JZ20-2凝析油气田井壁稳定性研究

JZ20-2凝析油气田钻遇馆陶组砂砾岩、东营组泥岩段以及沙河街组高孔隙压力段时,容易造成井壁坍塌和漏失以及井涌井喷造成的井壁坍塌。针对以上各地层影响井壁稳定性的地层孔隙压力、油气田地应力等因素入手,通过引进三轴强度试验装置系统,进行地层强度测试及建立准确的强度剖面。并综合考虑调整井的井斜、方位对坍塌压力和破裂压力的影响,从而精细确定了各地层安全泥浆密度窗口。     

结合CNN和LSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测方法

针对滚动轴承存在性能退化渐变故障和突发故障两种模式下的剩余使用寿命(remaining useful life,简称RUL)预测困难的问题,提出一种结合卷积神经网络(convolution neural networks,简称CNN)和长短时记忆(long short term memory,简称LSTM)神经网络的滚动轴承RUL预测方法。首先,对滚动轴承原始振动信号作快速傅里叶变换(fast Fourier transform,简称FFT);其次,将预处理所得到的频域幅值信号进行归一化处理后,将其作为CNN的输入,并利用CNN自适应提取局部内在有用信息,学习并挖掘深层特征,避免传统算法需要专家大量经验的弊端;然后,再将深层特征输入到LSTM网络中,构建趋势性量化健康指标,同时确定失效阈值;最后,运用移动平均法进行平滑处理,消除局部振荡,再利用多项式曲线拟合,预测未来失效时刻,实现滚动轴承RUL预测。实验结果表明,所提方法构建的趋势性量化健康指标在两种故障模式下都具有良好的单调趋势性,预测结果能够较好地接近真实寿命值。     

某隔震展馆水平限位设计与抗震性能研究

限位装置能够降低隔震结构大震下倾覆概率。研究结合某4层框架展馆,进行水平隔震与限位设计;选取适用于隔震展馆的限位装置参数限位间距(D)、限位刚度(K),建立限位-隔震结构分析模型,结合顶层加速度峰值、层加速度、层位移、层剪力峰值等指标展开抗震性能分析。结果表明,限位隔震结构与传统结构相比能降低上部加速度、层剪力响应,限位隔震结构层剪力峰值较隔震结构有放大现象,限位装置工作性能良好。     

基于超球球心间距多类支持向量机的滚动轴承故障分类

为了降低滚动轴承故障智能分类的训练时间并提高分类精度,提出了一种滚动轴承正常、内、外环故障及不同故障严重程度的多状态分类方法。该方法首先采用峭度值结合相关系数法确定集合经验模态分解结果中包含主要状态信息的固有模态函数;再将其组成特征矩阵,利用奇异值分解所得奇异值作为特征向量;最后在采用改进分类规则的超球多类支持向量机分类时,提出由各状态超球球心间距中的最值来确定多类分类器核参数的选取范围,缩小选取区间,最终实现滚动轴承的多状态分类。实验结果表明,提出的滚动轴承多状态分类方法可以减少分类器的训练时间,提高分类精度。     

K21.5—130—1型汽轮机高压缸的冷态补焊

前言黑龙江省双鸭山发电厂3号机为引进前苏联10台215MWK—21.5—130—1型凝汽式汽轮机中的第九台。安装过程中发现;该汽轮机高压缸下缸体喷嘴前第二螺孔处结合面过窄,宽度只有13mm;汽缸结合面高低不平,特别是下缸体靠近喷嘴处有4处凹     

具有间断事件检测和分离的经验模态分解方法

针对在经验模态分解（EMD）筛选过程中间断信号引起的模态混叠问题，提出了一种新的解决方法．该方法为根据间断过程信号与正常背景信号时间尺度的不同，利用固有模态函数（IMF）的瞬时频率特性实现间断信号的精确定位，依据定位的间断信号段经端点延拓重新做EMD分离出间断信号，从而在后续的EMD中消除该间断信号的影响．将该方法与小波法消除间断信号的结果进行了比较，显示其滤除结果的信号失真较小，并可将间断信号分解为一固有模态函数．     

基于改进YOLOv3算法的公路车道线检测方法

针对YOLOv3算法在检测公路车道线时存在准确率低和漏检概率高的问题, 提出一种改进YOLOv3网络结构的公路车道线检测方法.该方法首先将图像划分为多个网格, 利用K-means++聚类算法, 根据公路车道线宽高固有特点, 确定目标先验框数量和对应宽高值; 其次根据聚类结果优化网络Anchor参数, 使训练网络在车道线检测方面具有一定的针对性; 最后将经过Darknet-53网络提取的特征进行拼接, 改进YOLOv3算法卷积层结构, 使用GPU进行多尺度训练得到最优的权重模型, 从而对图像中的车道线目标进行检测,并选取置信度最高的边界框进行标记.使用Caltech Lanes数据库中的图像信息进行对比试验, 实验结果表明, 改进的YOLOv3算法在公路车道线检测中平均准确率(Mean average precision, mAP)为95%, 检测速度可达50帧/s, 较YOLOv3原始算法mAP值提升了11%, 且明显高于其他车道线检测方法.     

基于深度在线迁移的变负载下滚动轴承故障诊断方法

针对变负载条件下滚动轴承源域与目标域中相同状态的数据特征分布差异性较大,目标域数据按照序列方式在线获取时,数据更新需重新训练模型的问题,提出一种深度在线迁移的CNN-ISVM (convolutional neural networks-incremental support vector machine)变负载下滚动轴承故障诊断方法.该方法运用短时傅里叶变换得到不同负载下滚动轴承振动信号的频谱图并构建数据集;使用源域数据建立CNN-ISVM预训练模型并保存模型参数;利用迁移学习将源域共享模型参数迁移至目标域CNN-ISVM模型训练过程中,快速建立分类模型;分类模型中的ISVM分类器在保留已学到知识的基础上,在线处理目标域新增数据,无需重新训练.经实验验证,所提出方法可实现数据按照序列方式采集的变负载下滚动轴承多状态在线分类,并具有较好的稳定性及较高的准确率.     

基于优化集合EMD的滚动轴承故障位置及性能退化程度诊断方法

为了更有效地同时诊断出滚动轴承故障位置及不同性能退化程度,提出了对滚动轴承不同状态振动信号进行特征提取和智能分类的故障诊断方法.该方法对各状态振动信号进行集合经验模态分解,但其效果依赖于总体平均次数和加入噪声的大小这2个重要参数,因此,提出集合经验模态分解中加入白噪声的准则.将分解后的一系列固有模态函数结合奇异值分解获取各状态的奇异值,并组成特征向量矩阵.将其输入到改进的超球结构多类支持向量机进行分类,从而实现滚动轴承正常、不同故障位置及性能退化程度的多状态同时智能诊断.实验结果表明,提出的集合经验模态分解方法中加入白噪声准则,可避免人为确定分解参数,提高其分解效率.基于优化参数的集合经验模态分解结合奇异值分解的智能诊断方法比已有的基于经验模态分解结合自回归模型的诊断方法识别率高.