检索结果-内蒙古大学图书馆

振动与冲击 2019年第2期38卷 18-24页

作者：张龙成俊良杨世锡李兴林浙江大学机械工程学院杭州330027 华东交通大学机电与车辆工程学院南昌330013 杭州轴承试验研究中心博士后工作站杭州310022

齿轮是机械传动系统中的重要零部件,在役齿轮故障程度评估是机械系统剩余寿命预测和状态维修的基础。目前广泛研究的基于概率相似度量的故障评估方法存在过早饱和等问题,不利于在线监测。提出一种基于自回归时序模型(Auto-Regressive, ... 详细信息

齿轮是机械传动系统中的重要零部件,在役齿轮故障程度评估是机械系统剩余寿命预测和状态维修的基础。目前广泛研究的基于概率相似度量的故障评估方法存在过早饱和等问题,不利于在线监测。提出一种基于自回归时序模型(Auto-Regressive, AR)和自联想神经网络(Auto-Associative Neural Network, AANN)的齿轮故障程度在线评估方法,其中AR模型用于齿轮振动信号特征提取,AANN用于故障程度评估。提取基准阶段(如无故障阶段)振动信号AR模型系数作为AANN的输入和输出向量,得到基准评估模型。将待评估信号AR系数构成的特征向量输入到基准AANN,得到重构AR系数。基于原始AR系数和重构AR系数组成两个自回归模型分别对待评估信号进行时序建模,分别得到各自的模型残差序列。基于残差序列之间的差异,提出了一种基于残差均方根差值的故障程度定量评估指标。离散故障程度的齿轮振动数据分析结果表明,该方法能有效区分齿轮故障的不同程度;在此基础上利用齿轮全寿命周期试验数据进一步验证该方法的有效性,结果显示提出的方法能够及时发现肉眼没有观测到的早期故障,且随着齿轮性能的不断退化,能直观反映齿轮故障程度的加深。

关键词： AR模型自联想神经网络齿轮故障程度评估预诊断

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PSO-LSSVM的核电站破口故障程度评估方法

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哈尔滨工程大学学报 2021年第12期42卷 1748-1753页

作者：王志超夏虹彭彬森朱少民哈尔滨工程大学核安全与先进核能技术重点实验室黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学核安全与仿真技术国防重点学科实验室黑龙江哈尔滨150001

为了保证从核电站大量数据中有效地挖掘信息以及故障下运行状态的智能表征,本文提出一种基于粒子群优化和最小二乘支持向量机的系统级故障程度评估方法,用于完善故障诊断系统的功能。针对最小二乘支持向量机算法的超参数选取对于回归精... 详细信息

为了保证从核电站大量数据中有效地挖掘信息以及故障下运行状态的智能表征,本文提出一种基于粒子群优化和最小二乘支持向量机的系统级故障程度评估方法,用于完善故障诊断系统的功能。针对最小二乘支持向量机算法的超参数选取对于回归精度影响较大问题,应用基于粒子群优化算法借助智能搜索策略来优化模型的超参数。基于最优超参数的回归模型能够提取系统级参数间的约束关系,以进行实时故障程度的评估。性能测试表明:采用提出的方法能够有效评估核电站系统级故障的程度,相较于粒子群优化-支持向量机以及最小二乘支持向量机算法具有更高的回归精度,且抗噪性能良好,保证了故障诊断系统的精度及可靠性。

关键词：核动力装置故障程度评估最小二乘-支持向量机粒子群优化算法运行支持回归模型优化算法数据驱动

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混合神经网络的核电站故障程度评估方法

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哈尔滨工程大学学报 2023年第12期44卷 2128-2134页

作者：周桂王航彭敏俊哈尔滨工程大学核安全与仿真技术重点学科实验室黑龙江哈尔滨150001

为了准确处理大量复杂数据,避免由于压力上升导致的操纵员判断失误,本文提出了一种基于改进的粒子群算法和留一交叉验证的混合神经网络超参数优化方法,辅助操纵员评估核电站故障程度。该方法通过改进的粒子群算法优化超参数组合,利用留... 详细信息

为了准确处理大量复杂数据,避免由于压力上升导致的操纵员判断失误,本文提出了一种基于改进的粒子群算法和留一交叉验证的混合神经网络超参数优化方法,辅助操纵员评估核电站故障程度。该方法通过改进的粒子群算法优化超参数组合,利用留一交叉验证评估深度学习模型泛化性能,最终构建高精度故障程度评估模型。本文以核电站失水事故为对象,对所提出方法进行测试验证。结果表明:本文提出的混合神经网络超参数优化方法能够搜索最优超参数组合,构建绝对精度为97%的神经网络模型,能有效评估核电站故障程度,辅助操纵员维修决策。

