之一。通常,检出概率是指在特定检测条件下特定尺寸的缺陷被检出的概率。首先,以含有不同尺寸疲劳裂纹的金属平板试件为研究对象,通过正交试验方案设计,完成了对不同检测条件下不同尺寸裂纹试件表面热响应信号的提取;然后,采用线性回归模型建立了裂纹区域的热响应信号与裂纹尺寸的定量化关系,并采用极大似然估计法给出了裂纹检出概率模型中的具体参数;最后,基于Wald方法求得了检出概率的置信区间,并绘制了检出概率曲线。研究成果可为涡流脉冲热像检测的可靠性评估提供量化依据。     

VMD样本熵特征提取方法及其在行星变速箱故障诊断中的应用

针对行星变速箱故障特征微弱、信号传递路径复杂,传统样本熵特征难以区分其工作状态的问题,提出了结合变分模态分解(VMD)和样本熵的特征提取方法,深入研究了VMD算法中分解尺度和二次惩罚因子的优化策略,给出了基于敏感度最大原则的VMD分解各IMF与原信号相关系数阈值的确定方法。在行星变速箱故障模拟试验台采集不同试验工况下振动信号,考虑行星齿轮运行周期问题以获取可用数据。结果表明,与样本熵和EEMD样本熵相比,VMD样本熵具有计算效率高、对不同状态的区分能力强、采样频率对其计算结果影响小等特点,可用于行星变速箱的故障诊断。     

超声红外锁相热像中金属疲劳裂纹的生热特性

超声红外锁相热像技术是一种将调制激励和锁相技术应用于红外热像检测的新型无损检测技术。针对缺陷生热及传热研究中存在的摩擦生热过程难以有效模拟、缺陷内部生热机理不清等理论问题,采用电-力类比方法,建立了含疲劳裂纹金属平板与超声激励系统的有限元模型,研究了调制超声激励下裂纹区域和裂纹面的生热特点,结果表明:在调制超声激励下,裂纹区域生热呈现出周期性上升的特点,因预紧力的作用,靠近激励同侧的裂纹面区域生热更明显。基于仿真分析和Green函数,建立了裂纹摩擦生热的传热理论模型,进一步探究了裂纹区域温度分布规律;最后利用被测平板上下表面温度比值（P值）对热源深度进行了估计,证明了仿真结果与理论计算的一致性。研究成果将进一步丰富超声红外锁相热像技术的理论基础。     

超声红外热像技术中金属平板裂纹的生热特性

超声红外热像技术是一种新型无损检测技术,缺陷区域生热特性的研究有利于最优化检测方案的制定。实验分析表明:超声激励作用于含贯穿裂纹的金属平板时,与激励同侧的裂纹区域温度升高比异侧更明显,但裂纹面总体的生热效率稳定。针对上述实验现象,采用显式有限元方法建立了与实验系统对应的仿真模型,进行了机热耦合分析。在仿真模型中,采用压电-力类比方法模拟超声换能器的逆压电效应,并引入动态松弛模拟预紧力对被测平板初始状态的影响。仿真与实验结果得到了一致的裂纹区域温度分布和裂纹面生热规律,建立了裂纹面生热效率与裂纹面摩擦力及相对运动速度之间的联系,揭示了工具杆和被测平板之间的预紧力使裂纹面接触状态改变是裂纹生热向激励同侧偏移的直接原因。     

排列熵算法研究及其在振动信号突变检测中的应用

排列熵算法具有计算简单、实时性高、能较好地反映时间序列数据微小的变化,已成为一种检测复杂系统动力学突变的有力工具.首先阐述了排列熵算法的基本原理,通过仿真信号的排列熵计算结果,说明了时间序列排列熵对信号突变的检测效果,最后以某型坦克变速箱振动信号为例,通过提取振动信号的峰峰值特征,形成新的时间序列数据用于排列熵的计算,结果表明排列熵值的变化能够有效反映信号的突变时刻.