基于动态自适应的电梯钢带典型故障检测算法

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作者 周泽丞 李琛 +2 位作者 徐峰 张才 黄堪飞 《现代电子技术》 北大核心 2025年第16期161-166,共6页

针对传统电梯钢带典型故障检测实时性差、精度低和流程复杂的问题,提出一种基于动态自适应的电梯钢带典型故障检测算法DSMA-YOLO。首先,采用可变形卷积DCNv2替换传统卷积层,更好地适应故障的形状和结构变化;其次,构造多尺度大核分离(ML... 针对传统电梯钢带典型故障检测实时性差、精度低和流程复杂的问题,提出一种基于动态自适应的电梯钢带典型故障检测算法DSMA-YOLO。首先,采用可变形卷积DCNv2替换传统卷积层,更好地适应故障的形状和结构变化;其次,构造多尺度大核分离(MLKS)模块,增强模型对不同特征尺度和空间变化的自适应能力;然后,提出一种双通道注意力(DPCA)机制,强化模型在通道维度上的特征感知、提取和融合能力;最后,设计动态共享对齐(DSA)检测头,优化定位和分类任务中的特征独立性、特征无关性及特征间冲突问题。实验结果表明,在电梯钢带典型故障数据集上,DSMA-YOLO的mAP@0.5和mAP@0.5~0.95比基准算法YOLOv8n提升了4.4%和10.1%,优于其他对比目标检测算法,并满足电梯钢带典型故障检测的实时性要求,可为电梯故障诊断方法及应用提供参考。 展开更多

关键词 电梯钢带 故障检测 动态自适应 YOLOv8n 可变形卷积 双通道注意力机制 特征共享

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基于WP-EMD和UMAP的液压泵故障识别方法研究

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作者 苏立鹏 尤戈 +1 位作者 方学宠 李拥军 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期251-257,共7页

由于液压泵工作环境的恶劣,直接导致其实际测量的振动信号表现为有用特征信号和干扰噪声的叠加,因此有必要对液压泵的振动信号进行模式分解,进而对液压泵的故障状态进行诊断识别。针对现有方法在液压泵故障分类识别中准确率低的问题,这... 由于液压泵工作环境的恶劣,直接导致其实际测量的振动信号表现为有用特征信号和干扰噪声的叠加,因此有必要对液压泵的振动信号进行模式分解,进而对液压泵的故障状态进行诊断识别。针对现有方法在液压泵故障分类识别中准确率低的问题,这里提出一种基于小波包和经验模式分解(WP-EMD)以及均匀流形逼近与投影(UMAP)的液压泵故障模式识别方法。首先通过振动传感器测得含有液压泵状态信息的振动信号;然后采用WP-EMD对振动信号进行模式分解,获得能够表征液压泵状态的模式分量;最后利用UMAP对选取分量的多个统计学特征进行降维处理和聚类分析,以实现液压泵不同故障模式的识别。研究表明,这里提出的方法对正常泵、松靴故障、中心弹簧故障分类的正确率可以达到96.67%。 展开更多

关键词 小波包 经验模式分解 均匀流形逼近与投影 液压泵 故障分类

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燃气用高密度聚乙烯电熔管件熔接研究

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作者 徐璐 刘剑 +4 位作者 王振超 张士军 郄继春 尤启江 蔡智会 《中国塑料》 北大核心 2025年第2期60-66,共7页

研究了电熔熔接技术用于小口径高密度聚乙烯(PE-HD)燃气管道和管件的连接时,环境温度与输入能量对电熔接头力学性能的影响,设置了7组参数进行实验,在熔接过程中对电熔焊机输出的电压、电流以及管材和管件的熔接界面温度等参数进行了采... 研究了电熔熔接技术用于小口径高密度聚乙烯(PE-HD)燃气管道和管件的连接时,环境温度与输入能量对电熔接头力学性能的影响,设置了7组参数进行实验,在熔接过程中对电熔焊机输出的电压、电流以及管材和管件的熔接界面温度等参数进行了采集。随着环境温度增加,熔接界面温度逐步提高,熔接接头的剥离强度逐步提高;随着输入电压的增加,输入能量增加,熔接接头的剥离强度也逐步提高;同时发现较高的输入能量会导致过焊的现象,未去除管材表皮层影响了熔接质量。建议采用智能型电熔焊机以及数据采集与管理软件,全程监测能量输入,根据环境温度以及熔区温度场模型对输入能量进行自主调节,智能化管控电熔熔接质量。 展开更多

