检索结果-内蒙古大学图书馆

振动工程学报 2019年第1期32卷 49-55页

作者：陶天友王浩姚程渊东南大学混凝土及预应力混凝土教育部重点实验室江苏南京210096

为完整描述非平稳风速的时变特征,在传统时频分析手段的基础上,引入Holo-Hilbert谱(HHS),开展台风非平稳脉动风速的时频状态表征研究。以苏通桥址区记录的"海葵"台风风速样本为例,通过经验模式分解(EMD)将风速样本分解为多个... 详细信息

为完整描述非平稳风速的时变特征,在传统时频分析手段的基础上,引入Holo-Hilbert谱(HHS),开展台风非平稳脉动风速的时频状态表征研究。以苏通桥址区记录的"海葵"台风风速样本为例,通过经验模式分解(EMD)将风速样本分解为多个正交单分量固有模式函数,并采用Huang氏标准化方法获得了各分量的解析信号表达。基于相位角恒增准则,计算了各分量在每一时刻的瞬时频率,并避免了解析信号出现负频率的问题。在此基础上,进一步对各分量的幅值进行Hilbert-Huang变换,将传统Hilbert时频谱拓展至四维状态,从而获得了实测非平稳风速的高阶时频谱。分析结果表明:高阶时频谱可完整描述非平稳风速的幅值调制特征,通过高阶边际谱可准确确定幅值调制的具体频率或频带范围;幅值频率与载体频率的尺度谱可表征非平稳风速在各载体频率处的幅值调制状态。

关键词：非平稳风速完全希尔伯特谱时频分析高阶边际谱状态表征

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基于改进Kruskal-Wallis检验的低压开关电器状态表征参数选择

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高电压技术 2024年第2期50卷 535-542页

作者：刘洋曹云东刘树鑫沈阳工业大学教育部特种电机与高压电器重点实验室沈阳110870

由于状态数据的多属性、高维度和大数据量,以及特征参数难以满足正态性和方差齐性检验的事实,低压开关电器的状态表征参数难于选择。针对该问题,基于非参数单体多状态样本的分组状态间秩差异性,以及特征参数Kruskal-Wallis(KW)检验统计... 详细信息

由于状态数据的多属性、高维度和大数据量,以及特征参数难以满足正态性和方差齐性检验的事实,低压开关电器的状态表征参数难于选择。针对该问题,基于非参数单体多状态样本的分组状态间秩差异性,以及特征参数Kruskal-Wallis(KW)检验统计量的计算规则和变化趋势,研究论证了单体样本特征参数表征显著性鉴别机理。同时,基于状态序列斜率变化增量和子序列变异增量,提出样本状态时序分类算法,并将该算法与参数鉴别机理相结合,形成单体多状态样本改进KW检验理论。最后,基于改进理论提出低压开关电器状态表征参数选择新方法。以交流接触器为例进行验证,结果表明该文方法适用于具有非线性、非平稳、动态随机分布等特点的低压开关电器状态表征参数选择。实例证明,基于该方法获得状态表征曲线的拟合优度可达0.91,状态划分显著性P值可达8.42848×10–266,表征与分类精度较参数选择前及同类方法提升明显,为下一步研究低压开关电器状态的精确划分与识别奠定了理论基础。

关键词：低压开关电器状态表征参数选择 Kruskal-Wallis检验状态划分

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基于多特征增强融合的交流接触器状态表征

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高电压技术 2024年第1期50卷 282-291页

作者：蒋幸伟曹云东刘洋刘树鑫高书豫周柱沈阳工业大学教育部特种电机与高压电器重点实验室沈阳110870

准确掌握交流接触器的运行状态是实现交流接触器智能化的基础,为此提出了一种基于多特征增强融合的状态表征方法。首先针对交流接触器特征参数非线性、非平稳、随机变化、趋势性不明显但符合一定统计特性的特点,利用Wasserstein概率距... 详细信息

准确掌握交流接触器的运行状态是实现交流接触器智能化的基础,为此提出了一种基于多特征增强融合的状态表征方法。首先针对交流接触器特征参数非线性、非平稳、随机变化、趋势性不明显但符合一定统计特性的特点,利用Wasserstein概率距离进行特征变换得到趋势性较强的初态特征;然后以多属性初态特征参数为驱动,考虑参数间强耦合的特点,利用自编码器神经网络进行特征压缩提取,剔除冗余信息,保留有用信息;在此基础上,以压缩提取特征为输入,通过自组织映射神经网络来实现多维特征的竞争性融合输出,得到交流接触器运行状态的综合健康指标,实现交流接触器状态的定量表征。最后,结合实测数据验证了所提方法的有效性,并与其他2种方法相比较,结果表明:所提方法得到的健康指标趋势性、单调性和鲁棒性相比其他2种方法分别至少提高了4%、24%和5%,研究可为下一步研究交流接触器的精准控制和智能化提供参考。

