检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量与仪器学报 2025年第1期39卷 165-175页

作者：马康王红军乔琦王正余成龙北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京信息科技大学高端装备制造智能感知与控制北京市国际科技合作基地北京100192 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

针对燃气轮机转子系统故障样本少,样本不均以及跨工况故障诊断的问题,提出一种基于转子系统数模联动的故障诊断方法。基于经典集中质量法建立了转子系统动力学模型,将不对中故障,不平衡故障引入动力学模型建立了转子系统故障动力学微分... 详细信息

针对燃气轮机转子系统故障样本少,样本不均以及跨工况故障诊断的问题,提出一种基于转子系统数模联动的故障诊断方法。基于经典集中质量法建立了转子系统动力学模型,将不对中故障,不平衡故障引入动力学模型建立了转子系统故障动力学微分方程,最后通过龙格库塔法(ode-4/5)对转子系统故障动力学微分方程进行求解,最终得到故障位移仿真信号,为之后数据增强以及数模联动方法做准备。建立结合正交梯度惩罚算法的条件深度卷积生成对抗网络,用此模型将机理模型所得仿真信号作为生成器输入,生成信号样本与真实实验信号作为判别器输入,获得融合机理特性与实际机械特性为一体的生成信号;其次,基于迁移学习理论建立跨工况域适应故障诊断模型,使用结合反卷积算法的短时分数阶傅里叶变换对数据进行视频转换,获得分辨率以及特征更为明显的二维时频图像样本,将结合机理特性与机械特性的数据作为源域、待测其他工况数据作为目标域训练故障诊断模型,通过实验验证,将5种不同故障类别在不同转速与不同故障量下的诊断准确率均达到91%以上,并通过混淆矩阵对结果进行了解释分析,该方法能够有效提高模型的泛化性,并实现转子系统跨工况故障诊断,同条件下优于其他主流诊断方法。

关键词：转子系统故障诊断条件深度卷积生成对抗迁移学习数模联动

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基于数模联动的滚动轴承性能退化评估

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噪声与振动控制 2025年第2期45卷 105-111页

作者：李栋国刘韬李洁松王振亚王贵勇昆明理工大学机电工程学院昆明650500 云南省科技厅云南省先进装备智能制造技术重点实验室昆明650500 内蒙古第一机械集团股份有限公司内蒙古包头014000

滚动轴承点蚀故障失效过程中,对故障缺陷尺寸的估计是轴承性能退化评估的关键之一。为解决轴承局部缺陷退化尺寸难以定量估计问题,提出一种基于数模联动的滚动轴承性能评估方法。首先,基于非线性Hertz接触理论与时变位移激励函数,建立... 详细信息

滚动轴承点蚀故障失效过程中,对故障缺陷尺寸的估计是轴承性能退化评估的关键之一。为解决轴承局部缺陷退化尺寸难以定量估计问题,提出一种基于数模联动的滚动轴承性能评估方法。首先,基于非线性Hertz接触理论与时变位移激励函数,建立弹流润滑影响下的深沟球轴承2自由度动力学模型。其次,修正动力学模型仿真数据和真实数据幅值偏差。最后提出滚动轴承局部缺陷退化故障尺寸评估(Fault Size Evaluate,FSE)算法,估计滚动轴承全寿命退化过程中的故障尺寸,并通过ABLT-1Z轴承寿命强化试验机的实验数据进行验证。实验结果表明本文提出的数模联动方法能够量化轴承局部缺陷尺寸的退化规律,评估滚动轴承性能退化过程。

关键词：故障诊断动力学建模数模联动滚动轴承 Hertz接触 FSE算法

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一种融合多传感器数据的数模联动机械剩余寿命预测方法

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机械工程学报 2021年第20期57卷 29-37,46页

作者：李乃鹏蔡潇雷亚国徐鹏程王文廷王彪西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049

随着传感和信息技术的发展,各式各样的传感器获取了机械装备海量的监测数据,让剩余寿命预测有"据"可依,推动机械剩余寿命预测进入了大数据时代。但由于数据类型多样、量大面广,如何利用丰富的多传感器数据,从中快速挖掘健康... 详细信息

