基于特征选择遗传算法对混合动力汽车的研究

针对传统遗传算法优化串联式混合动力汽车时燃油经济性和排放性不佳、优化运行时间过长的问题,提出一种基于特征选择遗传算法的串联式混合动力汽车系统参数和控制策略参数的多目标优化算法,并建立以动力性能指标为约束的混合动力汽车参数优化的非线性模型,其中目标函数包含最佳的燃油消耗和排放等指标。首先对目标函数的可行解空间进行特征选择,筛选出与目标函数相关度较高的可行解,并将基于特征选择的优化方法与传统遗传算法相结合,对其控制参数进行优化。其次通过ADVISOR仿真程序,计算出目标函数的最佳燃油消耗量和排放值。仿真结果表明:与传统的遗传算法相比,燃油经济性提高9.96%,CO、HC和NOX的排放分别降低18.07%、26.71%以及15.61%,同时优化运行时间降低62.14%。     

干熄焦余热发电对焦化厂电压影响分析及对策

围绕某焦化厂干熄焦余热发电站并网发电后出现的焦化厂电力系统10 kV母线电压偏高问题,分析了电压偏高的原因,并提出了几点切实可行的应对措施,较好地保证了焦化厂电力系统的安全、可靠、稳定运行,充分利用了干熄焦的产能,实现了节能、环保、经济效益最大化。     

基于PCA和灰色关联的齿根裂纹损伤程度识别

在齿轮齿根裂纹故障检测方面,利用倒频谱分析可以比较损伤程度的轻重,但很难具体量化损伤程度范围。为实现损伤程度的量化检测,提出采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)相结合的方法。首先,利用能量法计算含不同齿根裂纹的齿轮副时变啮合刚度,分析不同损伤程度的响应,并结合损伤检测统计指标进行量化检测,通过PCA算法,对多维损伤检测统计指标进行降维优化后,计算待检目标序列与各个比较状态序列的关联度,用关联度表征裂纹损伤程度。在理论仿真的基础上,进行实验验证。结果表明,倒谱分析可有效地识别出齿根裂纹故障,损伤程度越大,倒谱的尖峰幅值越大。PCA与GRA结合算法与GRA算法计算的关联度相比更大,区分度也更加明显。并可以有效地量化待检目标的损伤程度,为齿根裂纹的定量识别提供理论依据。     

斗轮取料机液压控制系统的故障分析及改进

针对臂式斗轮取料机运行中抖动现象,进行了故障分析和排除,并对其液压原理和元件选型进行了优化及改进,为相关液压系统的故障分析和设计选型提供参考。     

基于多尺度特征融合的供输弹早期故障诊断

对于供输弹系统早期故障信息易被湮没难以识别的问题,提出了基于多尺度特征融合的早期故障识别方法。首先通过变分模态分解(VMD)对振动信号进行分解得到不同时间尺度的分量信号,然后对各分量信号分别提取盒维数、信息熵特征,并进一步通过主分量分析(PCA)对上述两种特征进行融合,得到累计贡献率的前3个主分量组成的融合特征,最后通过概率神经网络PNN分别对上述三种特征进行分类比较,结果表明融合后的特征对供输弹系统3种工况有更高的正判率,对供输弹系统早期故障预兆更敏感,能对供输弹系统早期故障作出有效诊断。