关键词：交流接触器多特征融合状态表征 Wasserstein距离自编码器自组织映射神经网络

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基于模态相似性度量的开关电器状态表征研究

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中国电机工程学报 2022年第2期42卷 844-852页

作者：刘洋刘树鑫曹云东教育部特种电机与高压电器重点实验室(沈阳工业大学) 辽宁省沈阳市110870

开关电器状态的准确表征是实现电器高智能化发展的必要前提,针对其全寿命具有多元、多状态、多属性交互影响和动态随机变化的特点,首先提出以多属性特征参数为驱动,在充分考虑参数影响权重和动态相关性的基础上,通过特征变换进行状态空... 详细信息

开关电器状态的准确表征是实现电器高智能化发展的必要前提,针对其全寿命具有多元、多状态、多属性交互影响和动态随机变化的特点,首先提出以多属性特征参数为驱动,在充分考虑参数影响权重和动态相关性的基础上,通过特征变换进行状态空间重构即形成模态空间,给出相似性度量的加权改进方法。其次,以电器基本模态为参数,利用模态相似性度量进行电器状态定量表征分析,建立时间序列表征模型,实现对开关电器实时状态动态表征。最后,通过实测数据进行验证分析,结果表明该文所提方法有效、可行,可实现对开关电器全寿命周期状态的动态分析和定量表征。此外,与其他2种方法相比,结果证明在有触点开关类电器的状态表征中具有较高的表征精度,为下一步研究开关电器状态精准预测和动态识别提供了参考。

关键词：开关电器状态表征模态相似性时间序列

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城市多样性与紧凑性:状态表征及关系辨析

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城市规划 2009年第10期33卷 25-34,59页

作者：沈清基徐溯源同济大学建筑与城市规划学院

提出了表征城市多样性与紧凑性状态的途径及指标,提出了城市多样性与紧凑性整合研究、两者关系辨析的思路与方法,通过对样本城市不同区位地块的多样性与紧凑性数据的量度,计算了城市多样性与紧凑性指数,并据此对城市多样性与紧凑性之间... 详细信息

提出了表征城市多样性与紧凑性状态的途径及指标,提出了城市多样性与紧凑性整合研究、两者关系辨析的思路与方法,通过对样本城市不同区位地块的多样性与紧凑性数据的量度,计算了城市多样性与紧凑性指数,并据此对城市多样性与紧凑性之间的关系进行了定量分析。

关键词：多样性紧凑性状态表征关系辨析整合研究

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高速列车轮对轴承状态表征与故障诊断方法研究

高速列车轮对轴承状态表征与故障诊断方法研究

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作者：易彩西南交通大学

学位级别：博士

随着我国高铁的蓬勃发展,路网规模的迅速扩大,高速列车运行安全已成为高铁研究、建设和运营最关注的重中之重。轮对轴承是列车走行系统中关键的旋转部件,除了支承列车重量及车辆载重所构成的静态和动态的径向负荷外,在车轴方向还要承受... 详细信息

