复合变指数趋近律的永磁同步电机控制

针对变指数趋近律应用在永磁同步电机矢量控制中出现的抖振以及趋近滑模面较慢的问题,提出一种复合变指数趋近律的控制方法。该方法引入变指数并与加权积分复合,变指数趋近律可使其快速趋近滑模面,加快系统的反应速度;再与加权积分增益结合,能消除滑动阶段抖动切换增益严重的问题。依据所提出的方法,设计了速度控制器,并与变指数趋近律进行仿真比较。仿真结果表明:稳态时,系统转速波动小,静态误差低;负载转矩突变时,系统反应迅速,响应时间短,提升了快速响应能力。     

基于SDP图像和MobilenetV2的滚动轴承故障诊断

针对传统滚动轴承故障诊断方法准确率偏低和故障特征难以提取的问题,提出了一种基于SDP图像和MobilenetV2的滚动轴承故障诊断方法。将经去噪处理后的滚动轴承振动信号转化为SDP图像,并输入到MobilenetV2网络中自适应地提取故障特征和分类,诊断出具体的故障类型。试验表明,在适量的训练样本下,所提方法的诊断准确率能达到98.2%。相比于其它传统深度学习方法,所提方法在诊断正确率和稳定性方面具有一定优势。在原始轴承振动信号中加入5 dB的高斯白噪声后,故障识别准确率仍能达到94.4%,证明了所提出诊断方法具有一定的抗噪性能和泛化能力。     

基于空洞CNN和LSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测

针对滚动轴承剩余使用寿命预测方法中出现的退化阶段起始点识别困难和退化特征难以提取的问题,提出了一种基于空洞卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和长短时记忆(Long and Short-Term Memory, LSTM)网络的滚动轴承剩余使用寿命预测方法。首先,对归一化幅值后的滚动轴承数据集构建了二次函数退化标签,避免滚动轴承退化阶段起始点的识别。其次,采用空洞CNN提取滚动轴承的退化特征,将提取的退化特征输入到LSTM网络中进行学习,并通过全连接层来进行退化特征到剩余使用寿命标签的映射,从而实现滚动轴承的剩余使用寿命预测。最后,通过PHM2012滚动轴承数据集对所提出的滚动轴承剩余使用寿命预测方法的有效性进行了验证。试验结果表明,所提方法具有较好的预测效果。