随着传感和信息技术的发展,各式各样的传感器获取了机械装备海量的监测数据,让剩余寿命预测有"据"可依,推动机械剩余寿命预测进入了大数据时代。但由于数据类型多样、量大面广,如何利用丰富的多传感器数据,从中快速挖掘健康状态退化信息,指导寿命预测,成为大数据时代下机械寿命预测的全新挑战。基于模型的寿命预测方法大多仅针对单一监测数据进行建模分析,无法有效利用丰富的大数据资源。数据驱动的方法则过分依赖训练数据,缺乏必要的经验指引,方法的可解释性差。为了有效利用多传感器数据指导寿命预测,从数模联动的思路出发,建立了一种融合多传感器数据的数模联动寿命预测方法。采用一种通用的Wiener过程模型对健康状态退化过程进行描述,分别建立多源观测函数和多源映射函数对状态与数据之间的因果关系和关联关系进行描述,采用粒子滤波算法将多传感器数据与模型进行动态匹配,预测剩余寿命。在提出方法的统一框架指导下,选取三种特定模型对铣刀剩余寿命进行预测,验证了提出方法的有效性。

关键词：机械装备剩余寿命预测大数据数模联动多传感器融合

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基于融合特征与数模联动的轴承寿命预测方法

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振动．测试与诊断 2023年第4期43卷 705-711,828,829页

作者：王前黄强江星星徐坤朱忠奎苏州城市学院光学与电子信息学院苏州215104 苏州大学轨道交通学院苏州215131 南京航空航天大学能源与动力学院南京210016

针对现有数模联动剩余使用寿命(remaining useful life,简称RUL)预测方法易受随机噪声干扰、没有考虑轴承的退化特性等问题,提出了一种基于融合指标与数模联动的轴承RUL预测方法,以提高原始数模联动RUL预测方法的准确性。首先,利用主成... 详细信息

针对现有数模联动剩余使用寿命(remaining useful life,简称RUL)预测方法易受随机噪声干扰、没有考虑轴承的退化特性等问题,提出了一种基于融合指标与数模联动的轴承RUL预测方法,以提高原始数模联动RUL预测方法的准确性。首先,利用主成分分析及指数加权移动平均算法融合表征轴承退化状态的多种特征,构建单调趋势良好的性能退化融合指标;其次,基于3σ准则建立一种首次预测时间确定方案,以触发RUL预测模型的启动,避免RUL预测的无效性;最后,考虑轴承的退化特性,嵌入Rauch-Tung-Striebel平滑滤波算法,以减小退化模型的随机波动,实现轴承RUL的可靠预测。仿真数据和试验信号分析结果证明了所提方法的有效性,相较于现有数模联动方法,显著提高了轴承RUL的预测精度。

关键词：剩余寿命预测数模联动滚动轴承融合特征平滑滤波

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大数据下数模联动的随机退化设备剩余寿命预测技术

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自动化学报 2022年第9期48卷 2119-2141页

作者：李天梅司小胜刘翔裴洪火箭军工程大学智剑实验室西安710025

面向大数据背景下随机退化设备剩余寿命(Remaining useful life,RUL)预测的现实需求,结合随机退化设备监测大数据特点及剩余寿命预测不确定性量化这一核心问题,深入分析了机理模型与数据混合驱动的剩余寿命预测技术、基于机器学习的剩... 详细信息

面向大数据背景下随机退化设备剩余寿命(Remaining useful life,RUL)预测的现实需求,结合随机退化设备监测大数据特点及剩余寿命预测不确定性量化这一核心问题,深入分析了机理模型与数据混合驱动的剩余寿命预测技术、基于机器学习的剩余寿命预测技术、统计数据驱动的剩余寿命预测技术以及机器学习和统计数据驱动相结合的剩余寿命预测技术的基本研究思想和发展动态,剖析了当前研究存在的局限性和共性难题.针对存在的局限性和共性难题,以多源传感监测大数据下剩余寿命预测问题为例,提出了一种数模联动的大数据下随机退化设备剩余寿命预测解决思路,并通过航空发动机多源监测数据初步验证了该思路的可行性和有效性.最后,借鉴数模联动思路,综合考虑机器学习方法和统计数据驱动方法的优势,紧紧扭住大数据背景下随机退化设备剩余寿命预测不确定性量化问题,提出了大数据背景下深度学习与随机退化建模交互联动、监测大数据与剩余寿命及其预测不确定性映射机制、非理想大数据下的剩余寿命预测等亟待解决的关键科学问题.