随着我国高铁的蓬勃发展,路网规模的迅速扩大,高速列车运行安全已成为高铁研究、建设和运营最关注的重中之重。轮对轴承是列车走行系统中关键的旋转部件,除了支承列车重量及车辆载重所构成的静态和动态的径向负荷外,在车轴方向还要承受额外的非稳定力,可见轮对轴承的可靠性与稳定性对列车行车安全有至关重要的影响。随着列车运行速度的提高,车辆轮轨间的动载荷相应地随之增大,轮对轴承的振动服役环境更加复杂化,加剧了轮对轴承的磨损、擦伤等故障产生及状态偏离演变进程,由此可见,高速列车轮对轴承状态检测、监测与故障诊断研究变得极为必要与迫切。经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）口总体平均经验模态分解（EnsembleEmpirical Mode Decomposition,EEMD）,是黄锷院士（Norden ***）提出的一种新的处理非平稳非线性信号的方法,该方法一度被认为是2000年以来以傅里叶变换为基础的线性与稳态频谱分析的一个重大突破。原因在于EMD是一种自适应数据分解方法,其基于信号本身局部时间尺度特征进行信号分解,无须关于待分析信号的先验知识。任意非平稳信号被分解成若干本征模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）,每个IMF均具有明确的物理意义。对每个IMF计算相应瞬时频率和瞬时幅值,可以得到原始信号细致的时频刻画,能清晰描述非平稳信号的时频分布。EMD分解方法中蕴藏的本征属性参数,体现了原始信号中某些关键固有特性。因此,本文基于EMD本征属性,采用振动信号分析方法,对高速列车轮对轴承状态表征与故障诊断方法进行了深入的研究。在梳理EMD时频分析方法基础理论的过程中,提出了一种基于奇异值曲率谱的EEMD噪声识别方法,能有效地自适应地识别EEMD分解过程中产生的噪声信号以及原始信号中包含的噪声信号,可以很好地应用于信号降噪处理。利用EMD本征属性表征高速列车轮对轴承振动状态,提出了三种定量表征方法。第一种是振动信号形态函数表征方法,EMD形态函数是对IMF一种新的概括,本文以健康状态下的形态函数作为计算基准,建立了多状态轮对轴承振动信号形态函数指标度量办法,可有效量化表征轮对轴承振动状态,并根据量化表征区间可识别轮对轴承故障类型;稳定性检验是衡量机械系统性能良好、状态健康的最重要的指标手段,本文为规避形态函数表征方法的先验条件,提出EMD稳态偏量的概念及表征方法,用以定量地表征系统的稳定状态或稳定偏离程度,建立了轮对轴承健康状态与多故障状态下基于幅度值和瞬时频率的稳态偏量指标度量准则,依据稳态偏量指标可有效地区分轮对轴承单个故障形式以及部分复合故障模式,能较好地辨识或识别轮对轴承故障类型;为了改进稳态偏量表征方法中量化表征区间混叠问题,基于信噪比在信号处理领域的广泛应用及其方法的简易性,提出了信噪比量化表征轮对轴承状态的方法,建立了信噪比指标与轮对轴承状态的强映射关系,形成了基于显著性检验的信噪比指标、基于优势IMF规范化能量的信噪比指标及基于奇异值的信噪比指标,该方法具备高辨识能力和高度自适应性,适用于高速列车轮对轴承在线智能化检测与监测。在轮对轴承状态量化表征的基础上,从故障特征频率提取的角度,提出了一种基于IMF自动选择的高速列车轮对轴承故障诊断方法。建立了IMF价值量化理论,通过自相关性、偏度、峭度及冲击特性等IMF自身属性参数的价值设计,量化IMF价值,可以自主选择对特征提取价值更高的IMF进行重构分析,结合Hilbert边际谱可有效提取到轮对轴承特性频率、故障特征频率及其倍频。为了实现高速列车轮对轴承故障诊断全过程自适应化,依据熵权理论对信号稳定状态的描述,提出了一种基于EMD目标熵权和SVM的轮对轴承故障诊断方法。将SVM作为基础工具,确定了适用于轮对轴承的目标熵权,即IMFs相对时频熵权与IMFs奇异值的组合系数形式,建立了匹配性强的分类模型;该方法对小样本、非线性特性的数据样本表现出较强的建模能力,能够有效识别轮对轴承多种故障状态。总之,本文依据EMD本征属性及特性参数,比较全面的研究了高速列车轮对轴承状态表征与故障诊断方法,可以基于轮对轴承振动信号提取到轮对轴承健康状态恶化的早期阶段或早期故障信息,较为准确地掌握轮对轴承健康状态偏离情况,进而有效地判别轮对轴承故障类型,为轮对轴承车载在线检测提供了方法理论及技术支撑,为轮对轴承实现“状态修”提供状态识别依据及决策指导。

关键词：高速列车轮对轴承 EMD 状态表征故障诊断信噪比稳态偏量形态函数 IMF价值量化目标熵权边际谱 SVM

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基于机器学习的交流接触器状态表征与分析

基于机器学习的交流接触器状态表征与分析

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作者：蒋幸伟沈阳工业大学

学位级别：硕士

准确掌握交流接触器全寿命周期的运行状态,对制定交流接触器的控制与运维策略,实现交流接触器的智能化,确保电气系统的可靠运行具有重要的应用价值和现实意义。本文根据交流接触器全寿命试验的监测数据,围绕交流接触器的特征参数特性分... 详细信息