关键词：核电站故障程度评估超参数优化混合神经网络粒子群算法留一交叉验证破口事故操纵员决策

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基于连续小波变换和MTL-SEResNet的断路器故障程度评估

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仪器仪表学报 2022年第6期43卷 162-173页

作者：孙曙光张婷婷王景芹魏硕邵旭河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室天津300130 河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300130

考虑到万能式断路器触头系统机械故障是一个从轻微到重度的演变过程,准确识别其运行状态可以大大提高断路器的可靠性。提出一种单信号输入和多任务输出的MTL-SEResNet网络模型以兼顾故障诊断和程度评估。首先采用连续小波变换对触头系... 详细信息

考虑到万能式断路器触头系统机械故障是一个从轻微到重度的演变过程,准确识别其运行状态可以大大提高断路器的可靠性。提出一种单信号输入和多任务输出的MTL-SEResNet网络模型以兼顾故障诊断和程度评估。首先采用连续小波变换对触头系统振动信号进行时频分析,得到相应的二维时频图像;其次将SENet结构引入到改进的ResNet18中,利用多任务学习共享机制构建MTL-SEResNet网络模型;并通过调整故障分类和程度评估两个任务损失函数的权重比例,对模型进行优化;最后,通过模拟的触头系统的故障数据对所提方法进行实验验证。结果表明,模型的性能更佳,类型及程度准确率分别为99.78%和99.36%,可以有效地实现万能式断路器故障程度评估。

关键词：万能式断路器触头系统故障程度评估连续小波变换多任务学习

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基于多尺度熵的滚动轴承故障程度评估

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振动与冲击 2014年第9期33卷 185-189页

作者：张龙黄文艺熊国良华东交通大学机电工程学院南昌330013

轴承故障严重程度评估是实现视情维修的基础。滚动轴承出现故障时,其振动信号将表现出非平稳性和非线性。基于多尺度熵方法,构建了一个同时考虑多个尺度上熵值均值大小和熵值变化趋势的轴承故障程度描述新指标——多尺度熵均偏值(PMME)... 详细信息

轴承故障严重程度评估是实现视情维修的基础。滚动轴承出现故障时,其振动信号将表现出非平稳性和非线性。基于多尺度熵方法,构建了一个同时考虑多个尺度上熵值均值大小和熵值变化趋势的轴承故障程度描述新指标——多尺度熵均偏值(PMME)。仿真实验和轴承疲劳实验数据分析表明该指标能够较早地发现轴承早期故障,并且能很好地跟踪故障发展趋势。

关键词：故障程度评估故障诊断多尺度熵

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滚动轴承故障程度评估的AR-GMM方法

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机械科学与技术 2016年第8期35卷 1183-1188页

作者：龙铭文章黄文艺周建民周继慧华东交通大学机电与车辆工程学院南昌330013

提出了一种基于AR-GMM的滚动轴承故障程度评估方法,该方法利用自回归模型(AR)提取无故障轴承早期振动信号特征,并建立无故障轴承高斯混合模型(GMM)作为故障程度评估基准。轴承后期振动信号在提取AR特征后导入该基准GMM模型,得到测试样... 详细信息

提出了一种基于AR-GMM的滚动轴承故障程度评估方法,该方法利用自回归模型(AR)提取无故障轴承早期振动信号特征,并建立无故障轴承高斯混合模型(GMM)作为故障程度评估基准。轴承后期振动信号在提取AR特征后导入该基准GMM模型,得到测试样本与无故障样本之间的量化相似程度。进而以此相似程度值为基础建立自回归对数似然概率值(ARLLP)作为滚动轴承故障程度评估指标。轴承疲劳试验分析表明该指标能够及时有效发现轴承早期故障,并能很好预测跟踪轴承恶化趋势,为视情维修奠定基础。

关键词：故障程度评估视情维修高斯混合模型(GMM)

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滚动轴承故障程度评估方法研究

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机械设计与制造 2019年第11期 13-15页

作者：党鹏飞云项何乔留春郭玉飞大连理工大学机械工程学院辽宁大连116024 辽宁重大装备协同创新中心辽宁大连116024 瓦轴集团国家大型轴承工程技术研究中心辽宁瓦房店116300

