基于动力学响应分析的透平机械多转子轴系虚拟动平衡研究

为解决透平机械多转子轴系动平衡需频繁多次启停机的问题,提出一种基于动力学响应分析的多转子轴系无试重虚拟动平衡方法。通过仿真构建与轴系结构尺寸和运行参数相符的有限元模型,分别在各转子平衡配重位置处施加虚拟不平衡激励,进行动力学稳态不平衡响应分析,得到轴系平衡转速下各振动测点处的振动响应值,从而避免需多次启机试重来获取轴系转子配重位置处的加重影响系数,结合实测的轴系不平衡振动基频值,通过矢量计算获得轴系各转子所需的平衡配重。采用搭建的四跨五支承透平机械轴系转子模拟试验台,应用该方法开展1 200 r/min低平衡转速下无试重虚拟动平衡试验,结果表明一次配重平均降幅高达55%,不仅减少了启停机次数,而且可降低因试重不当、测试误差所导致平衡失败概率;该方法还可推广应用到柔性转子轴系的现场动平衡。     

遥控平衡头的单盘转子自动平衡实验研究

介绍了一种新型电动平衡头。所设计的平衡头是一个独立部件，采用滚动式小车配重和红外线遥控工作方式。给出了等效平衡矢量与配重小车相位角的关系式。在试验台上作了单盘转子振动控制和自动平衡实验，振动幅值降到了初始值８％以下，证明了平衡头的工程实用性。     

基于改进粒子群算法的最小二乘影响系数法的理论及实验研究

针对最小二乘影响系数法平衡过程中出现的某些测点残余振动较大及平衡质量较大等问题,将一种基于遗传交叉因子改进的粒子群算法引入到转子动平衡最小二乘影响系数法中。实例计算说明改进后的算法具有很好收敛特性和全局搜索能力,与基本最小二乘影响系数法计算结果相比,有效降低最大配重质量和最大残余振动大小。通过实验验证了结果的正确性和方法的可行性。     

基于小波包和PSO-BP的风机滚动轴承故障诊断

为了识别风电机组运行过程中滚动轴承的运行状态并提高故障诊断率,该文提出了一种基于小波包分解和粒子群算法优化BP神经网络的滚动轴承故障识别方法。以滚动轴承4种故障状态下的振动信号为研究对象,首先,采用小波包对振动信号进行分解、重构,提取各故障状态下的故障特征向量,将其作为BP神经网络模型的输入值。其次,针对BP神经网络的缺点,通过粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值构建PSO-BP故障诊断模型,试验结果表明,基于小波包和PSO-BP的方法能够很好地提高风电机组滚动轴承故障模式识别的准确率。     

基于小波包与质心粒子群的齿轮箱故障诊断及应用

针对齿轮箱振动信号中蕴含大量状态信息难以有效提取的问题,利用小波包分解对原始振动信号进行降噪及特征能量提取,通过BP神经网络实现故障的模式识别。针对神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优值问题,提出利用简单、易行的质心粒子群算法对BP神经网络的权值和偏置进行优化。在粒子群算法中,通过设计种群质心和最优个体质心、根据粒子位置动态改变惯性权重,并将其引入粒子群算法的速度调整公式中:来构建质心粒子群算法。分别将该方法与基本粒子群算法、遗传算法应用在齿轮箱故障诊断中,通过比较表明该方法可以有效提高分类效率和准确率。     

应用模态分析及傅里叶变换的柔性转子无试重动平衡方法

针对旋转机械不平衡导致的振动问题,提出一种的柔性转子现场动平衡方法。其通过有限元理论建立转子系统动力学模型,并将系统运动微分方程按模态振型展开,利用FFT及IFFT变换,获取频域下不平衡载荷谱,最终识别转子不平衡状态。仿真和试验结果均表明,该方法仅需在低于临界转速的状态下采集振动响应数据,并且无需停机试重,就能准确识别转子不平衡状态,添加配重后可使转子各阶不平衡振动得到有效抑制。     

基于粒子群BP神经网络的质量预测模型

为了对产品质量进行预测控制、辅助新产品开发设计、寻找最优参数,将测试样本的网络输出值与真值之间的灰色关联度作为目标函数,采用粒子群算法优化了BP神经网络的权系数和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-GRG算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以注塑件质量预测为例,进行算法实现,仿真结果表明本文所提出的PSO-GRG算法比BP算法迭代次数减少了87.5%,并避免了局部最优,且预测误差亦明显减少。得出结论:所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和研究价值。     