准确掌握交流接触器全寿命周期的运行状态,对制定交流接触器的控制与运维策略,实现交流接触器的智能化,确保电气系统的可靠运行具有重要的应用价值和现实意义。本文根据交流接触器全寿命试验的监测数据,围绕交流接触器的特征参数特性分析、运行状态表征以及运行状态划分展开工作: 首先,针对CJX2-5011型交流接触器进行全寿命试验,最终确定在试品失效前,共计测得有效数据92657组;随后按照交流接触器状态特征参数定义提取了包括电气特征参数和机械参数在内共8组特征参数的全寿命周期数据;为了分析交流接触器各特征参数不同时间的分布情况,进行了交流接触器的全寿命周期与不同动作阶段的特征参数核密度估计,指出了不同动作阶段的特征参数概率分布存在一定差异。其次,针对交流接触器特征参数非线性、非平稳、随机变化、趋势性不明显但符合一定统计特性的特点,利用Wasserstein概率距离进行特征变换得到趋势性较强的初态特征;然后以多属性初态特征参数为驱动,考虑参数间强耦合的特点,利用自编码器神经网络进行特征压缩提取,剔除冗余信息,保留有用信息;在此基础上,以压缩提取特征为输入,通过自组织映射神经网络来实现多维特征的竞争性融合输出,得到交流接触器运行状态的综合健康指标,实现交流接触器状态的定量表征。最后,针对无监督聚类方法没有考虑到交流接触器的退化过程的时序性以及没有可以事先给定的标签的交流接触器运行数据集供有监督分类方法进行训练的问题,提出了一种基于K近邻算法改进应用的交流接触器运行状态划分方法,通过对K近邻算法的改进应用,将有监督学习问题转换成自监督学习问题,并根据得到的交流接触器运行状态表征曲线进行划分。最终确定将接触器的运行状态划分为4段最为合适。实验结果证明,本章所提出的方法能够较好的实现交流接触器的运行状态划分,且有较好的可解释性。

关键词：交流接触器状态表征多特征融合状态划分时间序列分割

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阶段性目标导向强化学习中状态表征与技能发现方法研究

阶段性目标导向强化学习中状态表征与技能发现方法研究

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作者：余淼盈南京邮电大学

学位级别：硕士

强化学习在游戏AI、机器人控制系统等决策任务中取得了令人瞩目的结果,但传统强化学习方法在结构组织复杂、空间规模大、奖励稀疏的任务中需要大量探索,样本利用率低,最优策略收敛速度慢。研究人员在强化学习中引入抉择、技能发现框架,... 详细信息

强化学习在游戏AI、机器人控制系统等决策任务中取得了令人瞩目的结果,但传统强化学习方法在结构组织复杂、空间规模大、奖励稀疏的任务中需要大量探索,样本利用率低,最优策略收敛速度慢。研究人员在强化学习中引入抉择、技能发现框架,通过学习可重复利用的抉择或技能,提高智能体的探索效率和样本利用率。虽然,基于抉择的强化学习方法已经可以解决结构简单的单目标导向强化学习问题,但由于策略网络的状态表征能力不足,难以解决多种目标组合变化的阶段性目标导向强化学习问题。此外,由于这类方法模型复杂,训练不稳定,许多学者投入到模型简单的基于技能的强化学习方法研究中。然而,基于技能的强化学习方法难以直接在阶段性目标导向强化学习任务中学习技能,在奖励稀疏的任务中学习技能时,需要额外的人工干预或演示数据,而人工干预需要丰富的知识背景支撑,演示数据又难以获得。针对这些问题,本文先后在基于抉择的方法中结合循环神经网络、基于技能的方法中结合对比学习,提出了两种模型,主要研究内容如下:(1)针对基于抉择的强化学习方法因策略网络的状态表征能力不足,导致难以解决多种目标组合变化的阶段性目标导向强化学习问题,提出了一种基于循环状态表征的抉择-批判家方法。在抉择-批判家方法中引入长短期记忆网络,对每一时刻的状态结合前一时刻的隐藏状态进行编码,使每个状态中融入之前的状态信息,增强策略网络对于任务全局信息的表征能力,更好地学习抉择策略网络,从而解决阶段性目标导向强化学习问题。最后,在网格世界任务环境上进行了实验,证实了该模型的良好性能。(2)针对基于技能的强化学习方法难以直接在阶段性目标导向强化学习任务中学习技能,导致在稀疏奖励条件下需要引入过多先验知识或人工干预的问题,提出了一种基于分组对比学习的序贯感知技能发现方法。首先,通过轨迹分组对比学习的方法学习技能嵌入表征,以减少人工干预。然后,分别在训练、测试阶段对分段轨迹进行序贯技能嵌入表征,并结合策略网络实现序贯技能策略的训练和高效利用,解决阶段性目标导向强化学习任务。最后,分别在网格世界、质点控制环境中进行了实验,验证了所提方法的有效性。(3)针对科研人员在进行强化学习算法研究时,希望能够方便地在前端界面进行交互,调整模型参数、保存模型、直观地查看算法最终效果的需求,结合本文的研究内容,设计实现了一个智能体运动控制演示系统。该系统为科研人员提供了一个外观简洁、操作简单的交互界面,方便进行多种算法的模型训练、演示。

