叶片翼型对风致转动变桨距VAWT捕能性能影响 被引量：1

1

作者 朱建阳 佘君傲 《机床与液压》 北大核心 2025年第2期97-105,共9页

叶片是垂直轴风力机(VAWT)的核心部件之一,其外形和结构对VAWT的捕能性能具有重要影响。与现有研究不同,通过对现有流体求解器进行二次开发,编制一套可有效求解流体流动和风力机相互作用的数值计算程序;采用所编制的程序系统分析叶片采... 叶片是垂直轴风力机(VAWT)的核心部件之一,其外形和结构对VAWT的捕能性能具有重要影响。与现有研究不同,通过对现有流体求解器进行二次开发,编制一套可有效求解流体流动和风力机相互作用的数值计算程序;采用所编制的程序系统分析叶片采用仿鲟鱼、NACA0018和S1046等9种不同翼型对风致转动变桨距VAWT捕能性能的影响;最后在数值研究的基础上,设计制作了风力机样机,并进行模型实验。结果表明:在6 m/s风速下,采用NACA2412的VAWT具有更好的捕能性能,而采用S1046的VAWT具有更好的启动性能。进一步对采用不同叶片翼型的VAWT流场进行分析发现,适当的叶片翼型可使得叶片旋转过程中产生的涡能更好地附着在叶片表面,增强使叶片产生高升力的延迟失速机制,进而提升VAWT的气动性能。 展开更多

关键词 叶片翼型 垂直轴风力机(VAWT) 风致转动 延迟失速 气动性能

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齿轮振动信号的去趋势波动分析及其在故障分类中的应用 被引量：17

2

作者 肖涵 吕勇 王涛 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期331-336,共6页

针对齿轮振动信号具有非线性和非平稳性的特点,采用去趋势波动分析对振动信号特征进行提取。应用该方法对采自实验台的齿轮振动信号进行分析,获得对数尺度-波动函数图。发现齿轮振动信号在不同时间尺度上具有不同的幂率关系,信号具有双... 针对齿轮振动信号具有非线性和非平稳性的特点,采用去趋势波动分析对振动信号特征进行提取。应用该方法对采自实验台的齿轮振动信号进行分析,获得对数尺度-波动函数图。发现齿轮振动信号在不同时间尺度上具有不同的幂率关系,信号具有双标度性。分析了双标度产生的原因,提出将去趋势波动分析双对数图中小尺度下的尺度指数与截距组成齿轮振动信号的特征向量。应用高斯混合模型对100组不同故障模式的齿轮振动信号进行特征描述,然后采用最大贝叶斯分类器对50组齿轮测试信号进行分类,结果表明:应用该特征提取方法可获得较高的故障识别率。 展开更多

关键词 故障诊断 信号分析 去趋势波动分析 特征提取 高斯混合模型

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基于多重分形理论与神经网络的齿轮故障诊断 被引量：14

3

作者 褚青青 肖涵 +1 位作者 吕勇 杨志武 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第21期15-18,共4页

针对齿轮故障振动信号具有多重分形特征,提出多重分形与神经网络相结合的机械故障诊断方法。采用多重分形理论计算出振动时间序列的多分形谱f(α)和广义分形维数D(q),并将多分形谱能和广义分形维数谱能作为特征量,构成二维特征向量。将... 针对齿轮故障振动信号具有多重分形特征,提出多重分形与神经网络相结合的机械故障诊断方法。采用多重分形理论计算出振动时间序列的多分形谱f(α)和广义分形维数D(q),并将多分形谱能和广义分形维数谱能作为特征量,构成二维特征向量。将该特征向量作为概率神经网络的输入参量,对采自齿轮故障台的振动信号进行故障分类。作为对比,将关联维数作为特征量输入同样参数的概率神经网络并进行故障识别,结果表明,所提出的方法具有更高的识别率。 展开更多

关键词 多重分形理论 神经网络 多分形谱 广义分形维数

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基于递归定量分析与高斯混合模型的齿轮故障识别 被引量：14

