柱塞泵空化振动信号提取及其极限学习机检测

随真空度的持续提高，泵运行过程中开始形成空化并且空化程度逐渐变得明显，由此引起泵流量减小。为实现对柱塞泵的实际振动信号精确分析，选择小波基函数对采集信号实施三层小波包分解处理，经过阈值去噪以及小波包重构方法完成信号去噪过程。采极限学习机用EMD自适应分解方法处理振动信号，从中提取可以显著反馈信号复杂度的样本熵，并根据该参数判断空化情况。当样本熵值提高后形成更复杂的样本序列。开展了通过ELM实现的柱塞泵空化状态检测，结果表明：本设计特征提取方法都能够准确检测各工况的空化状态，与BP神经网络以及随机森林（FR）相比，ELM达到了更高检测准确度，并且ELM模型时间也显著缩短。该研究对提高柱塞泵空化振动信号提取及故障诊断效率分析具有很好的实际指导价值。     

基于CBLRE模型的轴向柱塞泵空化状态检测研究

空化现象的产生严重制约了轴向柱塞泵向高速高压方向发展，需要对柱塞泵的空化状态检测与智能故障诊断展开研究，因此，结合深度学习网络与非线性分类器的优点，提出了一种基于CBLRE(CNN+BiLSTM+RELM)模型的柱塞泵空化状态识别方法(检测模型)。首先，对不同空化状态下柱塞泵的一维原始振动信号进行了数据增强，并对其进行了标准化处理；然后，利用卷积神经网络(CNN)自动提取信号的特征，并对其进行了特征降维处理；利用双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络学习特征序列的时间依赖性，利用正则化极限学习机(RELM)的非线性分类器对特征进行了分类，实现了对柱塞泵的空化状态检测与智能故障诊断；最后，为测试CBLRE模型的性能，搭建了实验平台，在此之上将CBLRE模型与其他模型进行了对比，分析了该模型在不同工况下的性能表现。研究结果表明：该模型的结构稳定、训练时间短，且在不同负载下均可保持良好的泛化性能，空化状态识别率均达到99%以上，该结果验证了柱塞泵空化状态识别方法的有效性；此外，该模型还可有效识别空化现象与柱塞泵的其他故障。     

基于局部s变换和极限学习机的柱塞泵滑靴磨损故障诊断

针对轴向柱塞泵结构复杂、故障信号微弱且易受噪声干扰难以进行故障模式识别的问题,提出一种基于局部s变换和极限学习机的柱塞泵故障诊断方法,对不同程度滑靴磨损故障进行诊断。采集柱塞泵在正常和不同故障状态下的振动信号进行局部s变换,对不同的特征向量组进行定性和定量比较,选择提取s矩阵最大奇异值、转轴振动基频能量占比和柱塞振动基频能量占比共三维特征向量,将特征向量输入极限学习机完成故障模式的识别,识别精度可达99%以上。最后将极限学习机与支撑向量机分类结果进行对比,证明所提故障诊断方法可以用较少的特征向量获得较高的诊断精度。     

轴向柱塞泵空化现象的研究现状

空化是轴向柱塞泵中比较普遍的现象,其机理复杂,不易观察和控制.通过对国内外该领域的研究情况进行总结归纳,发现研究该领域主要围绕对轴向柱塞泵柱塞腔内以及配流盘表面的空化现象进行数学建模以及仿真分析,最后实验测试并因此得出抗空化结构并分析其中的优势和不足.对于CFD仿真分析中的主要三种软件进行归纳整理,并对他们的仿真的优势...     

基于增强层次注意熵和极限学习机的轴承故障检测方法

采用传统诊断模型进行轴承故障识别时，需要设置较多的超参数，且参数对模型性能的影响较大。针对这一问题，提出了一种基于增强层次注意熵(EHATE)和灰狼算法优化的极限学习机(GWO-ELM)的滚动轴承故障诊断模型，其中，EHATE方法用于提取滚动轴承振动信号的低频和高频特征信息，而GWO-ELM用于识别滚动轴承的故障类型。首先，基于分形理论和增强的层次分析，提出了一种能够同时测量非平稳时间序列在低频段和高频段复杂度的指标-增强层次注意熵(EHATE);随后，利用EHATE方法充分提取了滚动轴承振动信号的故障特征，实现了对不同样本故障状态进行精确表征的目的；最后，将故障特征输入至GWO-ELM分类器中，进行了滚动轴承故障类型和故障严重程度的识别，基于EHATE+GWO-ELM模型对3组滚动轴承故障数据集进行了实验，并将其与其他故障诊断方法进行了对比。研究结果表明：该故障诊断模型能够快速有效地识别滚动轴承的不同故障，3组数据集的识别准确率分别达到了100%、99.2%和96.92%,在识别准确率和特征提取效率方面优于对比方法；同时该故障诊断模型在特征提取阶段仅需要设置单个参数，且该参数对模型的...     