关键词 高密度聚乙烯管 电熔管件 智能电熔焊机 能量采集与管理系统 剥离强度

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微弧氧化改性对Ti6Al4V合金电子束接头耐蚀性能的影响

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作者 王晓波 俞臻 +7 位作者 胡永辉 吴鹏 梅锦辉 蔡智会 许建平 马英鹤 郑文健 杨建国 《表面技术》 北大核心 2025年第2期106-118,共13页

目的提高Ti6Al4V合金电子束焊接接头耐蚀性能。方法采用电子束焊接方法水平对接获得接头。利用微弧氧化技术对接头进行陶瓷化处理。通过光学显微镜、场发射扫描电子显微镜、X射线衍射仪、电化学腐蚀测试和浸泡腐蚀测试,分别评价未覆膜... 目的提高Ti6Al4V合金电子束焊接接头耐蚀性能。方法采用电子束焊接方法水平对接获得接头。利用微弧氧化技术对接头进行陶瓷化处理。通过光学显微镜、场发射扫描电子显微镜、X射线衍射仪、电化学腐蚀测试和浸泡腐蚀测试,分别评价未覆膜接头及覆膜接头涂层的组织、结构和耐蚀性能。结果与母材相比,焊接接头微观组织发生较大变化,由初生α相与晶间β相混合相转变为针状α'马氏体集束,在晶界周围呈羽毛状分布。对接头与母材进行微弧氧化处理后,接头与母材区域表面特征相似,熔融状凸起较多且分布大小不均匀的微孔。然而,接头涂层孔径与孔隙率较小。与母材涂层相比,接头涂层厚度、完整性和连续性较低。接头涂层与母材涂层的主要组成均为金红石(Rutile)TiO_(2)相和锐钛矿(Anatase)TiO_(2)相。虽然与含涂层母材相比,含涂层接头耐蚀性较低,但其与不含涂层接头相比,自腐蚀电位(E_(corr))提升290mV,自腐蚀电流密度(J_(corr))降低1个数量级,且在2mol/LHCl溶液中浸泡腐蚀速率大幅降低。结论微弧氧化处理可以有效提升接头在中性和酸性溶液中的耐腐蚀性能。 展开更多

关键词 钛合金 电子束焊接 微弧氧化 耐蚀性 微观结构 腐蚀机制

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基于弹性半空间理论的液压往复VL型密封结构弹流润滑分析

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作者 赵岩 蔡智会 +1 位作者 刘成 冯子明 《兵器材料科学与工程》 北大核心 2025年第3期60-69,共10页

传统方法需同时求解雷诺方程和弹性变形方程,导致数值求解过程复杂。为解决此问题,本文基于弹性半空间理论,应用小变形线性叠加理论,将密封区域离散化,并在每个单元中用形函数与节点压力的乘积替代实际压力分布。基于非线性固体力学、... 传统方法需同时求解雷诺方程和弹性变形方程,导致数值求解过程复杂。为解决此问题,本文基于弹性半空间理论,应用小变形线性叠加理论,将密封区域离散化,并在每个单元中用形函数与节点压力的乘积替代实际压力分布。基于非线性固体力学、粘性流体力学和微观接触力学,建立了液压往复VL型密封的弹流润滑模型。研究油膜压力、粗糙度接触压力及密封圈对活塞杆的静态接触压力的变化规律,并分析不同流体介质压力、密封过盈量与均方根粗糙度对泄漏量和摩擦力的影响。结果表明:改进的模型能预测油膜厚度分布。流体压力对外行程密封摩擦力影响较大,但对内行程影响有限;密封过盈量对二者均有影响,而均方根粗糙度对内行程有显著影响,对外行程有限。当均方根粗糙度为0.6µm时,内行程泄漏为0。 展开更多

关键词 弹性半空间理论 弹流润滑模型 小变形理论 VL型密封结构 密封摩擦力 密封泄漏量

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基于改进Faster-RCNN的起重机钢丝绳表面缺陷识别方法

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作者 苏立鹏 娄益凡 +3 位作者 杨吴奔 高建貌 王雪迎 易灿灿 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1341-1349,共9页