4

作者 肖涵 李友荣 吕勇 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期84-88,共5页

针对递归图只能对信号进行定性分析,不利于其深入应用的缺点,应用递归定量分析方法对各种故障模式振动信号进行定量分析。采用确定率和层流率组成齿轮故障识别的特征向量,并结合高斯混合模型实现齿轮故障模式识别。以齿轮故障实验台上... 针对递归图只能对信号进行定性分析,不利于其深入应用的缺点,应用递归定量分析方法对各种故障模式振动信号进行定量分析。采用确定率和层流率组成齿轮故障识别的特征向量,并结合高斯混合模型实现齿轮故障模式识别。以齿轮故障实验台上所测取的实验数据为对象,分别采用Re-substitution检验法,Jackknife检验法和Inde-pendent dataset检验法对提出的方法和RBF人工神经网络分类算法进行检验。结果表明,递归定量分析与高斯混合模型相结合应用于齿轮故障模式识别具有更高的识别率。 展开更多

关键词 递归图 递归定量分析 高斯混合模型 故障识别

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带钢卷取过程的有限元动态仿真 被引量：5

5

作者 熊得斌 王志刚 +1 位作者 张堂正 吴少斌 《热加工工艺》 CSCD 北大核心 2015年第3期174-177,180,共5页

根据某钢厂热轧生产线实际需要和热轧地下卷取机能力不足的问题,建立了基于非线性有限元分析软件的地下卷取机有限元模型,对带钢卷取过程中的各卷取机构承载受力进行了动态仿真研究。以卷取新型号高强度带钢为例,通过带钢从夹送辊到卷... 根据某钢厂热轧生产线实际需要和热轧地下卷取机能力不足的问题,建立了基于非线性有限元分析软件的地下卷取机有限元模型,对带钢卷取过程中的各卷取机构承载受力进行了动态仿真研究。以卷取新型号高强度带钢为例,通过带钢从夹送辊到卷筒的连续二维动态仿真,分析得到了夹送辊、卷筒、助卷辊的受力情况,从而对现有设备的承载能力进行评估,找到了承载能力不足的设备,并确定需求能力的大小,为即将增设的超强卷取机提供参考。 展开更多

关键词 地下卷取机 夹送辊 卷筒 助卷辊

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基于深度卷积神经网络的滚动轴承迁移故障诊断 被引量：9

6

作者 李欢 吕勇 +1 位作者 袁锐 杨旭 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第2期90-94,共5页

针对滚动轴承故障诊断中故障样本不足、诊断精度与诊断效率不高的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的滚动轴承迁移故障诊断方法。首先,通过VMD对原始振动信号进行分解,利用中心频率法确定分解个数k;其次,按照最大峭度准则筛选出最佳... 针对滚动轴承故障诊断中故障样本不足、诊断精度与诊断效率不高的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的滚动轴承迁移故障诊断方法。首先,通过VMD对原始振动信号进行分解,利用中心频率法确定分解个数k;其次,按照最大峭度准则筛选出最佳固有模态函数(intrinsic mode function, IMF),并对其进行连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)生成时频图;最后,将预处理过的时频图输入到在ImageNet数据集预训练过的深度残差网络(residual network, ResNet)模型中微调,实现故障分类识别。在某大学公开轴承数据集和题课组数据集上验证,测试精度分别达到99.60%和100%,可有效实现滚动轴承故障诊断。 展开更多

关键词 滚动轴承 深度卷积神经网络 变分模式分解 深度迁移学习 故障诊断

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基于自适应非趋势波动分析的齿轮振动信号特征提取 被引量：3

7

作者 吴永恒 肖涵 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期154-157,共4页

非趋势波动分析用于齿轮故障识别时常采用标度指数作为特征量,该特征量容易导致齿轮故障模式间存在混叠。根据对数尺度波动函数图,将标度指数与表征信号强度的截距组成齿轮振动信号的特征向量。根据齿轮振动信号的双标度性,提出滑动加... 非趋势波动分析用于齿轮故障识别时常采用标度指数作为特征量,该特征量容易导致齿轮故障模式间存在混叠。根据对数尺度波动函数图,将标度指数与表征信号强度的截距组成齿轮振动信号的特征向量。根据齿轮振动信号的双标度性,提出滑动加窗算法,实现标度指数的自适应提取,并结合神经网络算法进行故障分类。设计单级齿轮减速器的实验平台,并采集齿轮的径向振动信号进行自适应非趋势波动分析,研究表明,该方法能够提高标度指数的提取精度和提取效率。 展开更多

关键词 非趋势波动分析 标度指数 长程相关性 聚类 神经网络

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基于粒子群优化的共振稀疏分解在轴承故障诊断中的应用 被引量：5

