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基于深度强化学习的磁浮列车悬浮架协同控制研究
1
作者 王美琪 徐嘉跃 +1 位作者 刘鹏飞 王瑞晨 《力学学报》 北大核心 2025年第4期854-866,共13页
由于磁浮列车悬浮架中存在多电磁铁耦合问题,运行过程中耦合效应会引起悬浮架的不稳定悬浮,为保证悬浮架中的多电磁铁模块在外界干扰下的稳定运行,提出一种电磁悬浮(EMS)型磁浮列车悬浮架多电磁铁系统深度强化学习协同控制方法.首先,在... 由于磁浮列车悬浮架中存在多电磁铁耦合问题,运行过程中耦合效应会引起悬浮架的不稳定悬浮,为保证悬浮架中的多电磁铁模块在外界干扰下的稳定运行,提出一种电磁悬浮(EMS)型磁浮列车悬浮架多电磁铁系统深度强化学习协同控制方法.首先,在考虑耦合情况下对磁浮列车悬浮架中的多电磁铁模块进行动力学建模并分析其耦合性;其次提出基于SAC(soft actor-critic)算法的悬浮架多电磁铁系统协同控制方法(SAC-CC),构建深度强化学习协同控制算法框架,将悬浮架多电磁铁模块的动力学模型转换为深度强化学习环境模型并为此模型设计奖励函数;然后,在静态起浮环境下进行训练得到SAC-CC控制器,并分析不同奖励函数下控制器的控制性能和不同起浮位置下控制器的稳定性;最后将SAC-CC控制器用于不同工况下悬浮架多电磁铁系统的悬浮控制及协同控制,通过与传统的比例-积分-微分(PID)控制方法进行对比验证所提出的控制器的有效性和鲁棒性.结果表明:在不同工况下,相较于PID控制器,本文所提出的SAC-CC控制器不仅能够有效控制悬浮架中的多电磁铁模块稳定悬浮在平衡点位置附近,同时显著减小电磁铁模块之间的耦合作用,具有更加优秀的悬浮控制性能和协同控制性能,不同工况下的SAC-CC控制器悬浮控制性能和协同控制性能分别提升30%~99%和30%~75%. 展开更多
关键词 磁浮列车 悬浮控制 深度强化学习 多电磁铁耦合 协同控制
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超导磁悬浮列车振动NES控制研究
2
作者 张明亮 李嘉伟 +1 位作者 申永军 王玉龙 《力学学报》 北大核心 2025年第9期2235-2247,共13页
超导电动磁悬浮列车在外界激励下高速运行时可能出现悬浮间隙变化量和车体加速度与平稳性超限的风险,为了降低列车振动超限的风险,拟采用非线性能量阱(NES)方案降低列车的振动.首先,利用力学特性有限元分析方法,得到超导电动磁悬浮列车... 超导电动磁悬浮列车在外界激励下高速运行时可能出现悬浮间隙变化量和车体加速度与平稳性超限的风险,为了降低列车振动超限的风险,拟采用非线性能量阱(NES)方案降低列车的振动.首先,利用力学特性有限元分析方法,得到超导电动磁悬浮列车的悬浮力数据,基于拟合的方式建立悬浮力与重力的合力的经验公式.之后,建立列车在外界力激励下的动力学模型,利用谐波平衡法推导悬浮架振幅、悬浮架加速度、车体振幅、车体加速度、附加质量块振幅及附加质量块加速度稳态响应的近似解析解,分析NES各参数对多项动力学指标的影响规律,在悬浮间隙约束下以车体加速度最小为目标对NES的参数进行优化.研究结果表明:随着NES附加质量块质量m_(3)增大,悬浮架的振幅及加速度幅值小幅增大,车体的振幅和加速度幅值逐渐减小;随着非线性刚度k_(3)增大,悬浮架的振幅及加速度幅值小幅减小,车体的振幅和加速度幅值逐渐增大;随着阻尼c_(3)增大,悬浮架和车体的振幅及加速度幅值逐渐增大.利用粒子群算法得到NES的优化参数组合,优化后的列车动力学指标较优化前的动力学指标有了较大的改善. 展开更多
关键词 电动磁悬浮列车 NES 谐波平衡法 粒子群算法
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基于多尺度特征融合残差神经网络的旋转机械故障诊断 被引量：21
3
作者 邓飞跃 丁浩 郝如江 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第24期22-28,35,共8页