改进极限学习机在滚动轴承振动故障诊断中的应用

滚动轴承广泛应用于机械、铁路运输、航天航空等领域,在旋转机械设备的正常稳定运行中占据着至关重要的位置,其振动故障的准确、快速诊断是保证机械设备正常稳定运行的必要手段,因此,研究一种能够有效诊断滚动轴承振动故障的方法具有重要意义。针对滚动轴承振动信号具有非平稳性、非线性和影响因素相互影响相互作用的特点,结合小波分析理论对滚动轴承振动信号进行故障特征提取,通过借鉴支持向量机的分类思想,从最优化角度出发,引入结构风险最小化原理对极限学习机进行改进及优化,并结合改进后的方法构建了滚动轴承振动故障诊断模型。仿真结果表明,改进的极限学习机进一步提高了滚动轴承振动故障诊断的效率和分类准确率,为滚动轴承的振动故障诊断提供了新思路和新方法。     

变分模态分解与极限梯度提升树融合的高速轴向柱塞泵空化等级识别

针对高速轴向柱塞泵在不同空化程度下故障特征不明显导致识别准确率低的问题,提出了一种变分模态分解和极限梯度提升树融合的识别方法.在不同空化等级下进行高速轴向柱塞泵空化试验,采集壳体的振动加速度信号,对信号采用变分模态分解方法并从中提取故障特征以构造特征数据集,最后利用极限梯度提升树进行空化等级的识别.为证明所提方法的抗噪...     

基于极限学习机的板形预测模型

高效地建立起板形模型有利于提高板带轧制过程中的板形精度和有效实现板形控制。提出了一种基于极限学习机(ELM)的板带轧制过程中板形预测模型,不但可以简化参数选择过程,在核函数选择上可以根据训练样本值自动选择无须手动选择,而且可以提高模型的训练速度。结合铝板带四连轧机组在线实测数据进行模型训练,实现对轧制过程板形的预测且得到实验验证。本算法与支持向量机(SVM)模型预测对比,在训练样本数量较少的情况下,模型预测精度都能达到期望精度值,且具有同样甚至更高的预测精度,还具有急速的特点和更强的泛化能力。     

基于模糊小波极限学习机的刀具磨损状态识别

刀具磨损作为机械加工过程中的常见现象,直接导致了切削力增加、工件表面粗糙度恶化以及尺寸超差等不良后果,极大地影响加工效率.采集加工过程中切削力、振动及声发射信号,利用线性回归法对信号进行特征提取及降维;采用不同刀具的磨损数据训练模糊小波极限学习机(FWELM),降低加工过程的不确定性对识别模型的影响,并解决加工系统的信息模糊造成的建模困难问题,提升刀具磨损识别模型的泛化能力.利用标准刀具磨损数据集测试结果证明,基于FWELM构建的刀具磨损状态识别模型识别的每个刀具磨损阶段的准确率及总体识别准确率皆高于极限学习机构建的识别模型.     

高速轴向柱塞泵柱塞腔空化机理研究

针对高速轴向柱塞泵内的空化问题,以某型号高速轴向柱塞泵为研究对象,搭建了其CFD数值仿真模型,研究柱塞泵旋转过程中的空化机理及演变规律。首先,对额定工况下柱塞泵的空化现象进行可视化分析,揭示空化的发生位置及在该位置处产生空化的机理;其次,以转速为变量,研究转速对空化的影响规律及其影响机理。结果表明:空化主要发生在柱塞腔内,充液率不足和流体漩涡影响是空化的主要原因;空化程度随着转速的升高而不断升高,这是由于流体流速的提高导致静压低,另一方面流体的离心力增大造成了充油率不足,同时还使流体进入柱塞腔的射流角增大;最后,根据空化机理对柱塞缸体底孔进行结构改进。在额定工况下,改进后柱塞腔内的空化程度与改进前相比下降了59.3%,空化抑制效果显著。     

基于敏感瞬态冲击特征提取与分层极限学习机的行星齿轮箱故障诊断研究

在行星齿轮箱故障智能诊断中,针对其振动信号特征"难提取"、构建的特征向量集"质量差"以及基于极限学习机的故障分类模型"精度低"的问题,提出一种如何捕获其振动信号中敏感瞬态冲击特征并据此构建高维特征向量集与提升极限学习机故障分类精度的行星齿轮箱太阳轮的状态辨识方法。首先,将所测取振动信号分别经快速峭度图求解和变分模态分解,筛选出与其最大峭度值对应中心频率fω相匹配的若干个本征模函数,然后,求其改进多尺度排列熵值来构建高维特征向量集;其次,利用去噪自动编码器使极限学习机隐含层节点的输入权值和阈值满足正交条件实现其隐含层的分层;最后,将上述特征向量集作为分层核极限学习机的输入,通过训练建立行星齿轮箱太阳轮的故障分类模型。结果表明,所提方法实现了太阳轮振动信号中敏感瞬态冲击特征的有效提取及其特征向量集的高质量构建,同时也提高智能诊断模型的分类精度。     