关键词：目标导向强化学习状态表征技能发现长短期记忆网络分组对比学习

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ELID磨削砂轮表面氧化膜状态表征

ELID磨削砂轮表面氧化膜状态表征

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作者：孙斌天津大学

学位级别：硕士

近年来,微电子学、光学和计算机等尖端技术的迅速发展,许多具有独特性能的功能材料如单晶硅片、光学玻璃、工程陶瓷等硬脆材料在超精密领域获得了广泛的应用。ELID超精密磨削是近几年发展起来的一种超精密磨削方法,这种方法解决了超精... 详细信息

近年来,微电子学、光学和计算机等尖端技术的迅速发展,许多具有独特性能的功能材料如单晶硅片、光学玻璃、工程陶瓷等硬脆材料在超精密领域获得了广泛的应用。ELID超精密磨削是近几年发展起来的一种超精密磨削方法,这种方法解决了超精密磨削的超硬微细磨料砂轮易堵塞和修锐困难的问题,能够高效的实现硬脆材料的超精密加工。 ELID磨削能实现极低表面粗糙度的原因是通过在线电解作用在砂轮表面形成的氧化膜,这层氧化膜的状态(主要是厚度和致密性)直接影响超精密磨削的效果。本文专门设计了带取样装置的砂轮,模拟了ELID的磨削过程,通过对样块扫描电镜观测,分析了不同电参数下,氧化膜的表面形貌、组成成分的区别。利用Labview软件,编写了与氧化膜状态可能有对应关系的回路电流信号、振动信号、磨削法向力信号、声发射信号的采集、分析、保存等程序。利用MATLAB软件,基于小波分析理论,对采集到的信号进行分析处理,通过对这几种信号的筛选和特征提取,选择ELID磨削过程中回路电流的均值,磨削法向力的最大值参与氧化膜的表征。基于自适应模糊神经网络(ANFIS)理论和多传感器融合技术,建立起一个两输入一输出的模糊神经网络,以磨削法向力最大值、回路电流的平均值作为该网络的输入参数,以对应的样块上氧化膜粘附次数归一化处理后的数值作为氧化膜状态的输出,完成ANFIS的训练,并通过了试验数据的检验,达到较好的模拟效果。

关键词： ELID磨削小波分析自适应模糊神经网络氧化膜状态表征

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基于余弦相似熵的滚动轴承状态表征方法

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噪声与振动控制 2019年第5期39卷 167-172页

作者：徐从云郑近德潘海洋包家汉刘庆运丁克勤液压振动与控制教育部工程研究中心安徽马鞍山243032 安徽工业大学机械工程学院安徽马鞍山243032 中国特种设备检测研究院北京100029

样本熵是一种有效的表征时间序列复杂性的非线性动力学分析方法,但其存在对数据中不稳定的噪声敏感,且存在无约束和未定义的熵值等问题,为此,引入余弦相似熵(Cosine Similarity Entropy, CSE),CSE采用角距离代替切比雪夫距离,并用香... 详细信息

样本熵是一种有效的表征时间序列复杂性的非线性动力学分析方法,但其存在对数据中不稳定的噪声敏感,且存在无约束和未定义的熵值等问题,为此,引入余弦相似熵(Cosine Similarity Entropy, CSE),CSE采用角距离代替切比雪夫距离,并用香农熵代替条件熵。首先介绍CSE算法,并研究参数对其影响;其次,通过仿真信号分析,将其与样本熵和模糊熵进行对比。最后,将CSE应用于滚动轴承退化特征表征,实验数据分析结果表明CSE的有效性及其相较于样本熵、模糊熵和均方根值的优越性。

关键词：振动与波样本熵模糊熵余弦相似熵滚动轴承状态表征

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