转向架曲线轨道运行的蛇行模式和分岔特征

1

作者 侍玉青 杨九河 罗冠炜 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期37-47,共11页

以曲线轨道运行的两轴转向架为研究对象,通过二维参数-变量分岔图,探讨其在非线性轮缘力作用下的蛇行模式和分岔特征。对比分析转向架系统在新轮期和磨耗期两种情况下的动力学特性,分析由磨耗引起的车轮踏面轮廓变化对转向架系统蛇行特... 以曲线轨道运行的两轴转向架为研究对象,通过二维参数-变量分岔图,探讨其在非线性轮缘力作用下的蛇行模式和分岔特征。对比分析转向架系统在新轮期和磨耗期两种情况下的动力学特性,分析由磨耗引起的车轮踏面轮廓变化对转向架系统蛇行特性的影响。揭示蛇行模式和分岔特征与车轮踏面等效锥度的关联关系。确定参数敏感度及合理匹配范围,为铁路车辆悬挂参数的综合设计和最优组合提供理论依据。研究结果表明:导轮和后轮与轨道的冲击均始于轮缘与外轨的冲击,无论是新轮期还是磨耗期,后轮与内轨和外轨的冲击均滞后于导轮,且导轮对轨道的冲击强度大于后轮,磨耗期,这种现象更为显著。车轮踏面轮廓变化对周期1蛇行模式的失稳速度产生的影响较大,其失稳速度主要由周期倍化分岔和Neimark-Sacker分岔引起。 展开更多

关键词 两轴转向架 蛇行运动 分岔 参数域

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基于二维图像和CNN-BiGRU网络的滚动轴承故障模式识别 被引量：26

2

作者 张训杰 张敏 李贤均 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第23期194-201,207,共9页

为确保对滚动轴承故障诊断的有效性,结合卷积神经网络(CNN)在图像特征提取与分类识别的优势,利用格拉姆角场(GAF)将滚动轴承一维振动信号转换为二维图像数据,既保留了信号完整的信息,也保持着信号对于时间的依赖性。并由此提出基于卷积... 为确保对滚动轴承故障诊断的有效性,结合卷积神经网络(CNN)在图像特征提取与分类识别的优势,利用格拉姆角场(GAF)将滚动轴承一维振动信号转换为二维图像数据,既保留了信号完整的信息,也保持着信号对于时间的依赖性。并由此提出基于卷积神经网络与双向门控循环单元(BiGRU)的诊断模型。首先将二维图像作为模型的输入数据,通过卷积神经网络提取图像的空间特征,再由双向门控循环单元筛选其时间特征,最终由分类器完成模式识别。通过对滚动轴承不同故障程度以及不同故障位置的诊断试验,准确率分别达到99.63%以及99.28%,其效果均优于其他常用算法,证明了所提方法的可行性。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 格拉姆角场(GAF) 二维图像 卷积神经网络(CNN) 双向门控循环单元(BiGRU)

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不同频率轨道激励下列车横向半主动控制研究 被引量：2

3

作者 王靖铭 宁静 +1 位作者 赵飞 陈春俊 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第8期116-120,共5页

轨道不平顺激扰是影响高速列车横向振动最常见和最主要的因素,而目前对不同频率轨道激励下车辆横向振动以及其半主动悬挂控制算法实现的研究甚少。基于此,建立高速列车17自由度车辆横向振动仿真模型,运用经验模态分解基于频域采样的三... 轨道不平顺激扰是影响高速列车横向振动最常见和最主要的因素,而目前对不同频率轨道激励下车辆横向振动以及其半主动悬挂控制算法实现的研究甚少。基于此,建立高速列车17自由度车辆横向振动仿真模型,运用经验模态分解基于频域采样的三角级数法模拟的轨道谱信号,并重构得到不同频率的轨道激励,对不同频率轨道激励下车辆横向振动和横向半主动悬挂天棚阻尼控制算法进行研究。研究结果表明,影响车辆横向振动的轨道谱信号主要集中在0~10 Hz;在270 km/h的运行速度下,当天棚阻尼控制算法的比例系数k取7.5~8.5时,车辆横向平稳性得到较大改善,可为轨道谱优化与改进以及天棚阻尼控制算法实现提供理论指导。 展开更多

关键词 高速列车 轨道激励 天棚阻尼控制 横向平稳性

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基于多任务学习的轨道车辆轴承异常检测方法 被引量：5

4

作者 蒋雨良 曾大懿 +2 位作者 邹益胜 卢昌宏 张笑璐 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期1267-1276,共10页