轴承、齿轮等旋转部件常在复杂工况下运行,环境噪声干扰大,导致故障特征微弱而难以准确诊断。基于此,该研究提出一种新的多尺度特征融合残差块(multi-scale feature fusion residual block,MSFFRB)设计方法,基于此构建了一维残差神经网... 轴承、齿轮等旋转部件常在复杂工况下运行,环境噪声干扰大,导致故障特征微弱而难以准确诊断。基于此,该研究提出一种新的多尺度特征融合残差块(multi-scale feature fusion residual block,MSFFRB)设计方法,基于此构建了一维残差神经网络用于旋转机械故障诊断。该模型能够将不同尺度的网络卷积层级联在一起提取多尺度特征信息,在残差块内部实现了多尺度特征信息的有效融合,兼顾了残差网络跨层恒等映射与多尺度特征提取的优势,克服了传统卷积操作只能提取单一尺度特征信息的缺点。所构建的残差神经网络可以直接输入样本数据,不需要进行任何数据预处理,而且模型结构具有较高的灵活性,易于扩展。试验分析表明,所提网络可有效用于旋转机械的故障诊断,相比传统CNNs、ResNets、1D-LeNets、1D-AlexNets、MC-CNNs等5种当前常用网络,具有更好的抗噪性能,故障分类准确率更高,这为旋转机械故障诊断提供了一种新的途径。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 残差神经网络 多尺度特征融合
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一种轻量化尺度感知调制Swin Transformer模型的轴箱轴承故障诊断方法 被引量：3
4
作者 邓飞跃 郑守禧 郝如江 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期83-93,共11页
针对当前Transformer网络模型运算效率偏低,且难以用于复杂工况条件下高速列车轴箱轴承故障诊断的问题,提出了一种基于时频多域融合与轻量化结构的尺度感知调制Swin Transformer(SMST)模型的轴箱轴承故障诊断方法。首先,采用格拉姆角场... 针对当前Transformer网络模型运算效率偏低,且难以用于复杂工况条件下高速列车轴箱轴承故障诊断的问题,提出了一种基于时频多域融合与轻量化结构的尺度感知调制Swin Transformer(SMST)模型的轴箱轴承故障诊断方法。首先,采用格拉姆角场法、双谱法与Chirplet变换法,将轴承振动信号转化为时域、频域与时频域内的二维图像,基于多域特征融合思想集成为新的特征图像;然后,设计了一种新的轻量化结构SMST模块,在其内部实现了卷积运算与Transformer自注意力运算的进一步融合;最后,在层次化模型框架中引入特征金字塔模块(FPB),弥补不同层输出特征的不一致性,实现了上下文信息的特征深度融合及复杂工况条件下轴箱轴承故障诊断。实验结果表明:相比格拉姆角场法、双谱法、Chirplet变换法、短时傅里叶变换法、连续小波变换法等单一领域图像生成方法,时频多域融合方法生成的图像特征信息表征能力更好;所提网络模型在1010、760、505 r/min这3种转速变工况任务中的轴箱轴承故障识别准确率分别为99.88%、99.92%与99.96%;对比ResNets、GoogleNet、ViT、Swin Transformer和SMT这5种模型,所提方法的故障识别准确率更高,模型轻量化程度更好。所提方法可为实际工况中列车轴箱轴承故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 故障诊断 轴箱轴承 多域融合 轻量化 尺度感知调制
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基于DSP的柴油机振动信号小波降噪实时性研究 被引量：4
5
作者 应铭 冯国胜 +2 位作者 贾素梅 霍肖楠 马春庭 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期345-350,共6页
