基于生成对抗网络和自动编码器的机械系统异常检测

现有的机械系统智能诊断模型需要不同健康状态下大量的历史数据和相对应的标签来完成模型训练,但有些机械系统难以采集到异常样本。在无异常样本训练情况下,本文提出一种新的机械系统异常检测方法。新方法结合生成对抗网络和自动编码器,构建了一种编码-解码-再编码的网络模型。所提模型首先通过早期采集的正常样本进行训练,然后用于对未知状态的实时监测样本进行测试,输出两次编码得到的潜在特征的差异值,最后通过观察差异值的变化对系统进行监测。3组实验分析结果验证了方法的有效性。与传统方法相比,新方法检测出异常的时间更早,所得差异值指标在异常发生时幅度增加得更大,且能更稳定表征故障演化过程。     

基于小波基稀疏信号特征提取的轴承故障诊断EI北大核心CSCD

轴承弱故障振动信号中的瞬态成分极易被强背景噪声湮没而无法及时检测,结合稀疏表示原理提出一种基于小波基的稀疏信号特征提取方法,从而实现信号中瞬态特征成分的提取。通过构建原始信号瞬态成分稀疏表示模型,对原始信号采用相关滤波法获取最优小波原子,并构建最优冗余小波基底,实现小波基与信号故障特征的最优匹配;设计二次严格凸函数并运用优化最小(Majorization Minimization,MM)算法求解模型中的目标函数,将信号中的瞬态冲击成分转化为稀疏表示系数,实现强背景噪声下弱特征的有效提取。仿真信号及轴承微弱故障试验验证了该方法能有效地检测和提取强背景噪声下的微弱瞬态成分。     

基于EEMD和Laplace小波的滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障导致振动信号中出现多阶模态冲击响应,为了提取单阶模态冲击响应的模态参数,由于Laplace小波相关滤波受多阶模态冲击响应的影响,提出一种基于EEMD和Laplace小波的滚动轴承故障诊断方法。先用EEMD把振动信号中的多阶模态脉冲响应分解为各单阶模态冲击响应分量,然后用从分解的分量的频谱中选取所需的单阶模态冲击响应分量,再用Laplace小波相关滤波对选取的单阶模态冲击响应分量进行分析,便可以诊断出故障。通过对仿真信号和滚动轴承内圈、外圈、滚动体数据分析很好地验证了提出的方法的有效性。     

多分辨率能量波动-近似熵方法的设备故障诊断研究

结合小波包分解(WPT)方法和近似熵(ApEn)方法,提出一种多分辨率能量波动-近似熵方法的设备故障诊断技术.首先利用小波包分解将振动信号分解为各频率成分正交、无冗余和无遗漏的子信号,然后对子信号进行能量波动检验,给出故障的存在性诊断;对于存在故障的子信号进行近似熵计算,根据近似熵值的大小,分析信号的复杂性程度,即故障的严重程度.仿真及工程验证结果表明,提出的方法可以有效诊断设备故障的存在性及严重程度.     

溶胶-凝胶模板法合成MnO2纳米线

本文通过两步阳极氧化在 0 .5M硫酸和 5g L草酸混合溶液中制得多孔氧化铝膜 ,经 5wt%的磷酸扩孔处理得到具有孔径大小均一 ,排列有序 ,并具有一定厚度的阳极氧化铝模板 (AAO) ,以该氧化膜为模板 ,用溶胶 凝胶法在其微孔内合成了MnO2 纳米线。利用扫描电镜 (SEM)对模板和纳米线材料的形貌进行了表征 ,发现氧化铝模板微孔直径为 75± 2nm ,MnO2 纳米线直径在 70nm左右 ,长度为 5 0 0～ 70 0nm。通过X 射线衍射 (XRD)检测可知该纳米线为α MnO2 。循环伏安 (CV)表明α MnO2 纳米线在 2 .0mol L (NH4 ) 2 SO4 溶液中具有优良的电容行为 ,比电容达 1 6 5F g ,是一种理想的超级电容器电极材料。     

基于支持向量回归的轴承故障定量诊断应用

针对轴承故障状态特征与故障大小之间存在非线性关系,提出利用支持向量回归机建立轴承故障大小与状态特征之间的定量诊断模型,并给出了基于支持向量回归的定量诊断策略和诊断流程。在获取轴承不同故障大小的特征量的基础上,建立了轴承故障定量诊断的支持向量回归模型,将其用于轴承故障的定量识别。结果表明,该方法能够有效地判断出故障的大小。进一步将该方法与人工神经网络方法比较,结果说明了支持向量回归方法在轴承故障定量诊断方面具有更好的适应性。     

变频电机技术在锅炉各调速控制系统中的应用

随着科学技术的不断发展，越来越多的新技术被运用到电厂生产中，下面以变频电机技术在梅县发电厂锅炉仓储给粉调速系统改造前后对比为例，谈谈变频电机技术优点。改造前梅县发电厂#1～#4炉给粉机转速的调节是采用励磁电机调速方式，励磁电机调速系统由异步电动机、电磁离合器、测速电机等组成。     

梯度稀疏和最小平方约束下的低照度图像分解及细节增强

低照度图像存在细节模糊、对比度低等问题.针对这些问题,本文提出一种低照度彩色图像增强算法.首先建立梯度稀疏和最小平方约束模型,将图像分解为结构层和细节层;然后采用提出的多尺度边缘保护细节增强算法强化图像的细节信息并滤波;最后把细节增强的图像经改进的Retinex算法映射,最终得到细节增强、亮度适宜、对比度较强的修复图像.实验结果表明,主观上：图像细节增强,亮度适宜;客观上：结构层图像的一维像素线性图显示其平滑特性效果较好,细节增强图的NIQE（5.5202）、BRISQE（31.1893）和PSNR（25.3625）特征较好,修复图像的熵值（7.4421）、边缘强度（128.3231）和平均亮度（121.1827）较好.本文算法实现了对低照度图像的有效分解及细节增强,并提高了图像综合质量.     

Holmium-doped Porous Silicon Prepared by a New Electrochemical Approach and Its Photoluminescence

Ｐｏｒｏｕｓｓｉｌｉｃｏｎ（ＰＳ）ｗａｓｆｏｕｎｄｔｏｅｍｉｔｖｉｓｉｂｌｅｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅａｔｒｏｏｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｂｙＣａｎｈａｍｉｎ１９９０［１］．Ｔｈｉｓｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎｉｍｐｌｉｅｄａｐｏｔｅｎｔｉａｌａｐｐｌｉｃａｔｉ...     

锌空电池及其材料的研究

锌空电池由于其性能稳定、比能量高、材料来源广泛、成本低廉,其研究开发深受重视,尤其是其正极材料的研究深受关注。以CoO、Ag2O、CaO、MnO2、Ba(OH)2、Ni(OH)2、KMnO4等原料作为空气电池正极催化材料,通过对它们进行电化学测试,发现混合催化剂对氧的阴极还原有更好的催化活性;特别是掺杂了氢氧化合物类的催化剂后,电极显示出较好的电化学性能,表明它们更适合作锌空电池氧电极材料。混合催化剂做成的电池放电曲线更加平稳,放电容量更大。