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联合CEF-MOMEDA的风机高速端轴承潜隐性故障敏感信息提取方法
1
作者
蔡敏
张强
+2 位作者
秦波
张海平
罗权毅
《机电工程》
北大核心
2025年第8期1428-1439,共12页
在大数据驱动的MW级半直驱风电机组滚动轴承服役期的状态智能辨识中,针对输入样本“质量差”致使所构建模型识别率低这一问题,提出了一种联合相关能量波动(CEF)评价准则与多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)的潜隐性故障敏感信息提取方法。首...
在大数据驱动的MW级半直驱风电机组滚动轴承服役期的状态智能辨识中,针对输入样本“质量差”致使所构建模型识别率低这一问题,提出了一种联合相关能量波动(CEF)评价准则与多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)的潜隐性故障敏感信息提取方法。首先,将拾取的振动数据由变分模态分解为若干个表征原数据不同成分的本征模分量;然后,根据上述分量能量的变化,量化、评估所包含的潜隐性故障占比,筛选并提取敏感成分后对故障信号进行了重构;接着,利用多点最优最小熵解卷积对重构后的数据进行了有效成分增强提取;最后,将上述能量波动评价准则与多点最优最小熵解卷积联合提取的敏感信息数据作为深度置信网络(DBN)的输入,构建了滚动轴承状态智能辨识模型,采用现场实验与凯斯西储大学(CWRU)数据集对CEF-MOMEDA的方法进行了验证。研究结果表明:基于CEF-MOMEDA-DBN的模型在风机滚动轴承诊断中的故障识别率更高;在凯斯西储大学数据集上,与集合经验模态分解(EEMD)、局部均值分解(LMD)相比,CEF-MOMEDA方法联合能量波动准则提取敏感信息数据并作为智能辨识模型的输入后,故障识别率分别提高了2.5%和1.25%。该方法能够有效提高故障识别的准确率,具有更强的实用性和泛化性。
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关键词
MW级半直驱风电机组
滚动轴承故障诊断
敏感成分联合提取
相关能量波动
多点最优最小熵解卷积
深度置信网络
集合经验模态分解
局部均值分解
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职称材料
气动比例阀参数辨识及迟滞优化
被引量：
1
2
作者
虞启辉
丁岳儒
+2 位作者
孙国鑫
秦日鹏
张建龙
《液压与气动》
北大核心
2024年第12期80-89,共10页
先导式气动比例阀作为气动比例控制系统的核心元件,其在时间响应上存在的迟滞性,影响了系统的控制响应速度。针对该问题,结合其内部结构和工作原理,分别对先导控制级、主阀芯的动力学特性以及阀内气体流动过程进行建模分析,并使用遗传...
先导式气动比例阀作为气动比例控制系统的核心元件,其在时间响应上存在的迟滞性,影响了系统的控制响应速度。针对该问题,结合其内部结构和工作原理,分别对先导控制级、主阀芯的动力学特性以及阀内气体流动过程进行建模分析,并使用遗传算法对阀内的等效弹簧刚度及Stribeck摩擦系数等参数进行辨识。通过AMESim对先导式气动比例阀进行仿真分析,获得先导室上腔容积、等效弹簧刚度及先导级进气通道截面积等主要参数对响应迟滞以及控制精度的影响。以迟滞最小为目标,利用二次规划算法确定最优参数。结果表明:经过序列二次规划设计后,死区时间由0.041 s降为0.031 s,达到稳态的时间缩短了20.79%,并对不同口径的比例阀进行优化,在保证控制精度的前提下,响应迟滞均降低20%左右,为先导式气动比例阀的参数设计提供理论基础。
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关键词
先导式比例阀
迟滞特性
参数辨识
序列二次规划
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职称材料
题名
联合CEF-MOMEDA的风机高速端轴承潜隐性故障敏感信息提取方法
1
作者
蔡敏
张强
秦波
张海平
罗权毅
机构
包头中车电机有限公司
内蒙古
科技大学机械
工程
学院
内蒙古自治区机电系统智能诊断与控制工程技术研究中心
重庆大学高端装备机械传动全国重点实验室
出处
《机电工程》
北大核心
2025年第8期1428-1439,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(52035002)
国家重点研发计划重点专项(2021FYB2011400)。
文摘
