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基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究
被引量：
2
1
作者
徐韧
李君宇
+3 位作者
周明
刘林波
张志富
黄其柏
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第10期1833-1843,共11页
针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优...
针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优化设计中。首先,选取了叶片进出口角、倾斜蜗舌的最大蜗舌半径、叶片切除角度作为设计变量,把风机的全压、效率、声压级作为优化目标;然后,构建了WPSO-BP预测模型,以反映设计变量与优化目标之间的关系,定量分析对比了该模型与BP神经网络预测模型,预测值用于风机的性能优化;接着,将逻辑混沌初始化引入到白鲸优化算法(BWO),基于第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)构建了L-MBWO优化算法;最后,在实验验证仿真可靠的前提下,将提出的预测模型和优化算法应用于风机优化,并对优化效果进行了综合分析。研究结果表明:优化后的风机全压增加了34.79 Pa,效率提高了0.67%,噪声降低了1.73 dB,实现了多个优化目标之间的平衡,有效改善了风机的综合性能,为多翼离心风机的优化设计提供了一种新思路。
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关键词
多翼离心风机
变权重
基于变权重粒子群
优化
算法
的反向传播神经网络风机性能预测模型
白鲸
优化
算法
基于逻辑混沌初始化的
多目标白鲸优化算法
预测模型
风机全压
风机效率
风机噪声
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职称材料
基于MOBWO-MCKD的风机滚动轴承故障特征提取方法
被引量：
5
2
作者
霍忠堂
高建松
张丁丁
《机电工程》
北大核心
2024年第1期123-129,共7页
针对风力发电机轴承振动信号受强背景噪声及其他设备激励源影响,导致早期微弱故障特征不易提取这一问题,提出了一种基于多目标白鲸优化算法(MOBWO)优化的最大相关峰度反卷积(MCKD)风力发电机轴承故障特征提取方法。首先,采用MOBWO强大...
针对风力发电机轴承振动信号受强背景噪声及其他设备激励源影响,导致早期微弱故障特征不易提取这一问题,提出了一种基于多目标白鲸优化算法(MOBWO)优化的最大相关峰度反卷积(MCKD)风力发电机轴承故障特征提取方法。首先,采用MOBWO强大的全局及局部搜索能力优化了MCKD关键参数,获取了最佳参数组合;其次,利用优化后的MCKD对原始信号进行了解卷积运算,消除了背景噪声及其他设备激励源的影响,突出了轴承周期性脉冲信号;然后对解卷积信号进行了包络谱分析,提取了轴承故障特征频率,并将其与理论计算故障特征频率值进行了诊断结果对比;最后,采用实际工程中采集到的风力发电机轴承内圈和外圈的故障数据,对MOBWO-MCKD方法的有效性进行了试验验证。研究结果表明:基于MOBWO-MCKD的故障特征提取方法能够有效地消除背景噪声及其他设备激励源的干扰;由内圈信号包络谱可得到的内圈故障频率为f IR=125.87 Hz、2f IR=251.74 Hz;由外圈信号包络谱可得到的外圈故障频率为f OR=84.47 Hz、2f OR=168.94 Hz、3f OR=253.41 Hz。该特征提取方法可以为实际工程风力发电机轴承早期微弱故障特征提取研究提供一定的参考。
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关键词
风机轴承
多目标白鲸优化算法
最大相关峰度反卷积
滚动轴承内圈
轴承外圈
包络分析
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职称材料
题名
基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究
被引量：
2
1
作者
徐韧
李君宇
周明
刘林波
张志富
黄其柏
机构
华中科技大学机械科学与工程学院
法雷奥-华中科技大学振动与噪声联合实验室
法雷奥汽车空调湖北有限公司
海南大学机电工程学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第10期1833-1843,共11页
基金
广西科技重大专项(桂科AA22068060-6,桂科AA23062073-3)。
文摘
