基于小波包信息熵和SO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号的特征提取和故障诊断，提出了一种基于小波包信息熵和蛇优化算法（SO）优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。使用小波包处理采集到的振动信号，构建小波包的能谱熵和系数熵，将构建的特征向量输入SO-SVM进行识别和分类;最终实现多故障模式识别，输出诊断结果。通过仿真实验表明，此方法对五组不同的样本诊断准确率达到99.17%~100%，且相比于果蝇算法优化支持向量机（FOA-SVM）和粒子群算法优化支持向量机（PSO-SVM）具有更高的故障识别分类效果。     

基于CEEMDAN和CNN-LSTM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承工作环境复杂，轴承振动信号受噪声干扰难以提取故障特征以及传统故障诊断算法准确率较低的问题，提出了利用自适应噪声完备集合经验模态分解算法（CEEMDAN）联合卷积神经网络（CNN）内嵌长短期记忆神经网络（LSTM）的滚动轴承故障诊断方法。首先，利用CEEMDAN算法对轴承原始振动信号进行分解得到本征模态函数（IMF）；然后计算重构后的信号的排列熵，归一化后作为特征向量；最后将特征向量输入至CNN-LSTM结合建立的深度学习模型中进行诊断识别。结果表明：所提方法具有更快的拟合速度和更高的准确率，平均故障诊断准确率达到98.63%。     

基于贝叶斯优化的极限梯度上升树方法对电机轴承故障诊断方法的研究

针对电机轴承故障问题,提出一种基于极限梯度上升树(XGboost)与贝叶斯优化(Bayesian Optimization)相结合的电机轴承故障诊断方法。提取电机轴承振动信号的小波包能量特征,使振动信号具有较好的可靠性,提高了故障诊断的准确率。采用贝叶斯优化算法对极限梯度上升树(XGboost)中的最大迭代次数、上升树的最大深度等参数进行超参数优化,并与故障诊断中常用的其他算法进行对比。实验结果表明：基于贝叶斯优化的极限梯度上升树(XGboost)的方法不仅能够实现对电机轴承的不同位置故障的准确识别,而且对每一个位置故障的严重程度有较好的诊断效果,具有较强的实用性。     

基于小波包能量熵与SVM的模拟电路故障诊断

提出1种小波包能量熵与支持向量机结合的模拟电路故障诊断新方法。首先对待测电路的输出电压信号进行多层小波包分解,然后对分解信号进行单支重构,并对重构系数求取小波包能量熵,形成故障诊断的特征向量。将特征向量输入支持向量机,通过选取恰当的核函数与多分类方法,对支持向量机进行训练,建立故障模式分类器,并在不同故障模式下对样本数据进行测试。仿真结果表明该方法能达到较高的诊断正确率。     

基于小波包变换和SVM的三电平逆变器故障诊断

针对中性点箝位型(NPC)三电平逆变器开路故障诊断计算复杂、准确率低等问题,提出一种基于小波包变换和支持向量机(SVM)的故障诊断方法。采用小波包变换将具有各自时频特征的故障信号分解为若干个频段,并重构提取小波包能量作为故障特征向量;将该故障特征向量作为SVM的输入量,运用交叉验证径向基核函数,通过训练数据集得到多类SVM模型,将随机选取的测试集输入训练好的模型中。仿真试验结果表明,该方法可对IGBT开路故障进行诊断并具有更高的故障识别准确率。     

小波包能量熵神经网络在电力系统故障诊断中的应用

提出了一种基于小波包能量熵神经网络的电力系统故障诊断方法。对采集到的故障后电压信号进行3层小波包分解,提取小波包能量熵,然后构造信号的小波包特征向量, 并以此向量作为故障样本对3层BP神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。ATP和Matlab仿真结果表明该方法有效可行。     

基于自适应神经网络—小波包熵的轴承故障诊断

针对轴承故障诊断时振动信号呈现复杂性和混沌特性,故障特征分量容易淹没在噪声之中。引用自适应线性神经网络(Adaptive Linear Neuron,ADALINE)降噪和小波包Shannon熵(Wavelet Packet Analysis Shannon Entropy,WPASE)相结合的方法诊断轴承故障。首先利用ADALINE对不同故障模式的振动信号进行降噪处理,引用小波包理论对降噪后的信号进行小波包分解,计算各层细节信号的Shannon熵值,以此作为不同故障模式的故障特征量。仿真实验表明ADALINE降噪效果明显,Shannon熵能够清楚区别不同的故障模式。该方法简单可靠,为轴承故障诊断提供了新的思路和方法。     

多维度能量熵提取的不同负载下电机轴承故障诊断

为了提高电机轴承故障诊断的准确率,针对电机轴承故障不稳定的振动信号及故障特征提取困难问题,提出了一种基于变分模态分解（VMD）能量熵与卷积神经网络（CNN）相结合的电机轴承故障诊断方法。为了使故障的特征更精确地体现出来,采取三维度的能量熵提取办法,将轴承故障分为内圈磨损、外圈磨损和保持架断裂三类,然后每个类别再细分为负载为0%、25%和50%三种情况,共9种情况。利用VMD方法将故障信号分解得到内禀模态函数(IMF)的分量并提取各个维度IMF的能量熵值从而构成特征向量。结果表明该方法可以有效提高故障诊断正确率。     