8

作者 龚永涛 肖涵 易灿灿 《机械设计与制造》 北大核心 2017年第4期21-25,共5页

共振稀疏分解是振动信号中脉冲成分提取的方法。与基于频率的信号处理方法不同,该方法同时参考频率和带宽两个因素,从而在分离信号不同成分的过程中能够很好处理信号不同成分的重叠问题。然而共振稀疏分解的分解效果受到品质因子Q、权... 共振稀疏分解是振动信号中脉冲成分提取的方法。与基于频率的信号处理方法不同,该方法同时参考频率和带宽两个因素,从而在分离信号不同成分的过程中能够很好处理信号不同成分的重叠问题。然而共振稀疏分解的分解效果受到品质因子Q、权重系数A以及拉格朗日乘子u的主观选择影响,针对此问题,将粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)应用到参数的选取中,通过粒子群优化算法的全局优化特点对实验参数进行自适应选取,进而实现振动信号的有效分解。将基于粒子群优化算法的共振稀疏分解应用到轴承故障信号的诊断中,证实了该方法的有效性。 展开更多

关键词 共振稀疏分解 粒子群优化算法 轴承故障 特征提取

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基于EMD降噪的递归图分析方法在齿轮故障诊断中的应用 被引量：4

9

作者 蒲晓川 肖涵 《机床与液压》 北大核心 2015年第5期160-163,共4页

为从齿轮振动信号中提取包含故障信息的特征量,提出了一种基于经验模态分解(EMD)降噪的递归图分析方法。该方法用EMD方法将振动信号分解为有限个固有模式函数(IMF)分量,选取包含故障信息的IMF分量建立递归图,从递归图中提取特征向量,运... 为从齿轮振动信号中提取包含故障信息的特征量,提出了一种基于经验模态分解(EMD)降噪的递归图分析方法。该方法用EMD方法将振动信号分解为有限个固有模式函数(IMF)分量,选取包含故障信息的IMF分量建立递归图,从递归图中提取特征向量,运用高斯混合模型进行模式识别。将该方法运用于故障齿轮振动信号的识别,结果表明该方法具有较高的识别率,对齿轮故障能够有效地进行分类与诊断。 展开更多

关键词 经验模态分解 固有模式函数 递归图 特征提取 高斯混合模型 故障诊断

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基于深度学习的人造板表面缺陷检测研究 被引量：18

10

作者 魏智锋 肖书浩 +2 位作者 蒋国璋 伍世虔 程国飞 《林产工业》 北大核心 2021年第2期21-26,共6页

缺陷识别是人造板检测的重要环节,目前大多采用人工检测方法。将一种轻量级的深层神经网络MobileNet与SSD算法结合,使用Inception网络附加到多个特征映射上,构建SSD-MobileNet算法模型用于人造板的缺陷检测,以提高区分不同缺陷的能力。... 缺陷识别是人造板检测的重要环节,目前大多采用人工检测方法。将一种轻量级的深层神经网络MobileNet与SSD算法结合,使用Inception网络附加到多个特征映射上,构建SSD-MobileNet算法模型用于人造板的缺陷检测,以提高区分不同缺陷的能力。从人造板工厂生产现场获取主要包括粗刨花、水印、砂痕、杂物、胶斑5种缺陷类型的表面缺陷图,制成一个包含3216张人造板表面缺陷图像的数据集。利用该数据集对SSD-MoblieNet模型进行训练、测试,并与其他特征提取网络(ResNet18、VoVNet39、ESPNetV2)的检测精度和检测速度的影响结果进行对比,发现其检测速度最快达到75帧/s,相对其他特征提取网络的平均精度均值提升2.26%~3.52%。该研究为实现人造板表面实时在线检测提供良好的技术支撑。 展开更多