滚动轴承是旋转机械的关键部件,轴承故障程度评估技术对于保证设备工作性能和可靠性具有重要的工程意义。针对轴承故障程度评估开展研究,提出了一种基于Lempel-Ziv复杂度和正交匹配追踪的故障程度评估方法。首先,利用正交匹配追踪算法,... 详细信息

滚动轴承是旋转机械的关键部件,轴承故障程度评估技术对于保证设备工作性能和可靠性具有重要的工程意义。针对轴承故障程度评估开展研究,提出了一种基于Lempel-Ziv复杂度和正交匹配追踪的故障程度评估方法。首先,利用正交匹配追踪算法,对实测振动信号进行降噪处理。然后,以Lempel-Ziv复杂度作为轴承故障程度的评估指标。开展不同载荷条件下不同程度轴承内、外圈故障的评估试验,结果表明所提出的评估指标能够有效地在不同负载条件下对轴承故障程度进行评估,受噪声和载荷条件影响较小。

关键词：滚动轴承故障程度评估 Lempel-Ziv复杂度正交匹配追踪

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基于聚类分析的液体火箭发动机稳态过程故障程度评估方法

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导弹与航天运载技术 2015年第4期 24-26,35页

作者：张翔徐洪平安雪岩耿辉张素明北京宇航系统工程研究所北京100076

目前液体火箭发动机稳态过程的故障检测与评估的研究相对较少,挖掘发动机稳态过程故障信息数据对运载火箭保障发射任务成功率、降低运行成本、实现可重复使用等具有重要意义,提出基于聚类分析的故障程度评估方法,构建了故障程度评估算法... 详细信息

目前液体火箭发动机稳态过程的故障检测与评估的研究相对较少,挖掘发动机稳态过程故障信息数据对运载火箭保障发射任务成功率、降低运行成本、实现可重复使用等具有重要意义,提出基于聚类分析的故障程度评估方法,构建了故障程度评估算法,通过采用液体火箭发动机的仿真数据,验证评估单一故障程度与二度故障程度。验证结果表明,该算法评估效果满足要求。

关键词：液体火箭发动机聚类分析故障程度评估

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核电站故障诊断与故障程度评估方法

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应用科技 2016年第4期43卷 1-5页

作者：段智勇刘永阔夏虹吴国华哈尔滨工程大学核安全与仿真技术国防重点学科实验室黑龙江哈尔滨150001

为了在核电站发生事故时,快速准确地识别出故障类型并对故障程度进行有效地评估,帮助操作人员获取事故发生原因及事故的详细信息,辅助操作人员及时地采取相应的安全有效的防护措施,确保核电站的安全运行,采用BP神经网络对核电站部分典... 详细信息

为了在核电站发生事故时,快速准确地识别出故障类型并对故障程度进行有效地评估,帮助操作人员获取事故发生原因及事故的详细信息,辅助操作人员及时地采取相应的安全有效的防护措施,确保核电站的安全运行,采用BP神经网络对核电站部分典型故障进行诊断,在确定故障类型后,利用多BP神经网络实现对故障程度的评估,并使用C# 4.0程序语言开发了核电站实时故障诊断与故障程度评估系统。通过PCTran实时仿真软件对该系统进行了验证,实验验证结果表明,该系统能够正确地诊断核电站常见的典型故障,并能够实现对故障程度合理有效的评估。

关键词：核电站核安全故障诊断故障程度评估 BP神经网络

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基于马氏距离的液体火箭发动机稳态过程故障程度评估方法

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计算机测量与控制 2015年第8期23卷 2745-2748页

作者：张翔徐洪平安雪岩耿辉张素明北京宇航系统工程研究所北京100076

当前健康管理技术在我国航天领域的发展还未完全成熟,国内针对运载火箭稳态飞行过程的故障检测与评估进行的工作还较少,而未来对于运载火箭牵制释放、动力重构等技术的应用,以及对可重复使用技术的需求,火箭稳态飞行过程的故障检测和评... 详细信息

当前健康管理技术在我国航天领域的发展还未完全成熟,国内针对运载火箭稳态飞行过程的故障检测与评估进行的工作还较少,而未来对于运载火箭牵制释放、动力重构等技术的应用,以及对可重复使用技术的需求,火箭稳态飞行过程的故障检测和评估将是其重要的技术支撑,具有十分重大的意义,因此提出一种基于马氏距离的液体火箭发动机稳态过程故障程度评估方法,并通过采用液体火箭发动机的仿真数据验证了算法的有效性,为运载火箭发动机健康评估技术的发展提供了一定的借鉴作用。

关键词：液体火箭发动机马氏距离故障程度评估

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