关键词：大数据剩余寿命预测数模联动深度学习随机退化建模

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多源传感监测线性退化设备数模联动的剩余寿命预测方法

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航空学报 2023年第8期44卷 89-107页

作者：李天梅司小胜张建勋火箭军工程大学智剑实验室西安710025

随着先进传感与监测技术的快速发展,实时获取随机退化设备的多源传感监测数据已成为现实,如何有效融合多源传感监测数据以实现随机退化设备剩余寿命的精准预测成为剩余寿命预测领域的研究前沿。针对多源传感监测的线性随机退化设备,提... 详细信息

随着先进传感与监测技术的快速发展,实时获取随机退化设备的多源传感监测数据已成为现实,如何有效融合多源传感监测数据以实现随机退化设备剩余寿命的精准预测成为剩余寿命预测领域的研究前沿。针对多源传感监测的线性随机退化设备,提出了一种考虑随机失效阈值的数模联动剩余寿命预测新方法。该方法在离线训练过程中,基于多源传感历史数据提取的复合健康指标及据此线性随机退化建模预测的寿命,构建综合寿命预测值与设备实际寿命的均方误差及寿命预测方差的优化目标函数,形成复合健康指标提取与随机退化建模的反馈闭环,对多源传感器融合系数和复合健康指标对应的随机失效阈值分布参数进行优化调整,以实现复合健康指标提取与随机退化建模的自动匹配,即数模联动。在线预测时,根据提出的数模联动方法,融合实际运行设备的多源传感监测数据以获取复合健康指标,然后采用随机模型对其演变过程进行建模。同时,为使模型实时反映设备当前状况,提出了一种退化模型参数的贝叶斯更新方法,在此基础上基于首达时间得到了考虑设备失效阈值随机性的剩余寿命概率分布。最后,基于航空发动机的多源传感监测数据,验证了所提方法在改善复合健康指标特性和提高剩余寿命预测准确性方面的有效性和优势。

关键词：多源传感监测剩余寿命预测数模联动退化建模线性随机模型

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数模联动下电主轴智能热误差测量与预测

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中国测试 2024年第9期50卷 56-64页

作者：丁鹏丁爽赵孝礼张虎李传江扬州大学机械工程学院扬州江苏225127 南京理工大学机械工程学院南京江苏210094 南京工大数控科技有限公司南京江苏211800 贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025

目前机床主轴热误差预测研究未能有效关联物理退化规律与机床状态数据,导致传感测点布局冗余、预测模型解释性和准确性不足等困境。基于数模联动思想结合有限元数值建模与人工智能算法对成型磨齿机电主轴砂轮端几何误差进行了精确预测... 详细信息

目前机床主轴热误差预测研究未能有效关联物理退化规律与机床状态数据,导致传感测点布局冗余、预测模型解释性和准确性不足等困境。基于数模联动思想结合有限元数值建模与人工智能算法对成型磨齿机电主轴砂轮端几何误差进行了精确预测。首先建立磨齿机主轴有限元数值模型确定稳态温度场测点可行域,随后基于多目标优化算法开发了一种兼具无监督与有监督属性的温度测点精简布局方法;进一步地借助时序预测中自回归建模理论,提出了多通道逆Transformer算法并依托编码-解码架构将温升信号与热误差形变建立变步长映射关系,改善了长迟滞步长所导致的热误差预测泛化弱的难题。最终通过成型磨齿机磨削实验验证了数模联动下智能热误差预测方法的有效性。

关键词：电主轴热误差预测数模联动多目标优化智能算法

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数模联动的多特征工件加工能耗预测方法研究

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组合机床与自动化加工技术 2024年第4期 66-71页

作者：张华马超鄢威朱硕江志刚武汉科技大学绿色制造工程研究院武汉430081 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室武汉430081 武汉科技大学汽车与交通工程学院武汉430081

在实际切削加工过程中材料去除率是不断变化的,现有将其视为恒量的能耗建模方法难以实现能耗准确预测。为了提高切削过程能耗预测精度,提出了一种基于材料去除率的数模联动加工能耗预测方法。首先,基于切削过程刀具与工件的接触关系分... 详细信息

在实际切削加工过程中材料去除率是不断变化的,现有将其视为恒量的能耗建模方法难以实现能耗准确预测。为了提高切削过程能耗预测精度,提出了一种基于材料去除率的数模联动加工能耗预测方法。首先,基于切削过程刀具与工件的接触关系分析了切入、完全切入和切出阶段材料去除率变化规律,并对相应的加工能耗特性进行了分析;其次,提出了数据驱动的刀具切入,切出阶段加工能耗预测方法,以及模型驱动的完全切入阶段加工能耗预测方法,实现加工过程能耗准确预测;最后,利用实验案例验证了所提模型及方法的有效性,为今后研究能耗预测精度奠定了基础。

