滚动轴承作为机械设备的重要部件,对其进行剩余使用寿命预测在企业的生产过程中变得越来越重要。目前,虽然主流的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)可以自动地从轴承的振动信号中提取特征,却不能给特征分配不同的权重来...滚动轴承作为机械设备的重要部件,对其进行剩余使用寿命预测在企业的生产过程中变得越来越重要。目前,虽然主流的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)可以自动地从轴承的振动信号中提取特征,却不能给特征分配不同的权重来提高模型对重要特征的关注程度,对于长时间序列容易丢失重要信息。另外,神经网络中隐藏层神经元个数、学习率以及正则化参数等超参数还需要依靠人工经验设置。为了解决上述问题,提出基于灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法、优化集合CNN、双向长短期记忆(bidirectional long short term memory, BiLSTM)网络和注意力机制(Attention)轴承剩余使用寿命预测方法。首先,从原始振动信号中提取时域、频域以及时频域特征指标构建可选特征集;然后,通过构建考虑特征相关性、鲁棒性和单调性的综合评价指标筛选出高于设定阈值的轴承退化敏感特征集,作为预测模型的输入;最后,将预测值和真实值的均方误差作为GWO算法的适应度函数,优化预测模型获得最优隐藏层神经元个数、学习率和正则化参数,利用优化后模型进行剩余使用寿命预测,并在公开数据集上进行验证。结果表明,所提方法可在非经验指导下获得最优的超参数组合,优化后的预测模型与未进行优化模型相比,平均绝对误差与均方根误差分别降低了28.8%和24.3%。展开更多
针对多端柔性直流电网(multi-terminal direct current grid based on modular multilevel converter,MMC-MTDC)故障诊断存在的人工整定阈值过程复杂、高阻故障不易检测的问题,提出一种基于行波特征的诊断方法。首先,通过分析系统的故...针对多端柔性直流电网(multi-terminal direct current grid based on modular multilevel converter,MMC-MTDC)故障诊断存在的人工整定阈值过程复杂、高阻故障不易检测的问题,提出一种基于行波特征的诊断方法。首先,通过分析系统的故障特征,得出边界元件对高频信号的阻滞作用;其次,利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)对功率进行分解,得到本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,将其能量值作为故障特征量训练由卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)组成的CNN-BiGRU网络;然后,采用开普勒优化算法(Kepler optimization algorithm,KOA)和注意力机制(attention mechanism,AM)对CNN-BiGRU网络进行改进,实现MMC-MTDC的故障诊断;最后,在PSCAD/EMTDC中搭建仿真模型。结果表明,该方法不仅可以实现母线故障和线路故障的检测,还可以在满足保护可靠性和速动性的前提下,解决高阻故障保护易拒动的问题。展开更多
文摘滚动轴承作为机械设备的重要部件,对其进行剩余使用寿命预测在企业的生产过程中变得越来越重要。目前,虽然主流的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)可以自动地从轴承的振动信号中提取特征,却不能给特征分配不同的权重来提高模型对重要特征的关注程度,对于长时间序列容易丢失重要信息。另外,神经网络中隐藏层神经元个数、学习率以及正则化参数等超参数还需要依靠人工经验设置。为了解决上述问题,提出基于灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法、优化集合CNN、双向长短期记忆(bidirectional long short term memory, BiLSTM)网络和注意力机制(Attention)轴承剩余使用寿命预测方法。首先,从原始振动信号中提取时域、频域以及时频域特征指标构建可选特征集;然后,通过构建考虑特征相关性、鲁棒性和单调性的综合评价指标筛选出高于设定阈值的轴承退化敏感特征集,作为预测模型的输入;最后,将预测值和真实值的均方误差作为GWO算法的适应度函数,优化预测模型获得最优隐藏层神经元个数、学习率和正则化参数,利用优化后模型进行剩余使用寿命预测,并在公开数据集上进行验证。结果表明,所提方法可在非经验指导下获得最优的超参数组合,优化后的预测模型与未进行优化模型相比,平均绝对误差与均方根误差分别降低了28.8%和24.3%。
