基于孤立森林-控制图与多特征联合的滚动轴承异常状态检测

为保证滚动轴承异常状态检测的及时性并降低虚警率,提出了一种基于孤立森林的多指标改进CUSUM异常检测方法(IF-CUSUM)。首先,对轴承原始振动序列进行小波去噪;然后,基于孤立森林算法去除振动序列的离群点;最后,结合RMS和峭度等指标设计阈值分配方案,给出异常状态检测判定依据。通过60组不同振动演化规律、脉冲强度和噪声等级的滚动轴承故障仿真数据以及FEMTO-ST轴承数据集进行算法验证,结果表明,与基于单一RMS指标、峭度指标的异常检测算法相比,IF-CUSUM算法能较早地检测出滚动轴承运行过程中的异常点,虚警率较低,整体性能和鲁棒性较好。     

类间数据不均衡条件下基于平衡随机森林的轴向柱塞泵故障诊断方法

针对轴向柱塞泵实际故障诊断中采集到的故障类数据远少于正常类数据的情况,为提升故障分类精确率,提出了一种基于平衡随机森林(Balanced Random Forest,BRF)的轴向柱塞泵故障诊断方法.BRF算法是随机森林(Random Forest,RF)的改进算法,将欠采样方法与RF结合,强化了RF处理非均衡数据的能...     

基于孤立森林算法的风电齿轮箱轴承故障检测方法

为精准检测齿轮箱轴承故障,实时进行有效监测以保证风电齿轮箱健康运行,提出一种基于孤立森林算法的风电齿轮箱轴承故障检测方法.首先,以齿轮箱轴承温度为故障检测模型的输出变量,采用多尺度图相关算法选择输入变量;然后,提取输入变量的均方根和包络线进行自组织映射神经网络特征融合;最后,以融合值为模型输入量,使用孤立森林算法进行异...     

基于机器学习的船舶柴油机异常点检测技术研究

本文结合某船历史航行数据提出基于孤立森林和长短时记忆网络(LSTM)算法的柴油机异常点检测方法。运用孤立森林算法对柴油机气缸排气温度数据进行异常点检测;针对缺乏异常数据的船舶柴油机热工压力参数根据其和柴油机转速的强相关性提出基于LSTM算法的异常点检测方法,再通过实船数据验证两种算法异常点检测效果。研究表明基于LSTM和孤立森林算法的柴油机异常点检测算法具备可行性。     

基于卷积变分自编码器的异常事件检测方法

针对传统的异常事件检测方法中手工提取的浅层特征无法统一表达不同场景的表观和运动信息问题,提出了一种基于卷积变分自编码器(ConVAE)的异常事件检测方法.首先构建了一个卷积变分自编码器网络,以视频帧序列作为网络输入,提取场景的深度特征;接着采用多变量高斯模型对在所有帧序列的深度特征图中位于同一位置的特征向量进行拟合,获...     

基于随机森林算法的机械加工过程设备叠加振动检测方法

对传统检测方法存在振动信号重构误差大,导致检测误报警率高的问题,提出基于随机森林算法的机械加工过程设备叠加振动检测方法.对含有噪声的机械加工过程设备振动信号进行EMD分解,获取内蕴模态函数,通过自适应阈值进行信号重构,消除振动信号中的噪声.经过去噪后,采用随机森林算法将变量集划分为多个子集,在每个子集中通过典型变量分析...     

共享核空洞卷积与注意力引导FPN文本检测

高分辨率图像具有特征尺度差异较大的特点,针对其造成的细粒度特征难以捕获、多尺度特征融合不佳问题,提出一种共享核空洞卷积与注意力引导(Kernel-Sharing Dilated Convolutions and Attention-guided FPN,KDA-FPN)的复杂场景文本检测方法;提出最小交集(Inters...     

循环谱与随机森林融合改进频谱检测算法

针对低信噪比下无线认知网络的主用户频谱检测问题,提出了一种基于循环谱和随机森林的检测方法.该方法首先将信号变换到循环谱域,计算信号非零循环频率最大时的信号循环谱,并以循环谱的均值和方差构成特征向量.然后,基于随机森林构建无线认知网络主用户信号频谱检测模型,并分别构建正负样本信号进行模型训练.最后利用训练完成的模型检测无...     

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...     

基于标签传播的涉烟车辆异常检测

烟草行业与政府财政收入密切关联,走私假烟不仅会造成国家税收流失,同时也会扰乱市场、危害消费者的健康,如何对涉烟车辆实施有效的监管,对烟草行业的发展有重要意义。针对涉烟车辆的问题,并结合实际采集的车辆数据特征,提出了基于标签传播的涉烟车辆异常检测算法。通过对车辆数据集进行有用特征提取,并采用随机森林算法实现特征选择,在此基础上使用标签传播算法对异常车辆进行分类。结果表明,在历史数据和异常车辆标签较少的情况下,基于标签传播的涉烟车辆异常检测算法能有效的检测出大部分涉烟车辆。在给定数据集中,算法检测出异常点的召回率为57.7%,远超其他传统机器学习模型。该算法可为运输违禁物品车辆的侦查提供辅助支持。     

Modeling and Simulation on Axial Piston Pump Based on Virtual Prototype Technology

A particular emphasis is placed on the virtual prototype technology (VPT) of axial piston pump. With this technology it is convenient and flexible to build a complicated 3D virtual based on real physical model. The actual kinematics pairs of the parts were added on the model. The fluid characters were calculated by hydraulic software. The shape of the parts, the flexible body of parts, etc were improved in this prototype. So the virtual prototype of piston pump can work in computer like a real piston pump, and the flow ripple, pressure pulsation, motion principle, stress of parts, etc can be investigated. The development of the VPT is introduced at the beginning, and the modeling process of the virtual prototype is explained. Then a special emphasis is laid on the relationship between the dynamics model and the hydraulic model, and the simulations on the flow ripple, pressure pulsation, motion principle, the stress and strain distribution of the middle shaft and piston are operated. Finally, the advantages and disadvantages of the VPT are discussed. The improved virtual prototype of piston pump more tally with the real situation and the VPT has a great potential in simulation on hydraulic components.     