改进PSO算法结合FLANN在传感器动态建模中的应用

将改进的粒子群优化（PSO）算法和函数联接型神经网络(FLANN)相结合,实现传感器的动态线性建模。利用传感器的动态标定实验数据,首先训练FLANN神经网络,网络训练结束后的权值作为粒子群中某个粒子的初始值,而后利用改进的PSO算法继续寻优,得到的全局最优值即为所求的传感器动态模型的系数。实验结果表明,该方法结合了PSO和FLANN两者的优点,建模精度高。     

基于SSPSO优化GRNN的水电站厂房结构振动响应预测

提出基于优胜劣汰、步步选择的粒子群优化算法(SSPSO),弥补了一般粒子群优化算法容易陷入局部极值、早熟收敛或停滞的缺陷。并运用SSPSO对广义回归神经网络(GRNN)平滑参数P进行优化,充分利用SSPSO寻优能力强及径向基函数调整参数少的优点,建立厂房结构的振动响应预测模型,对某厂顶溢流式水电站的厂坝结构振动响应问题展开预测研究。通过分析预测效果得出:与一般的粒子群算法相比,所提出的SSPSO算法的寻优能力得到了很大的提高。与此同时,基于SSPSO优化的广义回归神经网络(SSPSO-GRNN)与其他网络相比,在预测精度、收敛性能、泛化能力等各个方面得到了很大提升。为水电站厂房振动响应预测提供了新的方法和思路,为增强厂房结构的智能化监测提供了保障。     

大型水电机组动平衡试验研究

针对大型水电机组转子质量不平衡引起的振动问题,提出了一种基于动载荷平衡建立离心力方程的分析处理方法。该方法利用大量现场试验样本数据,采用回归分析法对传统经验试配重公式进行了修正,得到了精确的回归系数,确定试配重质量;加试配重块,通过试配重前后变转速试验测试结果对比,找出不同转速下振动相同的平衡点,建立离心力方程;通过对离心力方程的计算求解,得到总的动不平衡质量。以某水电机组为例,对提出方法的有效性进行试验验证。结果表明,与传统方法相比,该研究提出的方法能快速和有效处理动平衡问题。     

基于Hopfiled离散型数字图像识别

基于Hopfiled的离散模型数字识别,利用Matlab矩阵运算和工具箱函数newhop构建动态系统。Hopfield神经网络的在网络运行过程中,具有不断地减少最后趋于稳定的平衡状态的特性,而且网络一旦建立即可自动运行,无需要训练。由sim()函数得到输出端的数据,参数估计递推算法进行参数识别。     

基于PSO-GRNN的直升机旋翼不平衡故障诊断

为了准确诊断直升机旋翼不平衡故障,提出了一种基于粒子群算法和广义回归神经网络模型(PSO-GRNN)的故障诊断方法。将交叉验证得到的平均均方误差作为粒子群的适应度函数,运用粒子群算法搜寻最优的GRNN光滑因子,建立最优的故障诊断模型。结果表明:采用PSO-GRNN模型可实现直升机旋翼不平衡的类型和程度的有效诊断,故障类型准确率高达94.29%,故障程度的诊断最大误差仅6.54%,满足工程需求。     

MIMO随机振动试验频响估计中激励和响应的同步方法

频响函数估计是多输入多输出随机振动试验控制算法中的必要环节。在振动环境试验中,通常不采集振动台的实际激励信号,而用实测的响应信号和计算机内存中的激励信号来进行系统频响函数估计。由于计算机内存中的激励信号与实际振动台上的激励信号之间在相位上存在着差异,从而导致实测的响应信号和计算机内存中的激励信号不同步。这给系统频响函数的估计带来了较大困难。为此,根据线性系统中激励和响应之间的关系,结合随机减量法,提出了一种二次相关法用于系统频响函数的估计。用该方法进行频响函数估计只需要采集响应信号。在三轴振动台上进行了对比试验,结果验证了本文所提出的二次相关法的正确性。     