关键词：数模联动材料去除率多特征零件加工能耗预测

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基于数模联动的轴承剩余使用寿命预测研究

基于数模联动的轴承剩余使用寿命预测研究

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作者：谢雨洁中南大学

学位级别：硕士

轴承是保证机械设备正常运行的精密机械部件,其故障可能导致设备停机,甚至造成更严重的安全事故。随着机械设备对高端化、精密化和自动化的要求越来越高,准确预测轴承故障发生的时间已成为业界的迫切需求。及时地评估轴承当前的健康状... 详细信息

轴承是保证机械设备正常运行的精密机械部件,其故障可能导致设备停机,甚至造成更严重的安全事故。随着机械设备对高端化、精密化和自动化的要求越来越高,准确预测轴承故障发生的时间已成为业界的迫切需求。及时地评估轴承当前的健康状态并预测其剩余有效工作时间,对提高机械设备的安全性和可靠性具有重要意义。基于随机退化设备监测大数据特点,考虑到多性能退化变量与退化模型难以协同作用、相互匹配,以及多维特征相互耦合下剩余寿命预测不确定性难以量化等问题,本文将轴承作为研究对象,着眼其性能退化状态,以退化阶段的振动数据为基础,开展了大数据下退化特征提取与随机退化建模交互联动(数模联动)的剩余寿命预测方法研究。首先,针对异常冲击对退化阶段识别的干扰,提出了基于异常清洗的退化阶段自适应识别方法。构造全局异常片段检测和局部异常脉冲起始、终止点定位相结合的异常值检测方法,实现了异常脉冲的精确定位。提出了异常片段筛选准则和迭代去除策略,实现了异常值准确、高效地去除。异常值清洗后,引入3σ法检测退化点以区分轴承的健康阶段和退化阶段。最终,实现了对大数据背景下退化数据的自适应清洗,可显著提高轴承健康指标和退化点识别的稳定性,为剩余寿命预测提供了高质量数据基础。在此基础上,针对退化特征提取与随机过程退化模型不联动问题,提出基于线性随机过程的数模联动剩余寿命预测方法。在基于异常清洗的退化阶段振动数据的基础上,通过最小化预测寿命与真实寿命之间的均方误差,建立用于构建健康指标的多维特征融合和退化模型的闭环反馈机制,对多维统计特征的融合系数进行反向优化使健康指标构建与退化过程建模进行交互联动。随后,基于随机过程计算得到轴承剩余使用寿命及其分布的预测。最终,以剩余寿命预测建模与退化特征融合联动建模的方法,增强了融合健康指标对轴承退化状态的表征准确性,提升了简单的线性随机过程剩余寿命预测的准确性。进一步,针对具有非线性退化特征的轴承,考虑轴承性能退化的动态特性和退化过程不确定性的可变来源,提出了基于非线性随机过程的数模联动剩余寿命预测方法。基于数模联动的思想,构建了考虑自适应漂移率和测量误差的非线性维纳过程模型。该模型的退化状态由漂移系数和潜在退化值组成,使用卡尔曼滤波算法对状态进行自适应更新。为了考虑在未来长期退化过程中漂移率的自适应性,采用指数加权平均集成从预测时刻到失效时刻的估计漂移系数序列,以实现剩余使用寿命的精确预测和不确定性测量。最终,实现了非线性退化轴承的剩余寿命预测值向真实值的快速收敛,提升了预测结果稳定性和准确性。最后,在真实的轴承实验数据集上对本文提出的基于异常清洗的退化阶段识别方法和基于数模联动剩余寿命预测方法进行了实验验证,结果表明,所提的方法解决了退化阶段难以识别,退化特征提取与退化模型不联动的问题,验证了其在提高信号质量和预测精度方面的优势。图66幅,表10个,参考文献116篇

关键词：剩余使用寿命预测退化阶段识别异常值清洗随机过程数模联动滚动轴承

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ROS和Unity3D技术在智能车中的数模联动应用

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电子技术（上海） 2024年第8期53卷 288-289页

作者：杨金豹阜阳职业技术学院安徽236000

阐述一种基于ROS和Unity3D的智能车数模联动系统设计,该系统可实现智能车与虚拟环境之间的高效交互和联动。探讨系统参数、轨迹规划和运动控制,并设计系统在模拟环境中的应用。

关键词：轨迹规划运动控制 ROS Unity3D 智能车数模联动

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