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基于监督对比学习和混合注意力残差网络的隔膜泵单向阀故障诊断
被引量：
1
1
作者
任洪兵
彭宇明
黄海波
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第4期594-603,共10页
由于工业生产环境中的强噪声和其他环境激励,隔膜泵单向阀不同故障的特征呈现一定的相似性,导致传统深度学习方法对单向阀的故障状态难以准确识别。为解决这一问题,提出了一种结合监督对比学习和混合注意力残差神经网络(HA-ResNet)的隔...
由于工业生产环境中的强噪声和其他环境激励,隔膜泵单向阀不同故障的特征呈现一定的相似性,导致传统深度学习方法对单向阀的故障状态难以准确识别。为解决这一问题,提出了一种结合监督对比学习和混合注意力残差神经网络(HA-ResNet)的隔膜泵单向阀故障诊断方法。首先,将注意力机制引入了残差神经网络以提升网络的学习能力,自适应调节了重要但微弱特征权重,并以恒等变换减少了有效信息被抑制现象;其次,提出了加权“监督对比损失(SCL)+交叉熵(CE)损失”,调节单向阀不同故障状态数据之间的距离,明确了单向阀不同故障状态的分类边界与降低噪声或环境激励的干扰;最后,通过工程实测数据,对监督对比学习和HA-ResNet融合方法的有效性和稳定性进行了验证。研究结果表明:监督对比学习和HA-ResNet融合方法在隔膜泵单向阀验证集上的平均准确率达到了99.3%;与其他故障诊断方法相比,其在诊断精度和稳定性上都具有一定的优势,验证了该方法在噪声干扰条件下故障诊断的可靠性。
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关键词
隔膜泵
单向阀
故障诊断
监督对比损失
混合注意力残差神经网络
特征相似性
深度学习方法
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职称材料
汇流排产热影响下的电池模组冷却系统改进设计
被引量：
3
2
作者
彭宇明
袁明晓
+2 位作者
敬卓鑫
张永林
黄港
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期859-867,共9页
本文利用Bernardi生热速率方程,通过仿真和实验验证建立了可靠的电芯生热模型,仿真和实验误差在2%以内。在此基础上建立汇流排产热影响下的模组生热模型,针对原冷却系统对模组顶部区域和汇流排上冷却效果不足等进行改进设计,在冷却板布...
本文利用Bernardi生热速率方程,通过仿真和实验验证建立了可靠的电芯生热模型,仿真和实验误差在2%以内。在此基础上建立汇流排产热影响下的模组生热模型,针对原冷却系统对模组顶部区域和汇流排上冷却效果不足等进行改进设计,在冷却板布置方式上提出将冷却板布置在模组侧面,再通过仿真分析选取合适的冷却板厚度、冷却液体积浓度和冷却液入口流速,最终设计的冷却系统模组汇流排体平均温升降低了15.56%,电芯体平均温升降低了11.48%,模组顶部表面平均温升降低了20.34%,同时模组电芯上的温度分布也更加均匀。
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关键词
方形锂离子电池
汇流排
COMSOL
Multiphysic
液体冷却系统
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职称材料
题名
基于监督对比学习和混合注意力残差网络的隔膜泵单向阀故障诊断
被引量：
1
1
作者
任洪兵
彭宇明
黄海波
机构
西南交通大学汽车与能源动力研究所
西南交通大学
先进驱动节能技术教育部工程
研究
中心
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第4期594-603,共10页
基金
四川省自然科学基金资助项目(2023NSFSC0395)
四川省科技成果转移转化示范项目(2022ZHCG0061)。
文摘
由于工业生产环境中的强噪声和其他环境激励,隔膜泵单向阀不同故障的特征呈现一定的相似性,导致传统深度学习方法对单向阀的故障状态难以准确识别。为解决这一问题,提出了一种结合监督对比学习和混合注意力残差神经网络(HA-ResNet)的隔膜泵单向阀故障诊断方法。首先,将注意力机制引入了残差神经网络以提升网络的学习能力,自适应调节了重要但微弱特征权重,并以恒等变换减少了有效信息被抑制现象;其次,提出了加权“监督对比损失(SCL)+交叉熵(CE)损失”,调节单向阀不同故障状态数据之间的距离,明确了单向阀不同故障状态的分类边界与降低噪声或环境激励的干扰;最后,通过工程实测数据,对监督对比学习和HA-ResNet融合方法的有效性和稳定性进行了验证。研究结果表明:监督对比学习和HA-ResNet融合方法在隔膜泵单向阀验证集上的平均准确率达到了99.3%;与其他故障诊断方法相比,其在诊断精度和稳定性上都具有一定的优势,验证了该方法在噪声干扰条件下故障诊断的可靠性。
关键词
隔膜泵
单向阀
故障诊断
监督对比损失
混合注意力残差神经网络
特征相似性
深度学习方法
Keywords
diaphragm pump
check valve
fault diagnosis
supervised contrastive loss(SCL)
hybrid attention residual neural networks(HA-ResNet)
feature similarity
deep learning method
分类号
TH323 [机械工程—机械制造及自动化]
TD50 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
汇流排产热影响下的电池模组冷却系统改进设计
被引量：
3
2
作者
彭宇明
袁明晓
敬卓鑫
张永林
黄港
机构
先进驱动节能技术教育部工程
研究
中心
西南交通大学汽车与能源动力研究所
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期859-867,共9页
基金
中央高校基本业务-西南交通大学2021年原创性科研项目(XJ2021KJZK054)资助。
文摘
本文利用Bernardi生热速率方程,通过仿真和实验验证建立了可靠的电芯生热模型,仿真和实验误差在2%以内。在此基础上建立汇流排产热影响下的模组生热模型,针对原冷却系统对模组顶部区域和汇流排上冷却效果不足等进行改进设计,在冷却板布置方式上提出将冷却板布置在模组侧面,再通过仿真分析选取合适的冷却板厚度、冷却液体积浓度和冷却液入口流速,最终设计的冷却系统模组汇流排体平均温升降低了15.56%,电芯体平均温升降低了11.48%,模组顶部表面平均温升降低了20.34%,同时模组电芯上的温度分布也更加均匀。
关键词
方形锂离子电池
汇流排
COMSOL
Multiphysic
液体冷却系统
Keywords
square lithium-ion battery
Busbar
COMSOL Multiphysic
liquid cooling system
分类号
U469.72 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于监督对比学习和混合注意力残差网络的隔膜泵单向阀故障诊断
任洪兵
彭宇明
黄海波
《机电工程》
CAS
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
汇流排产热影响下的电池模组冷却系统改进设计
彭宇明
袁明晓
敬卓鑫
张永林
黄港
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
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