关键词 人造板 表面缺陷 SSD-MobileNet 卷积神经网络 深度学习 检测

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等几何多重网格法在雷诺方程中的应用 被引量：5

11

作者 李子强 罗会信 +1 位作者 左兵权 张希 《机械设计与制造》 北大核心 2021年第3期85-91,共7页

相比于有限元法,等几何法求解偏微分方程能以较少的自由度达到更高的求解精度。而多重网格法在处理大规模方程组求解方面应用广泛。为了满足流体仿真对雷诺方程求解的精度与速度的要求,对将等几何法与多重网格法相结合的方法求解雷诺方... 相比于有限元法,等几何法求解偏微分方程能以较少的自由度达到更高的求解精度。而多重网格法在处理大规模方程组求解方面应用广泛。为了满足流体仿真对雷诺方程求解的精度与速度的要求,对将等几何法与多重网格法相结合的方法求解雷诺方程进行了研究。文章首先对雷诺方程进行推导,建立适于等几何法的求解模型;然后研究了节点插入的细分算法,构建基于h细化的各层控制点网格之间与阶次相适应的映射矩阵,提出了基于h细化的等几何多重网格法求解模型并。通过不同计算实例发现:等几何多重网格法计算效率明显优于单纯等几何法。 展开更多

关键词 等几何法 雷诺方程 多重网格 映射矩阵 收敛速度

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焊趾微观短裂纹成核及其早期扩展的寿命仿真 被引量：1

12

作者 成立夫 魏国前 +1 位作者 胡珂 姜雍盛 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1436-1441,共6页

针对十字焊接接头,研究了焊趾微观短裂纹成核和早期扩展的行为。采用泰森多边形方法,建立了焊趾部位的一个边长为150μm的代表性单元(RE),基于疲劳指标参量(FIP)的分布特性,构建了FIP与微观短裂纹疲劳寿命之间的联系,计算了微观短裂纹... 针对十字焊接接头,研究了焊趾微观短裂纹成核和早期扩展的行为。采用泰森多边形方法,建立了焊趾部位的一个边长为150μm的代表性单元(RE),基于疲劳指标参量(FIP)的分布特性,构建了FIP与微观短裂纹疲劳寿命之间的联系,计算了微观短裂纹的成核及其早期扩展寿命。结果显示焊趾微观短裂纹成核及其早期扩展的计算寿命与试验寿命数据较为吻合,表明了该种计算方法的适用性,微观短裂纹成核及其早期扩展的计算寿命均占总体疲劳寿命的比值较大,因此具有不可忽略的影响,受晶粒微观结构的影响,导致早期裂纹的扩展路径呈现明显的曲折形态。 展开更多

关键词 微观短裂纹 裂纹成核 早期扩展 晶粒模型

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基于Faster R-CNN的刨花板表面缺陷检测研究 被引量：14

13

作者 彭煜 肖书浩 +1 位作者 阮金华 汤勃 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2020年第3期91-94,共4页

为了克服刨花板表面缺陷人工目视检测的局限性,实现对多种缺陷准确、实时检测,提出一种基于Faster R-CNN的检测方法。运用从工厂生产现场获取的各种表面缺陷图,制作成一个包含3566张刨花板表面缺陷图像数据集,其中主要包括胶块、水印、... 为了克服刨花板表面缺陷人工目视检测的局限性,实现对多种缺陷准确、实时检测,提出一种基于Faster R-CNN的检测方法。运用从工厂生产现场获取的各种表面缺陷图,制作成一个包含3566张刨花板表面缺陷图像数据集,其中主要包括胶块、水印、砂痕、杂物、粗刨花5种缺陷类型。通过用该数据集对Faster R-CNN在ZF、VGG16和ResNet101不同特征提取网络下的不同锚点(Anchor)设置模型分别进行训练、验证和测试,并对比了不同参数对检测精度的影响。结果显示,该方法能有效检测刨花板表面缺陷,且模型在ResNet101作为特征提取网络时准确率最高。在对训练好的Faster R-CNN模型的鲁棒性进行评估和验证中,模型对122张新图像的5种缺陷类型进行检测,测试的5种缺陷类型识别率分别为92.31%、91.84%、90.57%、96.88%和95.24%,平均检测率为93.37%,测试结果表明该方法能为基于机器视觉刨花板表面缺陷检测系统提供良好支撑。 展开更多

关键词 FASTER R-CNN 卷积神经网络 刨花板表面缺陷 深度学习

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基于核函数的二阶盲辨识的单通道信号盲分离方法研究 被引量：8