针对多翼离心风机气动性能、噪声情况难以同时改进的问题,提出了一种基于变权重粒子群优化算法的反向传播神经网络风机性能预测模型(WPSO-BP),以及一种基于逻辑混沌初始化的多目标白鲸优化算法(L-MBWO),并将二者应用于多翼离心风机的优化设计中。首先,选取了叶片进出口角、倾斜蜗舌的最大蜗舌半径、叶片切除角度作为设计变量,把风机的全压、效率、声压级作为优化目标;然后,构建了WPSO-BP预测模型,以反映设计变量与优化目标之间的关系,定量分析对比了该模型与BP神经网络预测模型,预测值用于风机的性能优化;接着,将逻辑混沌初始化引入到白鲸优化算法(BWO),基于第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)构建了L-MBWO优化算法;最后,在实验验证仿真可靠的前提下,将提出的预测模型和优化算法应用于风机优化,并对优化效果进行了综合分析。研究结果表明:优化后的风机全压增加了34.79 Pa,效率提高了0.67%,噪声降低了1.73 dB,实现了多个优化目标之间的平衡,有效改善了风机的综合性能,为多翼离心风机的优化设计提供了一种新思路。
关键词
多翼离心风机
变权重
基于变权重粒子群
优化
算法
的反向传播神经网络风机性能预测模型
白鲸
优化
算法
基于逻辑混沌初始化的
多目标白鲸优化算法
预测模型
风机全压
风机效率
风机噪声
Keywords
multi-blade centrifugal fan
variable weight
back-propagation neural network fan performance prediction model based on variable weight particle swarm optimization algorithm(WPSO-BP)
beluga whale optimization(BWO)
multi-objective beluga whale optimization algorithm based on logistic chaos initialization(L-MBWO)
prediction model
fan total pressure
fan efficiency
fan noise
分类号
TH432 [机械工程—机械制造及自动化]
U463.851 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于MOBWO-MCKD的风机滚动轴承故障特征提取方法
被引量：
5
2
作者
霍忠堂
高建松
张丁丁
机构
邯郸学院机电学院
出处
《机电工程》
北大核心
2024年第1期123-129,共7页
基金
河北省教育厅科学技术研究项目(QN2022185)。
文摘
针对风力发电机轴承振动信号受强背景噪声及其他设备激励源影响,导致早期微弱故障特征不易提取这一问题,提出了一种基于多目标白鲸优化算法(MOBWO)优化的最大相关峰度反卷积(MCKD)风力发电机轴承故障特征提取方法。首先,采用MOBWO强大的全局及局部搜索能力优化了MCKD关键参数,获取了最佳参数组合;其次,利用优化后的MCKD对原始信号进行了解卷积运算,消除了背景噪声及其他设备激励源的影响,突出了轴承周期性脉冲信号;然后对解卷积信号进行了包络谱分析,提取了轴承故障特征频率,并将其与理论计算故障特征频率值进行了诊断结果对比;最后,采用实际工程中采集到的风力发电机轴承内圈和外圈的故障数据,对MOBWO-MCKD方法的有效性进行了试验验证。研究结果表明:基于MOBWO-MCKD的故障特征提取方法能够有效地消除背景噪声及其他设备激励源的干扰;由内圈信号包络谱可得到的内圈故障频率为f IR=125.87 Hz、2f IR=251.74 Hz;由外圈信号包络谱可得到的外圈故障频率为f OR=84.47 Hz、2f OR=168.94 Hz、3f OR=253.41 Hz。该特征提取方法可以为实际工程风力发电机轴承早期微弱故障特征提取研究提供一定的参考。
关键词
风机轴承
多目标白鲸优化算法
最大相关峰度反卷积
滚动轴承内圈
轴承外圈
包络分析
Keywords
fan bearing
multi-objective beluga whale optimization(MOBWO)
maximum correlated kurtosis deconvolution(MCKD)
rolling bearing inner ring
bearing outer ring
envelope analysis
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于WPSO-BP和L-MBWO的多翼离心风机优化研究
徐韧
李君宇
周明
刘林波
张志富
黄其柏
《机电工程》
CAS
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于MOBWO-MCKD的风机滚动轴承故障特征提取方法
霍忠堂
高建松
张丁丁
《机电工程》
北大核心
2024
5
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职称材料
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