基于多尺度模糊熵和STOA-SVM的风机轴承故障诊断

针对风机轴承振动信号故障特征提取困难的问题,提出了一种基于多尺度模糊熵(MFE)特征提取,并结合乌燕鸥优化算法(STOA)优化支持向量机(SVM)的风机轴承故障诊断方法。首先采集原始振动信号并计算其多层次模糊熵,其次构造故障特征向量集合作为SVM的输入,最后采用STOA优化SVM对轴承故障进行分类诊断。通过凯斯西储大学轴承振动数据进行仿真,结果显示轴承故障诊断准确率达到了99.3〖WTB4〗%〖WTBZ〗,证明了所提方法具有较高的准确度和有效性。     

基于瞬时能量熵和SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特性和难以获得大量实际故障样本的情况,提出了一种基于经验模式（EMD）分解的新型故障特征撮方法,并与支持向量机（SVM）相结合实现滚动轴承的故障诊断.该方法首先将振动信号进行小波包降噪,再对去噪信号进行EMD分解,求解分解后各单元的瞬时能量变化,取瞬时能量变化的熵值组成特征向量,最后将其作为支持向量机的输入实现滚动轴承故障分类.经过实验验证,该方法能够有效的识别轴承正常状态、内圈故障、外圈故障以及滚珠故障.     

大规模储能系统发展现状及示范应用

随着储能技术的飞速发展,大规模储能系统已经成为保证电力系统可靠供电的一个重要手段。介绍了储能技术的类别及其在电力系统中的作用,并阐述了其在电力系统中的应用研究现状和目前的主要示范应用实例,论述了储能技术未来发展趋势。     

1 000 kV皖南-浙北特高压线路工频参数测试干扰及结果分析

特高压线路工频参数测试干扰分析是选择适合工频参数测试方法及测试结果分析的重要基础。测试了1 000 kV皖南-浙北特高压线路正序和零序参数测试期间的干扰电压信号,分析了其频谱特征;在此基础上,通过与正序参数仿真计算值的对比分析了正序参数实际测试偏差。结果表明：皖南-浙北特高压同塔双回线路工频参数测试期间,干扰电压存在“三相不平衡性及时变性”的特点;工频法和异频法2种不同方法得到的线路参数测试结果存在一定差异;干扰电压“时变”时,线路工频参数测试宜采用异频法。     

ICEMI' 2015征文通知（英文）

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world’s premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

12th International Conference on Electronic Measurement&Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

某300 MW机组循环水泵出力不足的诊断分析

某300 MW机组投产以来循环水流量不足,极大地影响了机组的经济性。通过试验诊断分析得到,循环水系统设计阻力小于实际值,导致按照设计阻力选型的循环水泵出力不足,使得循环水流量偏小,影响了机组运行的真空。根据循环水系统实际阻力特性,对循环水泵进行重新选型整体改造,取得了较好的效果,与改造前相比,供电煤耗降低1.174 ~1.200 g/（kW·h）。据此,提出了循环水泵在设计选型时的注意事项。     

锂离子电池安全性能评价研究

综合考虑锂离子电池的安全性能检测要求和重点项目,以红外热像技术检测多次循环后的电池在过充过程中的温升,利用电池程控测试仪检测电池的电学信息,建立"热电"综合评价体系,并在3 C过充电条件下,将50℃的温度极值和5.0 V的电压极值确定为量化指标,对电池体系的安全性能进行评价。该评价系统具有快速、灵敏和全场性的优点。     

锅炉停用保护剂对水汽氢电导率的影响研究

电站锅炉停用保护剂多采用十八胺和表面活性胺。对这2种停用保护剂进行了应用效果对比研究,即对湿冷机组、空冷机组采用十八胺或表面活性胺、有无凝结水精处理系统等6台机组停机和启动过程中给水、主蒸汽和凝结水的氢电导率变化情况进行分析。研究结果表明：在停机过程和启动过程,2种保护剂均会在水汽系统中发生部分分解,导致水汽系统的氢电导率显著升高;表面活性胺和十八胺比较,使用前者,机组启停机过程可保持凝结水精处理系统正常投运,因而可使水汽质量迅速达标,对机组安全运行有利,因此推荐采用表面活性胺作为锅炉停用保护剂。     

Active beam vibration control using PZT actuators

Abstract

Smart materials of lead-zirconate-titanate (PZT) piezoelectric ceramics have attracted attention in recent years for active vibration control, acoustic noise suppression, health monitoring and damage assessment. We at McDonnell Douglas Aerospace have been studying these ceramics for use as sensors and actuators in various space and aircraft structures. In this paper, we will report results of a recent study on active vibration control using monomorph PZT actuators. The experiments were performed on thin aluminum cantilever beams. Collocated and non-collocated sensors and actuators were employed. Two control techniques: the classical velocity feedback and adaptive feedback controls, were investigated. We have obtained significant damping and broadband vibration attenuation of greater than 30 dB using the classical control with the single-input single-output feedback approach. A 24 dB reduction has also been achieved using the adaptive control with the multiple-input single-output approach. Detailed experimental methods and results will be described.     

基于熵权的TOPSIS核一级锻件质量评价方法的探究

全面、客观地对核一级锻件质量状况给予综合性评判,建立一套适用于锻件质量评价的方法体系很有必要。根据影响核一级锻件质量的制造工艺和成品质量检验,分析了影响锻件质量的主要工艺参数,建立了锻件质量评价的指标体系。在此基础上,探究了基于熵权的逼近理想解排序（TOPSIS）法的特点,建立了相应的评价模型,并将该模型应用于核电站反应堆堆芯筒体锻件的质量评价,获得了堆芯筒体质量状况的优劣排序。研究结果表明：TOPSIS法可有效、科学、客观地评价核一级锻件质量状况,且便于操作、易于推广使用。