基于TGNPE算法的间歇过程故障诊断

间歇过程数据是由批次、变量和时间构成的三维数据,数据内包含了丰富的对过程监控有用的全局和局部结构信息,如何充分提取间歇过程的特征信息是故障诊断的关键。传统方法处理三维数据都是将其展开成二维数据,展开过程必然会导致数据内在结构破坏,并且通常只考虑了数据的全局信息或者只考虑了数据的局部信息,这就不能充分提取过程的有用信息导致诊断效果欠佳。针对以上问题,提出了张量全局-局部邻域保持嵌入(TGNPE)算法,首先用张量分解的方法直接对三维数据进行建模,而不对数据进行展开,这就有效地保存了数据的内部结构,再用邻域保持嵌入算法充分提取数据局部结构信息的同时兼顾数据的全局信息,这就实现了对数据特征信息更加充分地提取,用TGNPE算法检测到故障后用贡献图法诊断出故障变量。通过青霉素发酵过程验证了本文提出的算法对间歇过程数据信息提取更加充分,更利于故障诊断。     

基于小波去噪的FVS-KPCA故障检测方法

对于复杂非线性系统,实际得到的数据不可避免地带有噪声、随机干扰,而传统的核主元分析(KP-CA)方法应用于大样本集的故障检测,要计算核矩阵K很困难。为此,提出一种小波去噪与特征矢量选择-核主元分析(FVS-KPCA)相结合的故障检测方法,首先对数据进行小波去噪,再采用特征矢量选择(FVS)与KPCA结合的方法能有效降低故障检测计算的复杂性。把上述方法应用到Tennessee Eastman(TE)化工过程,仿真结果表明该方法能有效地提高故障检测的速度。     

基于公理化模糊子集的改进谱聚类算法

谱聚类算法通常是采用高斯核作为相似性度量,并利用所有可用的特征来构建具有欧氏距离的相似度矩阵,数据集复杂度会影响其谱聚类性能,因此该文提出一种基于公理化模糊子集(AFS)的改进谱聚类算法。首先结合AFS算法,利用识别特征来衡量更合适的数据成对相似性,生成更强大的亲合矩阵;再有效地利用Nystr?m采样算法,计算采样点间以及采样点和剩余点间的相似度矩阵去降低计算的复杂度;最后通过在不同数据集以及图像分割上进行实验,证明了提出算法的有效性。     

流程工业生产调度问题综述

针对流程工业生产调度特点,通过集合定义了生产调度问题,分析了流程工业生产调度问题的研究应用现状,介绍并比较了应用于流程工业生产调度问题的主要方法及其优缺点,指出了今后研究的重点和方向。     

基于平方包络谱负熵准则的轴承早期复合故障特征提取方法

针对轴承早期复合故障诊断中故障特征难以提取的问题,提出基于平方包络谱负熵准则的优化群分解(optimized swarm decomposition,OSWD)方法.该方法首先构建基于平方包络谱负熵的优化准则,通过改进蝗虫优化算法(improved grasshopper optimization algorithm,...     

基于GADF和PAM-Resnet的旋转机械小样本故障诊断方法

在旋转机械的实际工作中,由于故障样本有限,很难实现准确的故障诊断.对此,提出一种基于GADF和PAM-Resnet的小样本故障诊断方法.首先,构建一种数据增强策略,该策略将数目较少的一维信号样本转化为二维GADF 图,之后将GADF图裁剪成多个子图,从而得到大量的图像样本,解决样本数目不足的问题;然后,构建一种位置注意力模块(PAM),该模块使用横向卷积和纵向卷积分别对横向特征和纵向特征赋予权重,融合两种特征得到GADF图的位置信息;最后,将PAM插入残差块中构建PAM残差块,并使用多个PAM残差块构建PAM- Resnet,PAM-Resnet可以有效地关注位置信息,具有较强的故障特征学习能力.分别进行小样本环境下的齿轮箱故障诊断和滚动轴承故障诊断实验,结果表明所提出方法具有较高的故障诊断准确率,可以准确地诊断出小样本环境下的故障类型.     

改进Alexnet的滚动轴承变工况故障诊断方法

旋转机械中的滚动轴承常工作在变负荷、强噪声的环境中,而传统的滚动轴承故障诊断方法难以在复杂工况下自适应地提取对其故障诊断有利的特征,针对此问题,提出一种改进AlexNet的滚动轴承变工况故障诊断方法。首先,将采集的一维时域信号按横向插样构建便于改进AlexNet输入的二维特征图,于现存的纵向插样和二维频谱而言,保留了特征自动提取过程中振动信号的时序性和关联性;其次,改进调整AlexNet卷积层的功能层且经过卷积和次采样等操作,从二维特征图中自动提取出利于滚动轴承状态辨识的特征;最后,以softmax的交叉熵为损失函数,利用Adam按小批量迭代优化法实现对滚动轴承故障的诊断。通过与多种方法对滚动轴承不同位置、不同损伤程度的12类状态诊断效果比较,结果表明,该方法对变负荷、强噪声条件下的滚动轴承故障诊断的精度更高,鲁棒性更强。     

改进邻域保持嵌入—独立元分析的间歇过程故障检测算法

针对间歇过程数据的非线性和高斯与非高斯混合分布特性导致故障检测效果不佳的问题,提出了基于多向差分邻域保持嵌入—加权差分独立元分析(MDNPE-WDICA)的间歇过程故障检测算法.首先采用Jarque-Bera检验方法(J-B test)将原始数据空间划分为高斯和非高斯子空间;然后,在高斯子空间,将差分策略与NPE算法结合提出MDNPE算法,对高斯空间数据进行维数约简,在保持其局部结构不变的同时处理非线性,并克服传统非线性处理方法由于引入核函数带来的计算复杂的问题;在非高斯子空间,将加权差分策略与IC A算法结合提出WDICA算法,在充分提取数据非高斯信息的同时解决其非线性,并有效利用数据的局部信息;最后,通过贝叶斯推断构建一个新的监测统计量,实现整个间歇过程数据的故障检测.通过青霉素生产过程仿真结果验证了所提算法的可行性和有效性.     

基于虚拟力的WSNs能量高效分簇路由协议

作为无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)的关键技术之一,分簇路由协议因其可扩展性较强及能耗较低等优势,逐渐成为WSNs路由协议的研究热点.如何对簇首进行最佳化选取,是提高分簇路由协议性能的关键.通过揭示不同场景中的簇首数量及网络能耗之间的映射关系,以能耗最小化为目标,构建了簇首最...     

页岩气水平井裸眼分段压裂酸化管柱下入技术

本文对国内水平井裸眼分段改造工艺技术和工具系统进行了研究,以177.8mm技术套管、152.4mm裸眼完井的水平井为例,对分段改造完井工具管柱的下入技术展开深入研究,并通过多井次现场施工,总结出一套适用的管柱下入技术。