基于深度卷积自编码器和多尺度残差收缩网络的滚动轴承寿命状态识别

针对滚动轴承早期故障识别困难、退化性能难以准确评估的问题,提出了基于深度卷积自编码器(DCAE)和多尺度残差收缩网络(MSRSN)的滚动轴承寿命状态识别方法。首先,为获得清晰的故障特征频率及倍频,将原始数据样本转换为包络谱输入深度卷积自编码器中,实现轴承寿命状态特征的自动提取与表达,并基于多维尺度分析(MDS)算法约简寿命状态特征获得低维特征,然后计算低维特征空间内样本间的欧几里得距离(ED),即为轴承性能衰退评估指标;其次,为全面提取轴承性能衰退特征,提出了改进的多尺度残差收缩网络识别模型,并开发了ReLU与DropBlock正则化相结合的新激活策略增强模型的抗噪性;最后,将所提方法及对比方法应用于轴承全寿命实验数据。实验结果表明：笔者提出的性能衰退评估指标能够精准地识别轴承性能退化起始点以及刻画轴承的退化趋势,所提出的改进的多尺度残差收缩网络识别模型在S_SNR=-4～6 dB环境中平均识别正确率为91.75%,能够准确识别轴承寿命状态,验证了方法的实用性以及有效性。     

结合CEEMDAN和灰度关联分析方法的滚动轴承性能退化评估

针对大型机械设备中滚动轴承容易发生故障的问题,提出一种将自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)和灰度关联分析相结合的滚动轴承性能退化评估方法。首先利用CEEMDAN对轴承全寿命周期的振动信号进行分解,得到能量熵特征,其次以正常状态下的特征矢量作为灰度关联分析的参考序列,然后计算轴承全寿命周期内的特征矢量与正常特征矢量的关联度,作为性能退化过程的定量评估指标,结果表明该方法能及时发现早期故障,并能很好的描述轴承退化的各个阶段。最后利用基于CEEMDAN和Hilbert包络解调的方法对评估结果的正确性进行了验证。     

基于ARMA的滚动轴承振动数据预测

为实现对滚动轴承的振动数据预测,本文提出一种基于自回归滑动平均(ARMA)模型的预测方法。首先截取滚动轴承全寿命周期的早期无故障数据作为样本,计算截取样本序列的自相关系数和偏相关系数,然后采用最小信息准则(AIC)对ARMA定阶,运用最小二乘法估计参数建立ARMA模型,将轴承同工况与类工况下的数据输入到已建立的ARMA模型中,得到的轴承预测数据与实际故障数据进行对比,计算预测的准确率。结果表明:该方法可以准确预测轴承的实际状态,且同工况相对于类工况下的预测效果更优。     

基于数据挖掘的齿轮副磨损状态评估方法

为了提高齿轮副磨损状态评估的准确率,基于数据挖掘技术提出了一种新的齿轮副磨损状态评估方法.该方法通过设计直齿圆柱齿轮副磨损实验,提取实验齿轮副全寿命周期内的油液参数和振动参数,对齿轮副磨损状态进行聚类划分,建立了监测参数与齿轮副磨损状态之间的关联规则集及齿轮副磨损状态关联规则匹配算法,用于识别齿轮副的磨损状态.研究结果表明:基于数据挖掘的齿轮副磨损状态评估方法对齿轮副磨损状态的识别率达90%,能有效地评估齿轮副磨损状态.      

基于MR-DCA的滚动轴承微弱故障诊断

【目的】针对滚动轴承微弱故障难以识别的问题,提出了一种基于MR-DCA的滚动轴承故障诊断方法。【方法】利用最大相关峭度解卷积以及共振稀疏分解的方法对输入样本进行预处理,可以有效地滤除原信号中的噪声,突出故障冲击成分。将所获得的故障分量的二维时频图以及原始信号作为网络的训练样本,经两个特征学习模块后,使用注意力机制对输入特征进行筛选,通过权值重分配可以有效地提高模型计算效率和识别精度。为了验证模型性能,使用某大学的滚动轴承微弱故障数据进行故障诊断分析,同时开展消融实验,对诊断模型各个模块的有效性进行验证。【结果】结果表明,所提出的方法识别准确率更高,且具有更快的训练速度和迭代速度。【结论】所提模型在进行滚动轴承微弱故障诊断时可以实现良好的诊断性能。     

平面桁架结构损伤的探测,定位和评估

利用参数和识别技术描述了对平面桁架结构损伤的探测，定位与评估的一个新算法。这一概念始于精确“健康”模型，利用动力响应数据周期地更新这一“健康”模型，当损伤发生时，用一个识别算法，以动力响应数据构造出一个桁架损伤模型，由此比较损伤模型与健康模型的参数和，从而探测，定位及评估损伤的程度。     