轨道车辆轴承温度现有异常检测方法的阈值判别指标受到路况、环境等多项外因干扰,并且基于异常检测目的的预测方法需要对轴承进行逐一建模,模型训练耗时且多模型维护困难。针对上述问题,提出一种基于多任务学习的轨道车辆轴承异常检测... 轨道车辆轴承温度现有异常检测方法的阈值判别指标受到路况、环境等多项外因干扰,并且基于异常检测目的的预测方法需要对轴承进行逐一建模,模型训练耗时且多模型维护困难。针对上述问题,提出一种基于多任务学习的轨道车辆轴承异常检测方法。首先考虑到数据分布在正常与异常时存在差异,把正常工况下的关联轴承温度作为模型输入构建轴承温度预测模型,当实际温度异常时预测值与实际值关联性呈现异常变化,因此该模型具有异常检测功能。其次,考虑到循环神经网络建模时进行递归运算消耗大量时间,引入多头自注意力机制,所构建的模型能够同时对一轴上的轴箱、齿轮箱、电机3类共9个轴承温度进行同时检测。最后,采用极大似然估计方法,将点预测转换为置信区间预测,解释了预测结果的意义。在正常和故障数据上分别对模型进行验证,结果证明本文所提方法具有准确的9个轴承和异常检测能力,并与单任务模型相比能大幅度减少建模时间。 展开更多

关键词 轨道车辆 异常检测 多任务学习 极大似然估计 自注意力机制

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定形态隧道压力波激扰下车内压力迭代学习控制

5

作者 陈春俊 曹宇啸 +1 位作者 何智颖 杨露 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期20-28,共9页

同一列车重复通过同一隧道时所产生隧道压力波激扰具有形态相似、变尺度变幅值的特性.针对现有控制策略未考虑这一定形态特性的问题,提出一种基于高阶反馈遗忘迭代学习的控制方法.首先,建立高速列车车内外气压传递数学模型,并利用实测... 同一列车重复通过同一隧道时所产生隧道压力波激扰具有形态相似、变尺度变幅值的特性.针对现有控制策略未考虑这一定形态特性的问题,提出一种基于高阶反馈遗忘迭代学习的控制方法.首先,建立高速列车车内外气压传递数学模型,并利用实测车内外压力数据进行修正与验证;其次,通过控制列车通风设备的阀门来减缓车内压力变化,提出阶反馈遗忘迭代学习控制算法,并设计变幅值和变尺度处理方法;最后,利用实测压力波生成一组定形态的随机压力波,并进行仿真分析.仿真结果表明:在重复定形态的隧道压力波激扰下,高阶反馈遗忘迭代学习控制算法能够使车内压力在第8个迭代周期后1 s变化率基本收敛到200 Pa/s以下,而且均方根误差也在第4个迭代周期后降低到15.0000%以下. 展开更多

关键词 高速列车 隧道压力波 迭代学习控制 重复定形态

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1D CNN和LSTM高速列车横向稳定性状态识别研究 被引量：9

6

作者 王晓东 宁静 陈春俊 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第11期25-30,共6页

高速列车横向稳定性对列车的行车安全有重大影响,针对列车高速运行时出现的小幅蛇行和蛇行失稳问题,提出基于1D CNN和LSTM的识别方法。以高速列车构架横向加速度信号为研究对象,通过1D CNN自适应地对信号进行特征提取,避免手动提取特征... 高速列车横向稳定性对列车的行车安全有重大影响,针对列车高速运行时出现的小幅蛇行和蛇行失稳问题,提出基于1D CNN和LSTM的识别方法。以高速列车构架横向加速度信号为研究对象,通过1D CNN自适应地对信号进行特征提取,避免手动提取特征的局限性,经1D CNN提取的特征信号作为LSTM的输入,充分利用LSTM学习加速度信号时间维度上的信息,最后通过全连接层输出识别结果。实验结果表明:基于1D CNN和LSTM的方法能准确识别小幅蛇行、蛇行失稳和正常状态,3种状态的识别率均为100%。 展开更多

关键词 高速列车 横向稳定性 小幅蛇行 状态识别 1D CNN LSTM

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仿粒突箱鲀的起重机箱梁风荷载减载设计方法 被引量：3

7

作者 王玉璞 程文明 +2 位作者 杜润 王书标 邓勇 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期664-671,共8页

