基于群智能加权核聚类的水电机组故障诊断

针对核聚类中核参数选择依赖经验,最优聚类中心难以有效获取的问题,提出了一种仿电磁蜂群加权核聚类算法。首先,考虑不同特征对聚类结果的影响,对样本进行加权处理,利用核空间的Xie-Beni指标建立加权核聚类模型;然后,提出并引入仿电磁蜂群算法求解聚类模型,实现聚类中心、特征权重与核参数的同步寻优。利用该方法分别对3组标准测试样本集以及水电机组故障样本进行聚类测试,并与传统方法进行对比分析。试验结果表明,提出的仿电磁蜂群加权核聚类算法较传统聚类方法具有更高的精度,能够有效实现水电机组振动故障的准确聚类与识别,完成故障诊断。     

基于多小波包样本熵的轴承损伤程度识别方法

为了自动辨识不同尺度下的轴承故障,建立了一种基于多小波包系数样本熵和BP神经网络的模式判别方法。针对5种尺度下的轴承外圈故障信号,分别采用GHM多小波包完成三层分解。为了充分利用多小波包的分析优势,将分解后的16个频段信号分别求系数样本熵,并将其作为神经网络的输入向量。通过三层BP神经网络的训练、学习,并与dB10小波包神经网络做了对比研究。结果表明,多小波包样本熵可以区别不同损伤程度的故障信号,且多小波包样本熵与神经网络结合,其辨识精度更高,分类效果明显优于传统单小波,便于轴承损伤程度的自动识别。     

大型旋转机械状态监测与故障诊断研究进展

分析了旋转机械状态监测与故障诊断研究的重要意义。提出了一种由状态监测与故障诊断理论和方法、状态监测与故障诊断关键技术、状态监测与故障诊断系统、状态监测与故障诊断工程应用四个方面相互支撑的旋转机械状态监测与诊断研究的体系架构,给出了一个超超临界汽轮发电机组状态监测与故障诊断系统研究的实例。分别综述了大型旋转机械状态监测与故障诊断的理论和方法、关键技术、应用系统研究及其工程应用的进展,提出了对于旋转机械状态监测与诊断研究的思考与建议。     

基于Lempel-Ziv指标的主轴系统退化

为了检测机床主轴系统在使用过程中状态的变化,提出了一种基于复杂度指标的劣化分析方法。以某磨床空转运行时工件主轴系统产生的振动信号为分析对象,采用复杂度指标对磨床在数月使用过程中工件主轴的状态进行判断。分析结果表明,随着使用时间的增加,工件主轴系统产生的振动信号的复杂度增加。为了验证复杂度指标在劣化分析中的有效性,采用复杂度指标对美国凯斯西储大学公布的劣化轴承数据进行分析,结果表明,该方法在劣化分析中是可行的。     

风力发电机齿轮故障诊断仿真与模拟试验

为了探讨无传感器故障诊断方法在风力发电机传动系统故障中的感应机理,在SIMULINK环境下,建立了一个双馈风力发电机仿真模型,对风力发电机传动系统故障在发电机定子电流中的响应过程进行理论分析。研制专用的风力发电机组模拟试验台,进行传动系统的断齿故障模拟试验与验证。利用Hilbert变换的幅值和频率解调方法,分析仿真及模拟试验结果,表明定子电流主要反映传动系统的扭矩或速度波动特征,将其用于风力发电机传动系统齿轮断齿类故障的监测与诊断是可行的。     

由可见光谱视频中提取心率的对角累积量法

由于使用经典的联合近似特征对角化(JADE)算法从视频中估计光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)信号,再经快速傅里叶变换转化成的心率值与真实心率值的误差较大,本文提出使用基于对角累积量算法从视频中分离PPG信号,再经过快速傅里叶变换转换成心率的方法来提高心率测量的准确性。进行了从RGB彩色可见光视频信号中恢复心率值的实验。对比实验表明,基于对角累积量分离算法所得心率值与真实心率值差的绝对值的统计特征参数较JADE算法均有所降低,均值、标准差、均方根误差平均分别下降1.46,4.98和4.49。通过Bland-Altman图的分析表明,在95%的置信区间内,对角累积量算法所得心率的浮动范围较JADE算法减小了2倍以上,显示对角累积量算法具有更高的估计精度,对肤色亮度和外界自然光的要求更低,通过调整参数值,可使运行时间控制在1s之内,基本满足实时提取心率的要求。     

大口径离轴长条形反射镜的检测支撑机构

针对大口径离轴长条形反射镜光轴水平向检测的需要,设计了一套检测支撑结构。优化了结构参数,实现了由支撑结构引起的镜面面形误差最小化。通过比较长条形反射镜光轴水平向检测支撑的级联多点支撑结构,选择了结构简单、扩展性和调整性优良的两点单层固定支撑结构。利用集成仿真与优化方法,分析计算反射镜镜面面形误差随支撑间隔的变化趋势,确定了最优支撑间隔。最后,利用干涉仪结合补偿器的检测方式,对不同支撑间隔工况下镜面面形进行检测,验证了仿真分析的可靠性。结果表明:在支撑间隔为564mm时,由检测支撑引起的镜面面形误差最小(RMS=8.26nm),干涉检测得到的镜面面形误差随支撑间隔的变化趋势与仿真得到的趋势相符,仿真结果可靠性高。提出的方法可实施性好,可推广到其他大口径离轴长条形反射镜的设计和检测中,为离轴三反(TMA)相机的设计提供技术基础。     

模糊图像边缘精确定位的滤波算法

图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。实际应用中,光学系统离焦和图像传感器噪声源引起图像模糊,导致边缘自动定位算法无法精确确定边缘点。从边缘检测理论出发,根据噪声及图像模糊模型,提出了基于空间域和频域的滤波方法对模糊边缘图像去噪,从而消除模糊图像对于边缘定位的影响。实验表明,各种滤波方法对于边缘点的自动提取都具有一定的效果,离焦模糊和噪声可以得到有效抑制,尤其是频域低通滤波器能够精确地提取出模糊边缘位置。     

基于管道状态关联分析的泵机组故障诊断方法研究

在对现场泵机组和管道过程参数进行综合监测的基础上,提出了一种基于管道状态耦合分析的泵机组设故障监测方法,该方法包括了泵机组的异常捕捉技术、相关管道的实时状态识别以及基于耦合作用的故障判别。现场应用结果证明,该方法能够快速有效的实现机组故障检测和识别,与传统的方法相比大大降低了系统的误报警率。     

不平衡及谐波电网条件下双馈风电变流器的改进控制研究

针对双馈风电机组在电网电压不平衡及谐波畸变条件下的故障穿越问题,分析了此类电网故障对机组运行性能的影响,提出了一种双馈机组转子侧、网侧变流器的协同控制方案。通过改进转子侧、网侧变流器的矢量控制算法,抑制了双馈感应电机的电磁转矩波动,降低了机组输出总有功功率的波动,获得了对称、正弦的机组输出电流。仿真结果表明,所述控制方案能够显著改善双馈风电机组在此类电网故障条件下的运行性能,从而提高机组的故障穿越运行能力。