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基于反向学习的状态空间模型进化算法的充电桩故障诊断预测研究
被引量：
3
1
作者
李翟严
胡耀杰
+2 位作者
徐礼富
戴海兵
张流涛
《机械设计》
CSCD
北大核心
2024年第S01期192-195,共4页
随着电动车充电站的迅速普及,使用中的充电站出现的问题种类和数量持续上升,相应产生的数据量也在不断增长。传统的手动数据管理方法已显得效率不高,不利于充电桩系统的正常运行。为此,文中提出了一种反向学习状态空间模型演化算法,应...
随着电动车充电站的迅速普及,使用中的充电站出现的问题种类和数量持续上升,相应产生的数据量也在不断增长。传统的手动数据管理方法已显得效率不高,不利于充电桩系统的正常运行。为此,文中提出了一种反向学习状态空间模型演化算法,应用于充电桩的故障诊断与预测,可进行反向学习自适应诊断,预测结果准确,处理速度快,有效提高了充电桩大数据的处理效率;同时将训练结果与实际故障数进行对比,验证了算法的准确性和有效性。研究成果为今后充电桩的安全运行提供了有效的技术支撑,具有重要意义。
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关键词
充电桩
故障诊断与预测
反向学习自适应
状态空间模型
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职称材料
基于频域格拉姆角场与多尺度深度残差网络的高频变负载滚动轴承故障诊断研究
2
作者
夏之罡
楼小波
+1 位作者
马爱军
翁兴辰
《现代制造工程》
北大核心
2025年第1期137-147,162,共12页
传动部件运行状态的鲁棒辨识对于保障电力山地清障车服役性能有着重要的意义,在高频变负载运行和高噪声环境下,采集的振动信号常受复杂传递路径和部件耦合的影响,导致受到噪声的干扰,给山地清障车轴承故障的准确诊断带来了挑战。提出了...
传动部件运行状态的鲁棒辨识对于保障电力山地清障车服役性能有着重要的意义,在高频变负载运行和高噪声环境下,采集的振动信号常受复杂传递路径和部件耦合的影响,导致受到噪声的干扰,给山地清障车轴承故障的准确诊断带来了挑战。提出了一种基于频域格拉姆角场与多尺度深度残差网络(Residual Networks,ResNet)的滚动轴承故障诊断模型,通过格拉姆角场对时序信号的频域成分进行重构,通过多尺度注意力增强机制对特征进行加权和增强,使故障诊断模型能够自适应地关注故障诊断中最重要的特征,同时抑制噪声的影响。引入残差连接以促进深层网络的训练和信息流动,从而促进模型对复杂特征的学习。采用西安交通大学滚动轴承故障加速寿命试验数据集和利用滚动轴承试验台采集的山地清障车滚动轴承数据集进行验证,2个数据集的故障识别率都达到99%以上,验证了所提出故障诊断模型的有效性。对比不同变负载工况,模型故障识别率均达到了98.5%以上,在-6 dB噪声的高频变负载环境下,识别率仍达到90%以上,进一步验证了故障诊断模型可用于山地清障车轴承故障识别,并具有良好的鲁棒性和泛化能力。
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关键词
格拉姆角场
多尺度
残差网络
高频变负载
轴承故障诊断
山地清障车
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职称材料
不确定视角下产品结构性能优化设计综述与展望
被引量：
3
3
作者
冯毅雄
洪兆溪
+5 位作者
李中凯
胡炳涛
邱皓
张志峰
郑浩
谭建荣
《包装工程》
CAS
北大核心
2021年第24期45-59,共15页
目的复杂产品在工程装备、航空航天等我国优先发展的战略领域中扮演着不可替代的重要角色,在其结构设计过程中普遍存在着各种不确定性,导致产品结构性能很难实现最优,甚至出现重大故障。方法针对复杂产品设计过程中的多粒度模糊不确定...