基于多目标粒子群算法的稀疏分解参数优化

针对振动信号稀疏分解过程中存在的复杂参数设置问题,提出利用多目标粒子群算法进行稀疏分解参数优化,以实现振动信号的有效压缩。根据多目标粒子群理论,建立稀疏分解参数优化模型,确定粒子群优化目标函数、待优化参数,分析参数设置与目标函数之间的泛函关系。设计仿真实验,研究数据压缩指标之间的约束关系,指导多目标粒子群算法参数优化,改善数据压缩效果。应用实测数据,验证多目标粒子群算法的参数优化能力,实验结果表明:多目标粒子群算法能够优化振动信号稀疏分解参数,取得良好的振动信号数据压缩效果。     

一种改进的雁群扩展粒子群算法研究

针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,结合雁群启示粒子群算法和扩展粒子群算法提出了基于雁群启示的扩展粒子群(GeEPSO)算法。该算法在利用雁群飞行方向的多样性同时融合了所有粒子的个体极值信息,提高了种群多样性。为进一步提高改进算法的收敛速度,引入简化粒子群提出了 GeESPSO算法。基准函数的仿真表明:改进算法GeESPSO较好地平衡了收敛速度和局部最优两个矛盾,总体较优。为进一步验证算法在实际应用中的有效性,又分别用两种改进算法优化BP神经网络,并用相关气象数据对PM2.5的值进行预测。     

基于膜计算与粒子群算法的盲源分离方法

为了解决盲源分离方法收敛速度慢、分离性能不高的问题,提出一种基于膜计算(Membrane Computing,MC)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的盲源分离方法。算法以分离信号负熵作为粒子群的适应值函数,将粒子均匀分布到各基本膜中,将各基本膜内最优位置输出到表层膜并选择适应值最小的最优位置作为群体最优位置,通过粒子自身最优位置和群体最优位置对种群粒子进行速度和位置的更新。粒子群最优解调整盲源分离的步长函数,进行信号的分离。提出的算法简化了惯性权重取值问题,保证了PSO算法局部搜索的精度,满足了全局搜索的多样性。仿真实验和实例应用表明,提出的算法可以很好地分离混合信号,并且能避免PSO算法的早熟收敛问题,具有更快的收敛速度和更优异的分离性能。     

活塞式压缩机制冷系统启停过程研究

本文研究了具有毛细管节流的活塞式压缩机制冷系统的启停特性。在实验的基础上,分析了启停过程系统参数的变化以及影响启停过程能量转换的因素,研究结果表明,停机后阻止工质迁移能改善制冷系统的启动特性,并减少了启动过程中制冷系统的能量消耗。本文建立了停机过程的数学模型,并由此计算了停机过程工质迁移造成的制冷系统的(火用)损失,这一(火用)损失即为停机过程工质迁移而使启动过程节能的最小值。     

一种基于椭球约束的加速度计粒子群优化静态修正方法

研究了微机电系统加速度计基于椭球约束的静态修正法。根据微机电系统加速度计输出数学模型,采用标准粒子群优化算法估计微机电系统加速度计的输出数学模型中的刻度因数、零偏及正交误差。实验结果表明,该方法有效剔除了采样过程中的随机误差,粒子群优化方法的引入,使得微机电系统加速度计输出能够准确地反映其真实值。     

RBF模糊神经网络在刚性机械臂控制中的应用

为了提高刚性机械臂轨迹跟踪控制的精度,本文在分析RBF神经网络与模糊逻辑系统的函数等价性基础上,提出了一种基于T-S型模糊推理方法的RBF模糊神经网络,设计出基于RBF模糊神经网络的工业机器人控制器.研究发现,与普通的模糊神经网络相比,该网络结构简单,层数少,训练速度快,能自动寻优,通过在线调整网络隶属函数的中心值和宽度,优化了模糊规则,实现了对非线性系统的高精度轨迹跟踪控制,而且表现出有效性和鲁棒性.     

叶片振动疲劳试验中的机电耦合闭环控制技术研究

载荷,频率和循环数是振动疲劳试验中的关键参数,既要能无级可调又要稳定,在叶片振动疲劳试验系统中采用微机程控和机电耦合闭环控制技术,可以很好地实现对上述参数的控制;同时还可以自动采集和处理试验数据,并具有试验系统自动报警和停机等功能,保证了参数测量的精度和可靠性,对某发动机压气机叶片上千次的振动疲劳试验结果表明,在叶片振动疲劳试验系统中采用微机程控和机电耦合闭环控制技术是可行的。且测量精度高,试验过程稳定。