在大数据驱动的MW级半直驱风电机组滚动轴承服役期的状态智能辨识中,针对输入样本“质量差”致使所构建模型识别率低这一问题,提出了一种联合相关能量波动(CEF)评价准则与多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)的潜隐性故障敏感信息提取方法。首先,将拾取的振动数据由变分模态分解为若干个表征原数据不同成分的本征模分量;然后,根据上述分量能量的变化,量化、评估所包含的潜隐性故障占比,筛选并提取敏感成分后对故障信号进行了重构;接着,利用多点最优最小熵解卷积对重构后的数据进行了有效成分增强提取;最后,将上述能量波动评价准则与多点最优最小熵解卷积联合提取的敏感信息数据作为深度置信网络(DBN)的输入,构建了滚动轴承状态智能辨识模型,采用现场实验与凯斯西储大学(CWRU)数据集对CEF-MOMEDA的方法进行了验证。研究结果表明:基于CEF-MOMEDA-DBN的模型在风机滚动轴承诊断中的故障识别率更高;在凯斯西储大学数据集上,与集合经验模态分解(EEMD)、局部均值分解(LMD)相比,CEF-MOMEDA方法联合能量波动准则提取敏感信息数据并作为智能辨识模型的输入后,故障识别率分别提高了2.5%和1.25%。该方法能够有效提高故障识别的准确率,具有更强的实用性和泛化性。
关键词
MW级半直驱风电机组
滚动轴承故障诊断
敏感成分联合提取
相关能量波动
多点最优最小熵解卷积
深度置信网络
集合经验模态分解
局部均值分解
Keywords
MW-class semi-direct-drive wind turbine
rolling bearing default diagnosis
combined extraction of sensitive components
correlation energy fluctuation(CEF)
multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted(MOMEDA)
deep belief network(DBN)
ensemble empirical mode decomposition(EEMD)
local mean decomposition(LMD)
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TM315 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
气动比例阀参数辨识及迟滞优化
被引量：
1
2
作者
虞启辉
丁岳儒
孙国鑫
秦日鹏
张建龙
机构
内蒙古
科技大学机械
工程
学院
内蒙古自治区机电系统智能诊断与控制工程技术研究中心
内蒙古
明阳北方智慧能源研发
中心
有限公司
出处
《液压与气动》
北大核心
2024年第12期80-89,共10页
基金
国家自然科学基金(52465008)
内蒙古自然科学基金(2022LHMS05023)
内蒙古自治区直属高校基础科研基金项目(0406082203,2024QNJS075,2024QNJS012)。
文摘
先导式气动比例阀作为气动比例控制系统的核心元件,其在时间响应上存在的迟滞性,影响了系统的控制响应速度。针对该问题,结合其内部结构和工作原理,分别对先导控制级、主阀芯的动力学特性以及阀内气体流动过程进行建模分析,并使用遗传算法对阀内的等效弹簧刚度及Stribeck摩擦系数等参数进行辨识。通过AMESim对先导式气动比例阀进行仿真分析,获得先导室上腔容积、等效弹簧刚度及先导级进气通道截面积等主要参数对响应迟滞以及控制精度的影响。以迟滞最小为目标,利用二次规划算法确定最优参数。结果表明:经过序列二次规划设计后,死区时间由0.041 s降为0.031 s,达到稳态的时间缩短了20.79%,并对不同口径的比例阀进行优化,在保证控制精度的前提下,响应迟滞均降低20%左右,为先导式气动比例阀的参数设计提供理论基础。
关键词
先导式比例阀
迟滞特性
参数辨识
序列二次规划
Keywords
pilot-operated proportional valve
hysteresis characteristics
parameter identification
sequential quadratic programming
分类号
TH138 [机械工程—机械制造及自动化]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合CEF-MOMEDA的风机高速端轴承潜隐性故障敏感信息提取方法
蔡敏
张强
秦波
张海平
罗权毅
《机电工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
气动比例阀参数辨识及迟滞优化
虞启辉
丁岳儒
孙国鑫
秦日鹏
张建龙
《液压与气动》
北大核心
2024
1
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职称材料
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