风荷载是起重机大车运行时的重要载荷,主梁作为起重机的主要挡风构件,针对主梁的减载设计可以有效地降低起重机运行能耗,本文以粒突箱鲀的结构为启发,探究起重机箱梁风荷载的仿生减载设计方法.首先运用灰度转换、二值图像转换及边缘检... 风荷载是起重机大车运行时的重要载荷,主梁作为起重机的主要挡风构件,针对主梁的减载设计可以有效地降低起重机运行能耗,本文以粒突箱鲀的结构为启发,探究起重机箱梁风荷载的仿生减载设计方法.首先运用灰度转换、二值图像转换及边缘检测方法提取箱鲀鱼嘴特征廓线,获得以箱梁特征高度为设计变量的仿生设计模型,然后通过箱梁迎风面附着轻质材料的方式实现传统起重机箱梁的仿生设计,并运用计算流体力学软件(FLUENT)对仿生设计进行评估.研究结果表明:以某40 t集装箱起重机箱梁为例,采用聚苯乙烯泡沫作为轻质贴附材料的仿生箱梁较传统箱梁结构风阻减小65.77%,而仿生贴附结构仅使箱梁增重2.28%;仿生箱梁的流线外型减轻了由迎风面处边界层分离带来的流场扰动,降低了结构的气动力脉动值,提高了起重机在风场中运行的平稳性. 展开更多

关键词 仿生学 粒突箱鲀 起重机 风荷载 减载设计

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基于EEMD-Hilbert和FWA-SVM的滚动轴承故障诊断方法 被引量：10

8

作者 张敏 蔡振宇 包珊珊 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期633-639,662,共8页

为有效提取非平稳特性的滚动轴承振动信号特征,提高故障诊断效率,提出一种采用集合经验模态分解(empirical mode decomposition,EEMD)、Hilbert 变换的特征提取方法,并利用烟花算法优化支持向量机(supportvector machine,SVM)分类参数... 为有效提取非平稳特性的滚动轴承振动信号特征,提高故障诊断效率,提出一种采用集合经验模态分解(empirical mode decomposition,EEMD)、Hilbert 变换的特征提取方法,并利用烟花算法优化支持向量机(supportvector machine,SVM)分类参数的滚动轴承故障诊断方法.通过 EEMD 方法将目标信号分解成若干个模态函数,采取 Hilbert 变换获取模态函数的瞬时频率,并对模态函数及其瞬时频率进行统计特征提取,从而实现特征的有效降维.结果表明:信号经过 EEMD-Hilbert 处理后特征能有效提取,将训练集和测试集各 600 组数据代入烟花算法优化 SVM 模型得到测试集正确率为 99.63%;比传统的遗传算法和粒子群算法优化模型分别提高 0.4%和0.2%左右;同时收敛时间更短,验证了该算法模型的可行性与有效性. 展开更多

关键词 集合经验模态分解 HILBERT变换 烟花算法 支持向量机

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载重车辆-伸缩缝耦合系统的垂向振动数值模拟方法 被引量：3

9

作者 张露 李冰 +1 位作者 王少华 李怀仙 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1032-1039,共8页

为研究车辆对大位移伸缩缝振动特性的影响,考虑轮胎载重车辆过大位移桥梁伸缩缝时的真实激励特性,提出了一种载重车辆-伸缩缝耦合系统垂向动力学模型,同时引入新型快速积分法对数值模型进行求解.以ZL1600模数式大位移伸缩缝为研究对象,... 为研究车辆对大位移伸缩缝振动特性的影响,考虑轮胎载重车辆过大位移桥梁伸缩缝时的真实激励特性,提出了一种载重车辆-伸缩缝耦合系统垂向动力学模型,同时引入新型快速积分法对数值模型进行求解.以ZL1600模数式大位移伸缩缝为研究对象,通过仿真结果与试验测试结果的对比验证模型有效性,并基于此模型分析了轮胎载重车辆对大位移伸缩缝的冲击效应.研究结果表明:中梁测点垂向速度的动力学模型仿真结果能较好地匹配试验测试结果,仿真得到中梁测点最大下沉位移的偏差均小于10.0%,表明该模型具有较高的计算精度;车辆轮胎力的最大冲击系数出现在车轮驶上伸缩缝后方桥面时,需要考虑对此处结构进行加强;车辆轮胎对伸缩缝中梁和后方桥面的冲击系数均随车速的增大而增大,最大冲击系数分别为0.67和0.82,均超过了国内现行规范的推荐值0.45,应得到重视. 展开更多