针对柴油机实时监测系统采集的振动信号采样频率高、实时降噪困难,而传统的实时性评价方法难以准确描述数字信号处理器(DSP)中所需降噪时间的问题,提出基于DSP的小波变换指令周期模型作为实时性的评价依据,对比不同小波算法的实时性优劣... 针对柴油机实时监测系统采集的振动信号采样频率高、实时降噪困难,而传统的实时性评价方法难以准确描述数字信号处理器(DSP)中所需降噪时间的问题,提出基于DSP的小波变换指令周期模型作为实时性的评价依据,对比不同小波算法的实时性优劣;根据采集的柴油机缸盖振动信号特征,提出基于变异系数定权法的综合评价指标,从降噪效果和实时性两个角度优选了小波基函数.结果表明:该模型与DSP中小波算法的实时性吻合较好,且优选的小波降噪参数能满足采样频率为25 kHz下的实时降噪需求. 展开更多
关键词 柴油机 数字信号处理器 振动噪声 小波变换 实时性
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轮轨激励条件下轴箱轴承内圈故障振动特性分析 被引量：8
6
作者 邓飞跃 王红力 +1 位作者 高瑞洋 李浩 《河北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第6期561-570,共10页
高速列车运行过程中,轮轨复杂激励会对轴箱轴承的动力学行为产生不可忽视的影响.首先利用UM(universal mechanism)软件建立车辆-轨道动力学模型,在对车辆模型进行稳定性、平稳性和安全性验证的基础上,获取了复杂激励下轴箱轴承所受的垂... 高速列车运行过程中,轮轨复杂激励会对轴箱轴承的动力学行为产生不可忽视的影响.首先利用UM(universal mechanism)软件建立车辆-轨道动力学模型,在对车辆模型进行稳定性、平稳性和安全性验证的基础上,获取了复杂激励下轴箱轴承所受的垂向、纵向和横向载荷;然后,通过Solidworks软件和ADAMS软件建立了轴箱轴承内圈剥离故障动力学模型,通过与滚振实验台轴箱轴承实验对比,验证了所提模型的准确性.通过动力学仿真分析可知,轴箱轴承故障侧的滚子与内圈接触载荷大于非故障侧与正常轴承,故障侧保持架的振动大于非故障侧与正常轴承,内圈故障冲击加剧了轴承保持架与外圈的质心波动.最后,进一步对比考虑轮轨激励下与定载荷下故障轴承仿真结果发现,受轮轨激励的影响轴承内部各个元件间的接触载荷显著增大,轴承保持架与外圈质心运动轨迹盒维数显著增大.研究成果对揭示实际工况下高速动车组轴箱轴承内部元件振动特性规律具有重要意义. 展开更多
关键词 轴箱轴承 轮轨激励 振动特性 内圈故障
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基于VMD和AVOA-SCN的齿轮箱故障诊断 被引量：5
7
作者 范亚飞 郝如江 +1 位作者 杨青松 邓飞跃 《制造技术与机床》 北大核心 2023年第12期19-25,共7页
针对齿轮箱故障诊断中的故障特征提取困难和故障模式难以识别的问题,提出了一种将变分模态分解(VMD)、非洲秃鹫优化算法(AVOA)和随机配置网络(SCN)相结合的齿轮箱故障诊断方法。首先针对SCN网络权重与偏置的随机初始化会导致网络预测结... 针对齿轮箱故障诊断中的故障特征提取困难和故障模式难以识别的问题,提出了一种将变分模态分解(VMD)、非洲秃鹫优化算法(AVOA)和随机配置网络(SCN)相结合的齿轮箱故障诊断方法。首先针对SCN网络权重与偏置的随机初始化会导致网络预测结果的不稳定问题,提出采用AVOA算法优化SCN网络节点权值和偏置的初始化选取方式方法用于故障的分类与识别。其次利用VMD算法将齿轮箱振动信号分解为若干本征模态分量(IMF),再用相关系数筛选IMF分量并计算其样本熵,作为特征向量,输入到用AVOA算法优化后的SCN网络中进行分类识别。实验结果表明,所提方法可以准确地识别出齿轮箱的故障模式,识别准确率达到98.33%,相比于BP、ELM、RVFL、SVM、SCN等方法具有更高的故障识别准确率。 展开更多
关键词 齿轮箱 变分模态分解 非洲秃鹫优化算法 随机配置网络
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