基于极限学习机的航空旋转整流器故障诊断技术研究

航空发电机是航空电源系统的核心部件,针对目前应用于航空发电机旋转整流器故障诊断中的人工智能算法存在诊断速度慢、参数选取困难等问题,将极限学习机引入到航空旋转整流器故障诊断领域。以航空三级式发电机为例,分析了旋转整流器的故障模式,在Matlab/Simulink中建立发电机模型并模拟旋转整流器故障模式。实验结果表明,极限学习机具有较高的诊断精度。与传统的故障诊断方法相比,它具有更优的诊断效率。     

基于全空化模型的柱塞泵内空化流动数值模拟

针对典型斜盘式轴向柱塞泵工作时出现的空化现象,以某高压柱塞泵为例,建立了柱塞泵配流过程中,气液混合相的连续性控制方程和运动控制方程,推导了基于气液两相流的质量输运控制方程,并对柱塞泵进行了空化流动的数值模拟。仿真结果表明,不同的转速、压差和配流盘结构对柱塞腔内部、配流盘表面以及缸体与配流盘接触处的空化存在影响,且仿真结果与实验检测数据结果是吻合的。     

基于PCA和多变量极限学习机的轴承剩余寿命预测

提出了一种基于主成分分析(PCA)和多变量极限学习机(MELM)的轴承剩余寿命预测方法。该方法首先利用PCA技术融合多个表征轴承运行状态与衰退趋势的时域频域特征指标来消除特征间的冗余性和相关性;进一步在单变量极限学习机(ELM)的基础上构建多变量极限学习机模型来预测轴承剩余寿命。该方法克服了传统单变量极限学习机结构简单、信息匮乏等缺点,能有效提高轴承剩余寿命的预测精度。运用全寿命轴承振动数据对模型进行验证,结果表明,相比单独应用ELM模型或MELM模型,基于PCA和MELM剩余寿命预测方法具有更高的预测精度和稳定性。     

基于频谱分析和卷积神经网络的高速轴向柱塞泵空化故障诊断

针对高速轴向柱塞泵不同空化故障等级诊断依赖人工特征提取、识别准确率低的问题,提出了一种融合振动信号频谱分析和卷积神经网络的诊断方法.采集不同空化等级情况下柱塞泵壳体振动信号,对连续的振动数据进行切片并作频谱分析,获得频谱图作为数据集;利用二维卷积神经网络对不同空化等级的信号频谱图进行分类.为提高所提方法的鲁棒性,采用带...     

基于红外光谱和极限学习机的润滑油水分检测

采用极限学习机方法建立润滑油水分的定量预测模型。该方法利用Kennard-Stone方法对样本进行划分,以减少建模的工作量和提高建模速度。采用极限学习机方法对某特种车润滑油的水分进行定量预测,并与偏最小二乘法和BP神经网络方法进行比较。结果表明,采用极限学习机方法所建模型更加稳健,预测结果更加精确,可作为该润滑油水分含量快速检测的手段。     

基于LMD-SVD和极限学习机的滚动轴承故障诊断方法研究

针对局部均值分解(LMD)得到的PF分量对于分类方法的输入而言过大,提出了一种基于局部均值分解(LMD)-奇异值分解(SVD)和极限学习机(ELM)的故障诊断方法.首先,通过LMD将非线性非平稳的原始振动信号分解为一系列乘积函数,从而得到具有物理意义的瞬时频率;然后,采用SVD处理PF分量以压缩特征向量尺度并获得更加稳定的特征向量值;最后,基于提取的特征向量,应用运算效率和分类精度更高的ELM对轴承故障状态进行分类.试验结果表明,该方法能有效的对风机轴承在变工况条件下进行自适应诊断.     

轴向柱塞泵内部空化流的可视化分析

通过设计泵的模型对轴向柱塞泵的配流盘的切口(V型槽)附近喷射流动进行可视化分析。使用高速摄像机从轴向和垂直于轴的方向能够清晰地观测到空化现象。另一方面,应用三维DES(Detached Eddy Simulation,分离涡模拟)湍流空化模型进行CFD仿真分析来估计空化现象的发生和区域。通过比较在3 MPa和5 MPa压力(300 r/min和600 r/min泵转速)条件下空化的仿真和实验结果,表明CFD仿真与可视化实验有很好的一致性,对于估计空化的范围是非常有用的。进一步得到了24 MPa(2400 r/min泵转速)情况下的空化云图并讨论了气蚀的产生。最后通过使用3个V型槽的配流盘成功地抑制了空化效应。