基于改进的隐马尔可夫模型交通拥堵识别研究

为准确高效地追踪识别城市区域交通路况信息,提供合理的交通出行策略,针对原始的隐马尔可夫模型(hidden markov model,HMM)初始状态参数难以选择且训练过程极易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的隐马尔可夫模型的交通拥堵态势识别机制,有效地拟合了城市道路相邻交叉口交通拥堵状况.将粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法引入到隐马尔可夫模型的训练中,结合Baum-Welch算法分别对该模型的状态数等参数进行优化,最后根据Viterbi算法聚类出城市道路交叉口最佳拥堵状态序列.根据采集的真实交通流和GPS数据、车辆延误时间特征数据进行实验,其结果表明,改进的隐马尔可夫模型在道路交通拥堵识别的准确率和稳定性上有明显提升.     

基于多尺度排列熵和长短时记忆神经网络的航空发动机剩余寿命预测

针对航空发动机性能退化失效的变点和多状态参数的时间序列预测, 构建了基于多尺度排列熵算法和长短时记忆神经网络的剩余寿命预测模型; 使用多尺度排列熵算法对时间序列进行变点分析, 求解出性能退化过程中的突变点, 得到了有故障征兆的性能退化起始点; 构建了包含多变量的长短时记忆神经网络模型, 将多个状态参数代入到模型中得到对应的剩余寿命; 将变点后的航空发动机多状态参数和剩余寿命作为样本, 代入到长短时记忆神经网络模型中进行多步和多变量的时间序列预测; 通过综合航空发动机状态参数变点分析方法和时间序列预测模型, 得到最终的剩余寿命预测结果。研究结果表明: 多尺度排列熵算法能够及时监控各个状态参数的变化, 当发现状态参数异常时, 排列熵的值会发生跳变, 从而有助于及时发现故障征兆; 长短时记忆神经网络模型通过门控单元对长时间序列数据进行信息筛选, 充分保留了有效信息用于时间序列预测; 多变量长短时记忆神经网络能够对多状态参数进行同步分析, 并且将状态参数直接与剩余寿命相对应, 提高了模型效率; 通过多尺度排列熵算法和长短时记忆神经网络模型的结合, 能够考虑到航空发动机的多退化模式, 得到更符合实际退化过程的剩余寿命预测结果; 经过算例分析, 提出方法的剩余寿命预测的均方根误差为5.3, 与长短时记忆神经网络、反向传播神经网络和支持向量机相比, 误差分别降低了63%、72%和78%。      

高速铁路牵引供电系统安全风险评估研究综述

为降低高速铁路牵引供电系统安全风险整体水平,实现高速铁路全寿命周期内的安全可靠运行,对高速铁路牵引供电系统安全风险评估研究进行了综述分析.将牵引供电系统风险因素的来源归纳为设备性能衰退、服役环境和人为维修活动3方面进行论述,总结了国内外电力系统和牵引供电系统风险评估的研究现状.在高速铁路快速发展的背景下,分析提出了牵引供电系统安全风险评估面临的数据信息不完备性与不确定性、服役环境复杂性、故障诊断与维修模式不足等问题与挑战.在此基础上对高速铁路牵引供电系统风险评估研究方向进行展望,未来应重点研究数据获取、评估模型、风险融合和风险应用4个方面内容.      

基于迁移学习和卷积神经网络的牵引电机轴承健康评估方法

针对牵引电机轴承健康评估中带标签的全寿命周期振动数据获取与可反映轴承性能退化趋势的健康指标构建困难的问题，提出了一种基于迁移学习和卷积神经网络的牵引电机轴承健康评估方法；采用迁移学习，以带标签的轴承全寿命周期数据集为源域数据，以综合试验台数据为目标域数据，构建数据集；采用欠采样与合成少数类过采样技术对全寿命周期数据集进行扩充与平衡，得到了卷积神经网络训练所需的有效样本数量；在时域和频域上提取描述轴承退化过程的特征，利用卷积神经网络，遵循轴承性能退化规律的浴缸曲线，对基本特征进行融合，构造了健康评估指标。分析结果表明：在电机轴承轴电流损伤的健康评估中，所提出的基于迁移学习和卷积神经网络的健康评估方法的准确率为98.17%,遵循直线型、二次函数型和抛物线型退化规律构建健康指标的方法的准确率分别为86.61%、89.56%、91.30%,因此，所提评估方法准确率最大，具有更佳的评估效果，并且实现专家知识与神经网络学习知识的结合，降低了故障特征维度，解决了健康指标构建困难的问题，通过跨设备迁移学习实现了牵引电机轴承的健康评估。