目的复杂产品在工程装备、航空航天等我国优先发展的战略领域中扮演着不可替代的重要角色,在其结构设计过程中普遍存在着各种不确定性,导致产品结构性能很难实现最优,甚至出现重大故障。方法针对复杂产品设计过程中的多粒度模糊不确定、随机不确定、不完备区间不确定和高维混合不确定等特点,将不确定性理论与产品结构设计过程相结合,系统地构建了不确定视角下产品结构性能优化设计理论体系,提出了多粒度模糊不确定下产品质量特性精准提取、随机不确定下产品功能结构模块化求解、不完备区间不确定下产品结构方案多属性决策、高维混合不确定下产品关键结构可靠性优化等关键技术,并指出了产品结构性能优化设计的未来发展方向。结论此设计理论能够充分适应和利用产品设计过程的多种不确定信息,为在结构设计环节切实提升产品性能提供了有力参考。
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关键词
复杂产品
结构性能优化设计
质量特性精准提取
功能结构模块化求解
结构方案多属性决策
关键结构可靠性优化
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职称材料
题名
基于反向学习的状态空间模型进化算法的充电桩故障诊断预测研究
被引量：
3
1
作者
李翟严
胡耀杰
徐礼富
戴海兵
张流涛
机构
湖州
新伦综合能源服务有限公司
湖州市碳电数字重点实验室
出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2024年第S01期192-195,共4页
文摘
随着电动车充电站的迅速普及,使用中的充电站出现的问题种类和数量持续上升,相应产生的数据量也在不断增长。传统的手动数据管理方法已显得效率不高,不利于充电桩系统的正常运行。为此,文中提出了一种反向学习状态空间模型演化算法,应用于充电桩的故障诊断与预测,可进行反向学习自适应诊断,预测结果准确,处理速度快,有效提高了充电桩大数据的处理效率;同时将训练结果与实际故障数进行对比,验证了算法的准确性和有效性。研究成果为今后充电桩的安全运行提供了有效的技术支撑,具有重要意义。
关键词
充电桩
故障诊断与预测
反向学习自适应
状态空间模型
Keywords
charging pile
fault diagnosis and prediction
reverse learning adaptive
state space model
分类号
TH122 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
基于频域格拉姆角场与多尺度深度残差网络的高频变负载滚动轴承故障诊断研究
2
作者
夏之罡
楼小波
马爱军
翁兴辰
机构
浙江泰仑
电
力集团有限责任公司
湖州市碳电数字重点实验室
浙江泰仑
电
力集团有限责任公司送变
电
工程分公司
出处
《现代制造工程》
北大核心
2025年第1期137-147,162,共12页
基金
湖州市科技计划项目(2019GZ06)
浙江泰仑电力集团有限责任公司科技项目(CF058401002022004)。
文摘
传动部件运行状态的鲁棒辨识对于保障电力山地清障车服役性能有着重要的意义,在高频变负载运行和高噪声环境下,采集的振动信号常受复杂传递路径和部件耦合的影响,导致受到噪声的干扰,给山地清障车轴承故障的准确诊断带来了挑战。提出了一种基于频域格拉姆角场与多尺度深度残差网络(Residual Networks,ResNet)的滚动轴承故障诊断模型,通过格拉姆角场对时序信号的频域成分进行重构,通过多尺度注意力增强机制对特征进行加权和增强,使故障诊断模型能够自适应地关注故障诊断中最重要的特征,同时抑制噪声的影响。引入残差连接以促进深层网络的训练和信息流动,从而促进模型对复杂特征的学习。采用西安交通大学滚动轴承故障加速寿命试验数据集和利用滚动轴承试验台采集的山地清障车滚动轴承数据集进行验证,2个数据集的故障识别率都达到99%以上,验证了所提出故障诊断模型的有效性。对比不同变负载工况,模型故障识别率均达到了98.5%以上,在-6 dB噪声的高频变负载环境下,识别率仍达到90%以上,进一步验证了故障诊断模型可用于山地清障车轴承故障识别,并具有良好的鲁棒性和泛化能力。
关键词
格拉姆角场
多尺度
残差网络
高频变负载
轴承故障诊断
山地清障车
Keywords
Granian Angular Fidles
multi-scale
Residual Networks(ResNet)
high frequency variable load
bearing fault diagnosis
mountain wrecker
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
不确定视角下产品结构性能优化设计综述与展望
被引量：
3
3
作者
冯毅雄
洪兆溪
李中凯
胡炳涛
邱皓
张志峰
郑浩
谭建荣
机构
浙江大学流体动力与机
电
系统国家
重点
实验室
浙江大学设计工程及
数字
孪生浙江省工程研究中心
湖州市碳电数字重点实验室
出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2021年第24期45-59,共15页
基金
国家自然科学基金资助项目(52130501,51935009)。
文摘
目的复杂产品在工程装备、航空航天等我国优先发展的战略领域中扮演着不可替代的重要角色,在其结构设计过程中普遍存在着各种不确定性,导致产品结构性能很难实现最优,甚至出现重大故障。方法针对复杂产品设计过程中的多粒度模糊不确定、随机不确定、不完备区间不确定和高维混合不确定等特点,将不确定性理论与产品结构设计过程相结合,系统地构建了不确定视角下产品结构性能优化设计理论体系,提出了多粒度模糊不确定下产品质量特性精准提取、随机不确定下产品功能结构模块化求解、不完备区间不确定下产品结构方案多属性决策、高维混合不确定下产品关键结构可靠性优化等关键技术,并指出了产品结构性能优化设计的未来发展方向。结论此设计理论能够充分适应和利用产品设计过程的多种不确定信息,为在结构设计环节切实提升产品性能提供了有力参考。
关键词
复杂产品
结构性能优化设计
质量特性精准提取
功能结构模块化求解
结构方案多属性决策
关键结构可靠性优化
Keywords
complex product
structural performance optimization design
accurate extraction of quality characteristic
modular solution for function structure
multi-attribute decision-making for structure scheme
reliability optimization for key structure
分类号
TB472 [一般工业技术—工业设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于反向学习的状态空间模型进化算法的充电桩故障诊断预测研究
李翟严
胡耀杰
徐礼富
戴海兵
张流涛
《机械设计》
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于频域格拉姆角场与多尺度深度残差网络的高频变负载滚动轴承故障诊断研究
夏之罡
楼小波
马爱军
翁兴辰
《现代制造工程》
北大核心
2025
0
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职称材料
3
不确定视角下产品结构性能优化设计综述与展望
冯毅雄
洪兆溪
李中凯
胡炳涛
邱皓
张志峰
郑浩
谭建荣
《包装工程》
CAS
北大核心
2021
3
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职称材料
已选择
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