针对现有的起重机钢丝绳表面缺陷检测中存在的检测效率低、准确度差、鲁棒性有限等问题,提出了一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)的起重机钢丝绳表面缺陷识别检测方法,该方法结合多个关键技术,显著提升了钢丝绳表面缺陷识... 针对现有的起重机钢丝绳表面缺陷检测中存在的检测效率低、准确度差、鲁棒性有限等问题,提出了一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)的起重机钢丝绳表面缺陷识别检测方法,该方法结合多个关键技术,显著提升了钢丝绳表面缺陷识别的性能。首先,采用了多尺度策略提高输入图像的分辨率,从而更好地检测不同大小的缺陷;其次,在网络中引入了可变形卷积,以增强其捕捉传统卷积技术难以检测的钢丝绳缺陷复杂形状特征的能力;采用了路径增强技术融合低维和高维特征,有效解决了在下采样和特征融合过程中信息丢失的问题,极大提升了模型在各层之间保持关键信息的能力;最后,采用了广义交并比(GIOU)损失函数替代传统的交并比(IOU)损失函数,显著提高了边界框预测的准确性,验证了改进后的Faster-RCNN算法在起重机钢丝绳损伤检测的性能提升方面较为显著。研究结果表明:改进版Faster-RCNN模型相比原算法在精度上有了显著提高,准确率从81.8%提升至90.2%,召回率从83.8%提高至94.2%,最终平均精度达到0.934,提升了9.6%。与传统检测算法如SSD和原版YOLOv5相比,该方法的准确率分别提高了17.6%和11.0%,证明了其在钢丝绳损伤图像识别中的有效性。 展开更多

关键词 起重机械 损伤检测 改进的快速区域卷积神经网络 多尺度和自定义锚框策略 广义交并比损失函数 可变形卷积 路径增强特征金字塔 区域提议网络 消融实验

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基于3Cur-ResNet50-GCN的齿轮箱故障诊断模型

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作者 方学宠 张才 +2 位作者 白植志 李科 易灿灿 《机床与液压》 北大核心 2025年第14期15-23,共9页

针对太阳轮不同类型故障信号识别过程中特征提取不完全、图数据运算环境单一等问题,提出一种基于残差网络(ResNet50)和图卷积神经网络(GCN)的ResNet50-GCN模型,并通过三重混合曲率(3Cur)空间环境对半监督学习进行训练,以实现齿轮箱故障... 针对太阳轮不同类型故障信号识别过程中特征提取不完全、图数据运算环境单一等问题,提出一种基于残差网络(ResNet50)和图卷积神经网络(GCN)的ResNet50-GCN模型,并通过三重混合曲率(3Cur)空间环境对半监督学习进行训练,以实现齿轮箱故障信号的准确分类。利用ResNet50模型对输入的切分信号成分进行特征提取,并作为GCN的节点信息充分挖掘数据间的关系与依赖性。将图网络结构嵌入到3种不同曲率构成的混合曲率空间进行训练和验证,获得3Cur构型空间下该模型的预测类别标签。最后,对实验数据进行分析,绘制预测类别的稀疏混淆矩阵,并计算准确率相关的4类评判指标。实验结果表明:所提3Cur-ResNet50-GCN模型的分类效果相比ResNet50-GNN和ResNet50-GCN有所提升,且最大池化核为2时的准确率达到了97.51%,验证了该方法在准确度和有效性上的优势。 展开更多

关键词 行星齿轮箱 残差网络 图卷积神经网络 三重混合曲率 故障诊断

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基于脑电信号的高速电梯乘运性能认知评价方法

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作者 张才 李敏 +3 位作者 方学宠 陈向俊 徐峰 胡炳涛 《机械设计》 北大核心 2025年第S1期213-217,共5页

从用户主观感受的视角,探索高速电梯性能认知评价的新方法,旨在全面反映人机交互过程中用户的实际感受,为电梯性能评价研究提供新思路。结合小波分解和卷积神经网络,提出了一种基于脑电信号的小波分解与卷积神经网络电梯性能认知评价方... 从用户主观感受的视角,探索高速电梯性能认知评价的新方法,旨在全面反映人机交互过程中用户的实际感受,为电梯性能评价研究提供新思路。结合小波分解和卷积神经网络,提出了一种基于脑电信号的小波分解与卷积神经网络电梯性能认知评价方法(wavelet decomposition and convolutional neural network,WD-CNN)。通过采集用户在高速电梯运行过程中的脑电信号,利用小波分解提取信号的多尺度时频特征,并结合卷积神经网络对特征进行深度建模与分类。此外,构建了一个包含12名被试者的脑电信号数据集,涵盖电梯启动、加速、匀速和减速4个典型运行阶段,以验证该方法的有效性。试验结果表明:WD-CNN方法在准确率、精确率、召回率和F1分数等指标上均显著优于现有基线方法,能够更精确地捕捉用户对电梯性能的主观感受。该方法为高速电梯性能的认知评价提供了一个新路径,从复杂非线性脑电信号的建模角度,突破了传统特征工程的局限,为用户主观舒适度的评价研究引入了全新的智能方法。 展开更多

