基于多尺度排列熵和改进多分类相关向量机的 滚动轴承故障诊断方法

针对传统的时域、频域和时频域参数提取方法,难以从滚动轴承振动信号中提取出丰富的故障特征问题,提出通过多尺度排列熵提取故障特征,并结合改进的多分类相关向量机进行故障诊断的方法。由于多分类相关向量机的核函数参数不具有自适应选择的能力对故障诊断精度有较大影响,通过一种新智能优化算法-蝗虫优化算法改进多分类相关向量机,实现多分类相关向量机的自适应优化故障诊断。采用美国西储大学的试验数据验证表明,提出的优化故障诊断模型能够实现滚动轴承不同类型的故障诊断和不同故障程度的辨识,与粒子群优化多分类相关向量机的故障诊断模型相比,提出的故障诊断模型准确率达到了100%。     

基于改进卷积深度置信网络的轴承故障诊断研究

机械设备故障诊断在工业应用中具有重要的意义。传统的基于振动信号处理与分析的故障诊断方法,依赖于丰富的专业知识和人工经验,难以保证准确的特征提取与故障诊断。利用深度学习方法可以自动学习数据深层次特征的特点,提出一种基于改进卷积深度置信网络的滚动轴承故障定性、定量诊断方法。首先,为了提供较好的浅层输入,将原始振动信号转换至频域信号;其次,在模型训练过程中,引入Adam优化器,加快模型训练,提高模型收敛速度;最后,为了充分发挥模型各层特征表征能力,对模型结构进行优化,提出多层特征融合学习结构,以提高模型的泛化能力。实验结果表明,所提出的改进模型相比于传统的栈式自动编码器、人工神经网络、深度置信网络以及标准卷积深度信念网络,具有更好的诊断精度,有效地实现了轴承故障的定性、定量化诊断。     

基于深度神经网络的弱监督信息细粒度图像识别

强监督识别算法需要大量的人工标注信息,消耗较多的人力物力资源。为了解决上述问题,满足实际需求,提出了两种基于弱监督信息图像识别方法用于细粒度图像分类(FGVC)。一种是联合残差网络和Inception网络,通过优化卷积神经网络的网络结构提高捕捉细粒度特征的能力。另一种是对双线性CNN模型进行改进,特征提取器选取Google提出的Inception-v3模组和Inception-v4模组,最后把不同的局部特征汇集起来进行分类。通过在CUB200-2011鸟类公开数据集和Stanford Cars汽车类型数据集上进行测试,实验结果表明,提出的方法在两种数据集上的分类精度分别到达了88.3%和94.2%的分类精度,实现了较好的分类性能。     

红外测温设备的空间环境影响及防护研究

随着航天器结构与热设计复杂性的提升,结构表面测温工艺实施难度增大,测温区域趋于多元化,对航天器热试验中非接触测温技术的应用需求日益增多。以红外测温设备在真空、高低温环境中的应用为研究对象,对设备热防护方案与装置进行设计,并基于节点网络法对红外测温设备热防护进行仿真分析,通过物理试验验证,该防护装置能够有效实现设备在真空、高低温环境中热防护,确保设备处于正常工作温度区间且其测温算法模型不受影响,测温准确度优于±2℃,满足设备在空间环境试验中的使用需求。     

基于 FOA 优化的 CSSVM 管道堵塞状态识别研究

针对城市排水管道正常与堵塞故障状态在数据获取上的不平衡性造成的运行状态识别准确率下降的问题,提出了一种基于果蝇优化算法的代价敏感支持向量机的管道堵塞状态识别方法。根据排水管道内各运行状态下采集到的不平衡数据集,首先对不平衡数据集进行小波包分解,其次,提取各个分解系数的能量熵、近似熵指标构建特征向量集合;采用果蝇优化算法(FOA)对不同类样本惩罚因子C_m和核函数参数g进行优化选取,即对代价敏感支持向量机(CS-SVM)模型优化,将特征集合输入优化后的CS-SVM模型中,对排水管道的正常和堵塞状态识别,通过增大对少数类样本错分的惩罚代价,结果表明,提升了少数类的识别准确率。     

快速直流断路器中操动机构的仿真研究

直流输电电压等级的提高使之研制出相应的直流开断装置意义重大;而断路器操动机构的可靠性直接影响着其开断性能。笔者针对直流开断装置中断路器的操动机构展开研究,建立了一种基于电磁驱动、永磁弹簧保持的电磁斥力机构仿真模型,对其电磁-结构耦合过程和电磁-机械运动耦合过程进行了分析。仿真结果表明:当分闸电容的充电电压为4000 V时,电磁斥力机构的电磁斥力峰值约为128 kN,金属盘的平均速度能达到3.7 m/s。金属盘的应力峰值出现在靠近驱动轴一侧(内侧),并从内侧至外侧逐渐减小。进一步设计并研制了实验样机,并通过实验对仿真结果进行了验证,两者具有较好的一致性。     

分层接入换流变压器阀侧出线装置绝缘结构改进

本文中笔者在设计高电压等级换流变出线装置时,考虑了不同绝缘材料特性及配合,并在此基础上进行仿真分析及优化。     

燃煤电站SO3迁移转化特性试验分析

燃煤烟气中SO3质量浓度较低,性质活泼易被吸附,同时SO3捕集效率偏低,因此难以获得燃煤电厂SO3酸雾典型排放数据。本文在分析介绍主流SO3酸雾监测方法的基础上,选用异丙醇吸收法对典型燃煤电站烟气处理设备协同脱除SO3作用展开试验研究。结果表明:燃煤产生的SO3质量浓度因不同的燃烧方式有较大差异,其与入炉煤质的含硫量正相关,SCR脱硝过程中SO2/SO3的转化率为0.44%~1.02%;电除尘器对于SO3的脱除效率约40%,除尘器进口SO3的质量浓度较高时,其脱除效率可略微提升,而电袋复合除尘器对于SO3的协同脱除效果更佳;湿式电除尘系统在不同工况下,对于SO3的脱除效率介于44%~75%之间,SO3排放质量浓度可控制在5 mg/m3以下;常规湿法脱硫系统SO3脱除效率在38%~56%之间,托盘塔对SO3酸雾的协同脱除效果更好。     

铁路运行的电能质量影响(二):影响分析

电气化铁路负荷易对电网母线造成较严重的电能质量污染,有必要通过建模分析。作为2篇系列文章的第2篇,在第1篇文章的建模基础上,重点对电气化铁路可能出现的不同类型列车在不同工况运行时对变电站母线电能质量的影响进行了对比分析,即:分别针对电气化铁路无车、有1辆客车运行、有1辆货车运行和有2辆货车运行的4种典型工况,针对电气化铁路运行对220 kV三相母线电压波动、谐波、三相不平衡的影响进行了仿真对比。