轴线倾斜式柱塞泵转子设计校核方法研究

针对现有设计与校核方法的不足,参考柱塞轴线平行式柱塞泵相关设计校核理论,建立了一套柱塞轴线倾斜式柱塞泵转子设计校核公式,并以具体型号泵进行验证,以便为该类型柱塞泵转子设计提供理论依据。     

轴向柱塞式电液泵能量转化效率研究

电液泵是一种将电动机与液压泵共转子、共壳体进行高度融合的新型液压动力单元,与传统通过联轴器联结的电动机-泵组相比,具有结构紧凑、功率重量比大等优点。作为新型高集成液压源,电液泵的能量转化效率是业内关注的一个重要指标。介绍轴向柱塞式电液泵的结构与工作过程,分析轴向柱塞式电液泵的电磁、机械、容积各部分损耗,建立相应各部分效率与总效率的计算模型,在此基础上给出轴向柱塞式电液泵定子与转子间油隙损耗、各部分效率以及总效率随转速、压力、温度变化的曲线,分析电液泵的油隙损耗对电液泵效率的影响以及电液泵能量转化效率的特点。理论计算与试验结果的对比验证表明,计算模型是准确的。计算结果表明,研究的这种轴向柱塞式电液泵在油温50℃、转速4 500 r/min、压力28MPa时的油隙损耗为1.85%,低于电动机-泵组中电动机的风扇与机械损耗;其总效率为81.2%,高于电动机-泵组的总效率。     

基于量子遗传算法的轴向柱塞泵故障特征选择

为了进一步减少特征维数、缩短运算时间、提高分类正确率等,提出了一种基于量子遗传算法的轴向柱塞泵故障特征选择方法,该方法采用量子位进行染色体编码,利用量子门更新种群。首先,对轴向柱塞泵振动信号进行小波包变换,提取出原始信号和各个小波包系数的统计特征;然后,利用量子遗传算法从原始特征集中选择出最优特征集;最后,以神经网络为分类器(其输入为最优特征集),对故障进行诊断与识别。利用该方法对轴向柱塞泵正常、缸体与配流盘磨损和柱塞滑履松动三种状态的特征集进行选择,试验结果表明,与普通遗传算法相比,量子遗传算法可以更有效地减少特征维数,提高分类正确率。     

斜盘式轴向柱塞泵最佳柱塞数确定方法

给出了斜盘式轴向柱塞泵结构及性能的主要影响因素,分析了柱塞数与各因素之间的关联性。运用综合因素评价法,对各因素进行综合性加权比较,得出了柱塞数选取最佳方案。运用该方法确定了K3V型双联轴向柱塞泵设计中的最佳柱塞数(最佳柱塞数为9)。     

轴向柱塞泵在不同工况下的效率

该文分析并通过试验验证了液压轴向柱塞泵在不同温度、压力、转速及摆角工况其效率的变化情况。     

基于能量增强的双斜式轴向柱塞泵滑靴磨损故障诊断方法

针对盾构机等大型设备用双斜式轴向柱塞泵故障诊断中滑靴磨损故障特征信号易被湮没的问题,提出了一种基于能量增强的双斜式轴向柱塞泵滑靴磨损故障诊断方法。首先,考虑到双斜式柱塞泵滑靴磨损会造成轴向、径向两个方向的振动,对发生滑靴磨损故障下的泵的力学特性进行分析,确定了敏感频率范围;其次,考虑到故障信号易被湮没,将轴向和径向的振动信号分别进行小波包分解,进而得到轴向和径向的振动信号的能量谱,并将轴向与径向敏感频率范围内的能量谱进行叠加,增强故障特征;最后基于试验数据进行验证,对比正常状态与滑靴故障状态下的能量谱,可以有效提高故障诊断的准确度。     

斜盘式轴向柱塞泵泄漏量的分析与计算

通过对斜盘式轴向柱塞泵泄漏途径的分析研究,得到了奇偶数泵的泄漏量计算公式,并对泵在不同参数下的泄漏量进行了仿真分析,为进一步研究泄漏量对奇偶数斜盘式轴向柱塞泵实际流量及脉动系数的影响提供了较好的理论依据。     

恒压控制轴向柱塞泵压力脉动动态特性

分析了恒压式轴向柱塞泵的运动特性和流动特性,建立了运动特性和流动特性的数学模型,在Simulation X软件中建立了恒压式轴向柱塞泵的参数化虚拟样机模型,并进行仿真运算,通过分析仿真结果,实现了对柱塞泵压力脉动及其冲击的预测分析.以力士乐A10VSO45恒压泵为试验对象进行动态试验研究,测量泵在不同条件下的压力变化和压力脉动,得出试验结果曲线,验证了仿真结果的正确性.