动态调整灰色关联分析方法在轴承早期退化在线识别中的应用

针对现有数据驱动型方法在滚动轴承早期退化识别中存在敏感度低、误警率高的问题,提出一种面向瞬态机械装备健康监测的动态调整灰色关联分析(DAGIA)方法。该方法首先采用希尔伯特(Hilbert)变换对滚动轴承振动数据进行幅度解调得到包络信号。为了削弱分辨系数取值的影响以凸显关联度值的区分程度,将可以表征轴承退化信息强弱的特征噪声能量比(FNER)指标引入传统灰色关联分析(TGIA)中动态调整分辨系数。然后,提取轴承运行初期的第一组数据作为参考数据,计算其余数据和参考数据的动态灰色关联度并构建轴承性能衰退指标。最后,根据正常样本并结合切比雪夫不等式设置控制线瞬态识别滚动轴承早期退化起始位置。利用IMS和XJTU-SY数据库完成对轴承早期退化瞬态识别,结果表明,所提方法可以瞬态识别轴承早期退化位置,误报警逼近于0,兼具敏感性和鲁棒性,有利于设备维护人员更好掌握滚动轴承的运行状态。     

低碳钢奥氏体再结晶模型的建立

为了描述低碳钢变形过程的组织演化,建立了一套完整的奥氏体动态再结晶、静态再结晶、亚动态再结晶模型.本文利用Gleeble试验机研究不同初始晶粒度、变形温度、应变和应变速率对奥氏体再结晶量和晶粒尺寸变化的影响.流变应力模型考虑了变形条件对模型系数的影响.利用测得的应力-应变曲线及晶粒度由多元非线性回归得出了奥氏体再结晶模型系数,并且由模型计算的峰值应变、稳定应变、硬化区流变应力、再结晶体积分数、晶粒尺寸和实际接近.     

自相关结合灰色关联度的轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承性能衰退指标敏感度低且退化起始点难以检测的问题,本文提出了自相关函数结合灰色关联度(Autocorrelation function and gray relational degree,AF-GRD)的轴承早期故障诊断方法。首先,基于希尔伯特变换和自相关函数处理轴承全寿命数据样本组获得自相关系列函数。然后,提取轴承运行初期的第一组数据作为参考样本,计算其余样本和参考样本的灰色关联度并构建轴承性能衰退指标。最后,根据该指标的变化趋势和健康阈值确定轴承早期故障发生的时间段,截取该时段的数据样本进行希尔伯特包络谱分析实现轴承早期故障诊断。利用实验室数据库完成对轴承早期故障诊断,结果表明：所提方法敏感度高而且可以完成轴承早期退化检测。     

结合注意力机制与深度强化学习的超短期光伏功率预测

针对传统光伏（PV）功率预测模型受功率随机波动性影响以及易忽略重要信息导致预测精度低的问题，将注意力机制分别与深度确定性策略梯度（DDPG）和循环确定性策略梯度（RDPG）相结合提出了ADDPG和ARDPG模型，并在此基础上提出一个PV功率预测框架。首先，将原始PV功率数据以及气象数据标准化，并将PV功率预测问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），历史功率数据和当前气象数据则作为MDP的状态；然后，将注意力机制加入DDPG和RDPG的Actor网络，赋予状态中各个分量不同的权重来突出重要且关键的信息，并通过深度强化学习智能体和历史数据的交互来学习数据中的关键信息；最后，求解MDP问题得到最优的策略，作出准确的预测。在DKASC、Alice Springs光伏系统数据上的实验结果表明，ADDPG和ARDPG在均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R2）上均取得了最优结果。可见，所提模型能够有效提高PV功率的预测精度，也可以推广到其他预测领域如电网预测、风力发电预测等。