关键词 高速电梯 性能评价 脑电信号 深度学习

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基于多元变模式分解的机械设备故障诊断方法 被引量：8

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作者 方学宠 苏立鹏 +1 位作者 尤戈 李拥军 《机床与液压》 北大核心 2022年第18期189-196,共8页

机械设备在运行时,其振动信号往往表现为非平稳信号。传统的时频分析方法在处理含有强噪声和强调制的非平稳信号时,常表现出降噪效果不明显、不能准确提取故障特征频率等缺陷。为此,提出一种基于多元变模式分解的机械设备故障诊断方法... 机械设备在运行时,其振动信号往往表现为非平稳信号。传统的时频分析方法在处理含有强噪声和强调制的非平稳信号时,常表现出降噪效果不明显、不能准确提取故障特征频率等缺陷。为此,提出一种基于多元变模式分解的机械设备故障诊断方法。通过建立约束变分模型表达式,将多个信号在相同的频率尺度分解为相同数量的固有模态函数(IMF)之和,每一个IMF都是一个调频调幅信号。为验证所提方法的有效性,将所提方法应用于多传感器采集的轴承故障信号分析。结果表明:所提方法对复杂环境下机械设备振动信号的降噪和故障特征提取效果较好,验证了其可靠性。 展开更多

关键词 机械设备 多元变模式分解 故障特征提取 故障诊断

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基于VMD-GRU-Transformer的电梯轴承故障诊断方法 被引量：4

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作者 盛宇 李维武 +2 位作者 杨吴奔 李武 巩浩 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第11期178-185,共8页

随着城市化进程的加速,电梯作为高层建筑中不可或缺的设施,其安全运行受到高度关注。电梯轴承的故障诊断对于保证电梯安全运行至关重要。传统的故障诊断方法主要依赖于人工经验和简单的信号处理技术,难以应对复杂和非线性的故障模式。... 随着城市化进程的加速,电梯作为高层建筑中不可或缺的设施,其安全运行受到高度关注。电梯轴承的故障诊断对于保证电梯安全运行至关重要。传统的故障诊断方法主要依赖于人工经验和简单的信号处理技术,难以应对复杂和非线性的故障模式。文中提出了一种基于变分模态分解(VMD)、门控循环单元(GRU)和Transformer的电梯轴承故障诊断方法。该方法首先采用VMD对电梯轴承的振动信号进行自适应分解,提取出关键的模态成分;然后,通过GRU网络深入学习每个模态成分的时间序列特征,捕捉故障信号中的动态信息,引入Transformer模型的多头自注意力机制,实现对特征的全局分析和融合,从而提高故障诊断的准确性和效率;最后,公共轴承数据集的试验结果验证了所提方法在电梯轴承故障诊断方面的有效性。 展开更多

关键词 轴承 故障诊断 电梯 信号分析 深度学习

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考虑不确定性的电梯轿厢水平振动分析与响应分解

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作者 张才 陈向俊 +3 位作者 沈志斌 金樟民 方学宠 胡炳涛 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第11期161-167,共7页

针对电梯轿厢系统受到的许多不确定因素的影响,如参数的结构不确定性和激励的随机性等,文中采取了一种创新的分析框架,该框架结合了随机性在系统参数及外部激励下的振动表现,实现了对系统振动性能的全面解析。通过运用先进的数学模型和... 针对电梯轿厢系统受到的许多不确定因素的影响,如参数的结构不确定性和激励的随机性等,文中采取了一种创新的分析框架,该框架结合了随机性在系统参数及外部激励下的振动表现,实现了对系统振动性能的全面解析。通过运用先进的数学模型和计算技术,不仅对电梯轿厢系统在不同工况下的振动响应进行了详细拆解,还精确计算了系统对关键参数变化的敏感度,进而揭示了这些参数变化对系统整体振动行为的影响。该研究旨在通过深度分析轿厢振动响应及其灵敏度,为理解和优化高速电梯轿厢系统的振动性能提供新的视角和方法论。 展开更多

关键词 电梯轿厢 水平振动 响应分解 不确定性 数字特征计算

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