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1.
为了解决当前人工智能预测方法在滚动轴承状态趋势预测中预测精度较差、计算效率较低的问题,提出基于强化学习单元匹配循环神经网络(RLUMRNN)的滚动轴承状态趋势预测新方法。先采用滑动平均奇异谱熵作为滚动轴承状态退化特征,再将该特征作为RLUMRNN的输入完成滚动轴承状态趋势预测。在RLUMRNN中,利用最小二乘线性回归法构造单调趋势识别器,将轴承整体的状态退化趋势分为上升、下降、平稳3种单调趋势单元,并通过强化学习为每一种单调趋势单元选择一个隐层数和隐层节点数与其相适应的循环神经网络,从而改善了RLUMRNN的非线性逼近能力和泛化性能;用3种单调趋势单元和不同隐层数、隐层节点数分别表示Q值表的状态和动作,并构造关于循环神经网络输出误差的新型奖励函数,以明确强化学习的目标,从而减小循环神经网络的输出误差,避免在Q值表更新过程中使Agent(即决策函数)盲目搜索,提高了RLUMRNN的收敛速度。通过双列滚子轴承状态趋势预测实例验证了该方法具有较高的预测精度和计算效率。 相似文献
2.
通过分析谱图小波变换在平面图像、三维实体分析中的应用,提出一种用于一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪方法。该方法将一维数字信号定义到路图上,利用谱图小波变换将其分解成尺度系数和谱图小波系数,对谱图小波系数进行阈值过滤处理,再进行谱图小波逆变换得到降噪信号。首先,利用四种典型仿真信号进行降噪试验,并分析不同分解层数对降噪性能的影响;接着,将其与经典小波阈值降噪方法进行仿真对比;最后,采用该方法进行滚刀主轴振动信号降噪,并与经典小波阈值降噪方法对比。仿真及试验结果表明,该方法实现了一维数字信号的快速非迭代降噪,且降噪信号平滑度高、畸变小,优于经典小波阈值降噪方法。 相似文献
3.
4.
6.
以某全地域机动车驾驶室为研究对象,建立驾驶室的有限元模型,验证了有限元模型的有效性。以此有限元模型为基础构建驾驶室谐响应模型,进行谐响应分析,发现驾驶室后壁板的振动是引起驾驶室内部噪声的主要原因。研究驾驶室内部噪声特性,分别进行了声学空腔模态分析和声固耦合模态分析,发现声固耦合系统声压分布比较均匀,大部分呈现局部模态,主要原因可能是驾驶室后壁板的振动。通过驾驶员耳旁声压分析发现增加驾驶室后壁板的厚度,可以在一定程度内降低驾驶室内部噪声对驾驶员的影响,为同类驾驶室通过依靠结构改进来改善声场环境提供了案例依据。 相似文献
7.
为研究风力发电机偏航轴承有限元计算模型中,柔性支承结构建模刚度及塔筒风载荷对其载荷分布的影响,建立了兆瓦级风力机偏航轴承三维实体模型,并利用Hypermesh前处理,在Ansys环境中建立滚珠滚道非线性接触模型,并通过赫兹接触理论算法验证了该有限元模型的正确性。在此基础上,讨论约束系统刚度改变、塔筒风载荷等因素对轴承载荷分布及疲劳寿命等性能的影响。研究结果表明:随着轴承柔性支承结构(塔筒)有限元建模长度的增加,轴承滚子受载降低,波动减缓,同时理论疲劳寿命增加,当塔筒建模长度≥3Dt后,结果趋近于稳定。当考虑风载作用塔筒上产生的塔筒风载荷与叶轮风载荷联合作用时,计算结果表明此时迎风面偏航轴承接触载荷降低,背风面增加,总体对疲劳寿命有改善作用。 相似文献
8.
10.
针对某储气库往复式压缩机组一级进气缓冲罐振动超标问题,对进气缓冲罐的振动及压力脉动进行测试分析,结合数值仿真分析讨论引起压缩机组进气缓冲罐振动超标的主要因素。为了有效解决缓冲罐振动超标问题,提出更改缓冲罐结构、安装刚性支撑和改变缓冲罐进气方向等振动治理方案,并进行数值仿真验证。根据现场工艺要求和条件,完成一级进气缓冲罐的现场改造,并进行现场振动测试分析和评价,结果表明治理后振动速度最大值为7.83mm/s,压力不均匀度为0.945 %,均满足API(American Petroleum Institute) 618 标准要求。压缩机组进气缓冲罐振动治理实施效果表明,所提出的减振措施有效降低进气缓冲罐的振动,延长了缓冲罐的使用寿命并提高了其可靠性。 相似文献