关键词 车辆 伸缩缝 数值模拟 试验验证 耦合振动

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主动式声学超表面研究及其控制系统设计 被引量：2

10

作者 欧阳华江 周鑫 +1 位作者 龚柯梦 莫继良 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期441-453,共13页

为克服目前声学超表面存在可重构性差、功能单一以及稳定性较差等不足,基于声学理论并结合可编程逻辑控制器设计了一种可精密调节的多模式共振腔型声学超表面.首先建立了超表面狭缝宽度与相位变化的理论模型,并利用此模型分别计算出实... 为克服目前声学超表面存在可重构性差、功能单一以及稳定性较差等不足,基于声学理论并结合可编程逻辑控制器设计了一种可精密调节的多模式共振腔型声学超表面.首先建立了超表面狭缝宽度与相位变化的理论模型,并利用此模型分别计算出实现连续可调的声聚焦及声折射功能所需的狭缝宽度,且基于执行系统中的电机最大速度对其进行修正;其次设计包含单主多从模式硬件平台和电机运动软件算法的控制系统;最后利用自主研发的声场测试试验台对该超表面进行声波波阵面调制试验,并基于有限元方法分别对超表面调节入射平面波的声场进行数值模拟.试验和数值仿真结果表明,设计的控制系统可精确同步调控超表面狭缝宽度实现多种功能,设计的算法误差在0~1.1%,系统运行平顺性和鲁棒性得到提高,提出的主动式声学超表面解决了传统声学超表面可重构性差和因流体波动性导致共振腔室体积时变问题,增强了超表面的实际应用性,对声学超表面在主动声波操控方面提供了一定的指导. 展开更多

关键词 共振腔型声学超表面 狭缝宽度计算与修正 可编程逻辑控制器 电机运动输出算法 声波波阵面调制试验

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U型不完全多目标拆卸线平衡问题建模与优化 被引量：2

11

作者 张则强 蒋晋 +1 位作者 尹涛 许培玉 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期235-244,共10页

针对U型布局所具有的生产柔性强、效率高等优点,结合仅需考虑需求零部件和危害性零部件的实际拆卸过程,提出U型不完全拆卸线平衡问题(U-shaped partial disassembly line balance problem,UPDLBP),以最小化工作站数量、空闲时间均衡指... 针对U型布局所具有的生产柔性强、效率高等优点,结合仅需考虑需求零部件和危害性零部件的实际拆卸过程,提出U型不完全拆卸线平衡问题(U-shaped partial disassembly line balance problem,UPDLBP),以最小化工作站数量、空闲时间均衡指标、拆卸深度和拆卸成本为优化目标建立数学模型.在此基础上,提出一种自适应反向学习多目标狼群算法(adaptive opposition-based learning multi-objective wolfpack algorithm,AOBL-MWPA)进行求解计算.该算法采用自适应游走行为,兼顾算法迭代前期的全局寻优性能和后期的稳定性;在满足优先关系约束前提下对召唤行为和围攻行为进行离散化;引入反向学习策略(opposition-based learning,OBL)以避免算法陷入局部最优;利用Pareto解集思想和非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)拥挤距离机制筛选获得多个非劣解;将所提算法应用于19个基准算例中,并与现有文献算法对比;最后,将所提模型和算法应用于某汽车U型不完全拆卸线的实例设计中.结果表明:针对工作站开启数量和空闲时间均衡指标而言所提算法能求解获得小规模问题的最优值,且在中大规模问题中所得结果优于其他算法,危害指标和需求指标均能获得最优值,寻优率为100%;实例设计获得10组可选方案,验证了所提算法的实用性和有效性. 展开更多

关键词 拆卸线平衡问题 不完全拆卸 多目标优化 反向学习 狼群算法

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基于KECA和MBA-NARX的多阶段间歇过程质量预测 被引量：2