14

作者 刘邦 肖涵 易灿灿 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1043-1049,共7页

调整权值的二阶盲辨识(WASOBI)算法已应用于故障诊断领域,但尚不能在欠定状态下对复合故障进行诊断。将该算法与核函数相结合实现了欠定盲源分离,并将其应用到复合故障诊断中。首先运用核函数将单通道信号构造为多维信号,并利用K-SVD源... 调整权值的二阶盲辨识(WASOBI)算法已应用于故障诊断领域,但尚不能在欠定状态下对复合故障进行诊断。将该算法与核函数相结合实现了欠定盲源分离,并将其应用到复合故障诊断中。首先运用核函数将单通道信号构造为多维信号,并利用K-SVD源数估计方法估计出源信号个数,然后根据估计的结果重构出正定的观测信号矩阵,解决欠定问题,最后采用调整权值的二阶盲辨识算法将各故障源信号分离出来。仿真分析和实验结果表明,该方法能有效地解决欠定盲源分离问题,并使轴承各故障源信号分离,实现复合故障诊断。 展开更多

关键词 欠定状态 调整权值的二阶盲辨识 核函数 源数估计 复合故障诊断

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高阶局部投影算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：3

15

作者 吕勇 施威 易灿灿 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期147-152,共6页

针对局部投影降噪算法中邻域相点的质心选取问题,分析了邻域质心的选取对降噪效果所产生的影响。提出了一种高阶邻域质心的选取方法,利用高阶多项式对邻域质心进行了更为精确地估计,更好地适应了吸引子的几何形状,进一步抑制了噪声,提... 针对局部投影降噪算法中邻域相点的质心选取问题,分析了邻域质心的选取对降噪效果所产生的影响。提出了一种高阶邻域质心的选取方法,利用高阶多项式对邻域质心进行了更为精确地估计,更好地适应了吸引子的几何形状,进一步抑制了噪声,提升了局部投影算法的降噪效果。通过数值仿真信号进行了验证,并与同样基于相空间重构的非线性时间序列降噪方法做了对比,说明了高阶局部投影算法的优越性。最后将其运用于工业现场的风机轴承故障诊断中,从频域成功地提取出了滚动轴承的故障特征。 展开更多

关键词 高阶局部投影 降噪 质心 非线性时间序列 故障诊断

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改进的噪声总体集合经验模式分解方法在轴承故障诊断中的应用 被引量：5

16

作者 阮荣刚 李友荣 +1 位作者 易灿灿 肖涵 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第1期153-157,共5页

在复杂的流程工业中,机械设备往往处在高速、重载、高温、高辐射的环境中,轴承作为主要的机械零部件起着重要作用。由于轴承故障振动信号的微弱和不平稳的特性,造成故障特征向量提取和故障诊断存在着困难。提出一种改进的CEEMDAN(Improv... 在复杂的流程工业中,机械设备往往处在高速、重载、高温、高辐射的环境中,轴承作为主要的机械零部件起着重要作用。由于轴承故障振动信号的微弱和不平稳的特性,造成故障特征向量提取和故障诊断存在着困难。提出一种改进的CEEMDAN(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)轴承故障诊断方法。通过对比分析仿真信号和实测信号可以得知:ICEEMDAN方法可以改善信号重构质量,具有良好的自适应性,能够提高故障信号的信噪比,从而可以有效地识别并提取有用的故障特征信息。 展开更多

关键词 自适应噪声总体集合经验模式分解 本征模态函数 故障诊断 特征提取

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拉伸弯曲矫直机齿轮箱系统动态特性分析

17

作者 代文成 李友荣 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2012年第7期74-77,共4页

齿轮箱作为拉伸弯曲矫直机的主要组成部分,其运行状况的稳定性对拉伸弯曲矫直机机组及带钢产品的质量有着重要影响。利用三维建模软件建立齿轮箱系统的三维实体模型,再运用有限元仿真软件对齿轮箱系统整机进行了模态分析和谐响应分析(... 齿轮箱作为拉伸弯曲矫直机的主要组成部分,其运行状况的稳定性对拉伸弯曲矫直机机组及带钢产品的质量有着重要影响。利用三维建模软件建立齿轮箱系统的三维实体模型,再运用有限元仿真软件对齿轮箱系统整机进行了模态分析和谐响应分析(激励为齿轮之间啮合所形成的冲击激励),分析结果与实测结果相符,得到了齿轮箱系统的整体动态特性,为拉伸弯曲矫直机组结构调整及调整后系统振动特性的预测提供参考。 展开更多

关键词 齿轮箱 有限元 模态分析 谐响应分析

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