12

作者 张敏 袁毅 李贤均 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期685-695,共11页

间歇过程产品质量与过程特性或过程反应原理密切相关,为解决其过程数据呈现的多阶段性、时序性和动态性的问题,提出一种基于带外源输入的非线性自回归(NARX)神经网络进行多阶段质量预测.首先,对间歇过程数据进行K均值(K-means)聚类阶段... 间歇过程产品质量与过程特性或过程反应原理密切相关,为解决其过程数据呈现的多阶段性、时序性和动态性的问题,提出一种基于带外源输入的非线性自回归(NARX)神经网络进行多阶段质量预测.首先,对间歇过程数据进行K均值(K-means)聚类阶段划分和核熵成分分析(KECA)数据降维,保证输入数据阶段特征的同时提升后续预测过程的效率;然后,在各阶段内构造NARX预测模型,利用改进蝙蝠算法(MBA)优化网络的隐含层节点数,实现间歇过程在线质量预测;最后,利用青霉素仿真实验数据验证所提方法的有效性.研究结果表明:NARX神经网络开环模式具有较好的预测效果,核熵成分分析的数据降维方式更有利于后续的质量预测研究;MBA对于网络隐含层节点数的优化效率高、稳定性好,阶段划分可以一定程度上提高间歇过程的预测性能,提出的多阶段质量预测模型预测性能较高,均方根误差和平均绝对百分比误差分别达到0.02和1.20%. 展开更多

关键词 间歇过程 质量预测 参数寻优 阶段划分 数据降维

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站间操作者不同的并行拆卸线平衡问题优化 被引量：1

13

作者 张则强 许培玉 +1 位作者 蒋晋 张裕 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1795-1805,1814,共12页

针对现有并行拆卸线对各拆卸线任务定义不明确且数学模型均为概念模型,考虑站间操作者不同,构建以最小化工作站数目、机器人数量、拆卸成本和空闲时间均衡指标为优化目标的并行拆卸线平衡问题的混合整数规划模型.提出适应该问题的改进... 针对现有并行拆卸线对各拆卸线任务定义不明确且数学模型均为概念模型,考虑站间操作者不同,构建以最小化工作站数目、机器人数量、拆卸成本和空闲时间均衡指标为优化目标的并行拆卸线平衡问题的混合整数规划模型.提出适应该问题的改进头脑风暴优化算法,该算法通过双层编码构造可行拆卸序列,离散化原始操作,设计单个个体和2个个体产生机制的变异交叉方式.为了增加种群个体的多样性,设计四点交叉的操作策略.针对优化目标的多重性,引入Pareto解集思想和拥挤距离筛选多目标非劣解.应用CPLEX和LINGO求解小规模算例精确解,与算法求解结果对比,验证了该模型的正确性与算法的有效性.应用该算法求解P25经典算例,与现有的多篇文献结果对比,验证了该算法求解性能的优越性.将所建模型和所提算法应用于电视机与电冰箱的并行拆卸线实例中,通过不同的对比实验验证了所提算法的优越性. 展开更多

关键词 并行拆卸线 站间操作者不同 头脑风暴优化算法 混合整数规划模型

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双齿根裂纹下的齿轮啮合刚度劣化特性研究 被引量：7

14

作者 张振 陈春俊 孙琦 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第5期127-133,共7页

为研究相邻双齿根裂纹故障下的直齿轮时变啮合刚度劣化特性,根据直齿轮啮合原理以及时变啮合刚度的变化特性,采用具有较高计算精度的势能法,对不同工况下的双齿根裂纹故障区间刚度以及双故障齿的双齿啮合周期刚度劣化特性进行仿真计算... 为研究相邻双齿根裂纹故障下的直齿轮时变啮合刚度劣化特性,根据直齿轮啮合原理以及时变啮合刚度的变化特性,采用具有较高计算精度的势能法,对不同工况下的双齿根裂纹故障区间刚度以及双故障齿的双齿啮合周期刚度劣化特性进行仿真计算分析。结果表明,两故障齿的最大裂纹深度对故障区间刚度劣化率的影响占主导地位;在双故障齿的双齿啮合周期中,最先啮入的故障齿裂纹深度对该区间刚度劣化率的影响占主导地位。研究结论揭示直齿轮双齿根裂纹故障刚度劣化过程,可为齿根裂纹故障诊断与在线监测提供理论基础和指导。 展开更多

关键词 齿轮 齿根裂纹 时变啮合刚度 势能法 劣化特性

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基于界面调控的摩擦系统减振降噪方法 被引量：2

15

作者 王权 王安宇 +3 位作者 吴元科 尹家宝 项载毓 莫继良 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第15期146-152,共7页

为寻求抑制摩擦振动及噪声的新方法,分别探讨了在摩擦副背面安装阻尼元件以及在摩擦副表面加工沟槽型织构两种手段对摩擦界面的调控效果,并在此基础上将两种调控摩擦界面的手段组合,对得到的3种不同界面调控方法调控的摩擦系统进行摩擦... 为寻求抑制摩擦振动及噪声的新方法,分别探讨了在摩擦副背面安装阻尼元件以及在摩擦副表面加工沟槽型织构两种手段对摩擦界面的调控效果,并在此基础上将两种调控摩擦界面的手段组合,对得到的3种不同界面调控方法调控的摩擦系统进行摩擦噪声试验,并利用有限元分析方法和压力测试结果揭示其作用机理。结果表明,摩擦副背面安装阻尼元件或摩擦副表面加工沟槽型织构均可以改善摩擦界面贴合程度,从而提高摩擦系统的稳定性,抑制摩擦振动及噪声产生。以上两种界面调控方法组合后摩擦界面贴合程度进一步增大,因此在抑制摩擦振动及噪声方面表现出更大的潜力。此外,摩擦副背面安装的阻尼元件在增大界面贴合程度的同时,还可以使界面贴合更加稳定。 展开更多

关键词 界面调控 摩擦振动噪声 阻尼元件 沟槽型织构 界面贴合

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变约束参数T型液压管路振动特性分析 被引量：2

16

作者 徐家根 王海波 +3 位作者 吴晓 田建康 殷铭豪 曹丹 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2023年第5期82-88,共7页

基于脉动流体的双向流固耦合对变约束参数T型输流管道的振动特性进行分析。验证考虑分支管道局部区域壁厚的必要性。研究管径、流体压力、管道支承刚度和入口条件类型对流体与管道振动响应的影响规律。结果表明:在一定参数范围内,管径越... 基于脉动流体的双向流固耦合对变约束参数T型输流管道的振动特性进行分析。验证考虑分支管道局部区域壁厚的必要性。研究管径、流体压力、管道支承刚度和入口条件类型对流体与管道振动响应的影响规律。结果表明:在一定参数范围内,管径越大,管道响应越剧烈;流体压力越高,管道越快达到稳定状态,且响应幅值较小;单入口情况下管道参数响应数值差异明显大于双入口;管道支承刚度越小,振动响应越明显且振动状态持续时间越长。多种工况下T型管路的振动响应规律可为液压管路布局或参数选择提供参考。 展开更多

关键词 振动与波 T型管路 流固耦合 变约束参数 振动特性 有限元分析

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基于DS证据理论的道砟清筛机作业工况识别研究 被引量：5

17

作者 张龙 王海波 +2 位作者 张宝明 毛志华 豆玉龙 《铁道建筑》 北大核心 2019年第11期119-122,148,共5页

针对大型道砟清筛机作业工况的识别问题,提出一种基于DS证据理论的识别方法和判定流程。首先,采集清筛机各工作装置压力传感器的信号,提取特征参数并构建传感器信号特征库;然后,通过预设的判定流程快速实现对空载工况的识别;最后,运用D... 针对大型道砟清筛机作业工况的识别问题,提出一种基于DS证据理论的识别方法和判定流程。首先,采集清筛机各工作装置压力传感器的信号,提取特征参数并构建传感器信号特征库;然后,通过预设的判定流程快速实现对空载工况的识别;最后,运用DS证据理论,采用分布式结构进行多传感器信息融合,并结合分类决策规则实现作业工况的识别判定。经清筛机现场试验验证表明,该方法实现了对清筛机作业工况的准确识别,具有较高的实际应用价值。 展开更多

关键词 道砟清筛机 作业工况识别 DS证据理论 传感器信号特征库 信息融合

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复数卷积神经网络滚动轴承故障诊断研究 被引量：14

18

作者 周林春 陈春俊 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第11期109-115,共7页

针对基于实数卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法对振动信号幅相信息利用不充分的问题,提出一种基于复数卷积神经网络的故障诊断模型。该模型以一维振动信号经连续小波变换得到的时频复数矩阵为输入,通过复数卷积神经网络独有的复数卷... 针对基于实数卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法对振动信号幅相信息利用不充分的问题,提出一种基于复数卷积神经网络的故障诊断模型。该模型以一维振动信号经连续小波变换得到的时频复数矩阵为输入,通过复数卷积神经网络独有的复数卷积方式提取和融合信号的幅值和相位特征,并通过全连接层和Softmax实现故障诊断结果输出。结果表明:采用复数卷积神经网络模型的故障诊断方法具有更强的抗噪声鲁棒性,在添加信号噪声的不同转速工况之间能保持更好的泛化性能,可提高滚动轴承故障诊断的准确率。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 连续小波变换 复数卷积神经网络

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