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基于改进二进制粒子群算法优化DBN的轴承故障诊断

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组合机床与自动化加工技术 2024年第1期 168-173页

作者：陈剑黄志徐庭亮孙太华李雪原合肥工业大学噪声振动工程研究所合肥230009 合肥工业大学安徽省汽车NVH技术研究中心合肥230009

针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN的轴承故障诊断方法。提出用加权惯性权重改进BPSO迭代过程中的固定权重,再用改进BPSO优化DBN的隐含层神经元个数和学习率。该方法先对信号进行LMD,提取出各PF分量的散布熵和时域指标,并构建特征矩阵,然后把特征矩阵输入改进BPSO-DBN模型中训练,实现滚动轴承故障诊断和分类。采用试验轴承数据做验证并与其他诊断方法对比,结果表明,基于LMD和BPSO-DBN的滚动轴承故障诊断方法具有较好的故障识别率。

关键词：局部均值分解二进制粒子群优化算法深度置信网络滚动轴承故障诊断

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实蝇诱杀剂对梨园柑橘小实蝇的防治效果试验

农业技术与装备 2024年第4期 190-192页

作者：孙太华王华生熊喜姣杨春华罗标廖宏伟灌阳县植物保护站广西壮族自治区灌阳541600 广西壮族自治区植保站广西壮族自治区南宁530022 灌阳县新街镇农业技术推广站广西壮族自治区灌阳541604 灌阳县绿农植保技术服务部广西壮族自治区灌阳541600

为寻找适合灌阳的柑橘小实蝇绿色防控方法,减少化学农药用量,保障食品安全,2020年在灌阳县梨园中开展了新型缓释实蝇诱杀剂对柑橘小实蝇的田间防治试验。结果显示,新型缓释实蝇诱杀剂对柑橘小实蝇具有较好的防治效果,其中叶面点喷施相... 详细信息

为寻找适合灌阳的柑橘小实蝇绿色防控方法,减少化学农药用量,保障食品安全,2020年在灌阳县梨园中开展了新型缓释实蝇诱杀剂对柑橘小实蝇的田间防治试验。结果显示,新型缓释实蝇诱杀剂对柑橘小实蝇具有较好的防治效果,其中叶面点喷施相对防效达50.98%、树杆涂施相对防效为31.37%。另外,点喷叶处理用工为常规处理用工的1/10,涂杆处理用工为常规处理用工的1/30;点喷叶处理减少化学农药使用量达98.52%,涂杆处理减少化学农药使用量达99.59%。

关键词：柑橘小实蝇新型缓释实蝇诱杀剂防治效果

基于滚动轴承振动信号的微弱故障诊断方法研究

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基于滚动轴承振动信号的微弱故障诊断方法研究

作者：孙太华合肥工业大学

学位级别：硕士

作为旋转机械设备中常用的关键零部件之一,滚动轴承的健康状态直接或间接的决定着整个机组的运行安全。因此,监测轴承运行状态以及针对轴承进行故障诊断意义重大。对滚动轴承运行时产生的振动冲击信号进行分析可以在某种程度上反映其运... 详细信息

作为旋转机械设备中常用的关键零部件之一,滚动轴承的健康状态直接或间接的决定着整个机组的运行安全。因此,监测轴承运行状态以及针对轴承进行故障诊断意义重大。对滚动轴承运行时产生的振动冲击信号进行分析可以在某种程度上反映其运行情况。但在工程实际中,轴承往往工作在恶劣环境中,导致传感器采集的振动信号掺杂大量噪声干扰,故障部位产生的微弱冲击成分往往被高频噪声所淹没,难以识别。同时,滚动轴承工作时负载、转速的变化使得获取的振动信号具有不同的数据分布,从而对诊断结果产生一定影响。本文对滚动轴承展开研究,开展滚动轴承早期微弱故障诊断方法研究。论文主要的工作内容如下:(1)介绍轴承故障发生的机理以及常见的失效形式种类,然后针对典型的失效形式设计轴承早期故障模拟试验,根据轴承故障的发生原理在其相应位置上刻画出单一、复合故障等多种类型的故障形式,为本文研究方法提供数据支持。(2)提出了一种基于VMD-DBN的轴承故障诊断方法。该方法将变分模态分解(VMD)的信号降噪、分解能力与深度信念网络(DBN)的模式识别能力结合。首先利用VMD分解算法对采集到的轴承各故障类别振动信号进行分解,获取一系列本征模态分量;其次计算各IMF分量的故障特征指标,将高维特征向量作为DBN网络模型的输入;构建DBN小样本识别模型,并针对DBN网络结构中关键参数无法自适应选取的问题,提出采用鲸鱼优化算法(WOA)优化DBN网络,然后利用迭代结果构建最优DBN网络模型实现小样本下滚动轴承微弱故障的诊断分类。(3)针对试验采集的轴承信号表现出非平稳、非线性的调制特征,依靠人工特征提取的浅层故障特征并不能全面反映滚动轴承早期微弱故障的问题,提出基于直方图均衡化和卷积神经网络(CNN)的故障诊断分类方法,实现多工况下轴承的故障识别。首先将传感器采集到的一维振动信号通过横向插值转换为故障灰度图,利用直方图均衡化技术改善振动图像中的像素分布,以强化对比度,突出早期微弱故障特征;然后划分训练、验证和测试集,将训练集导入CNN网络模型进行参数训练,同时引入全局平均池化层代替全连接层以降低模型参数量,提高训练速度;最后利用测试集评估训练完成的模型诊断能力,结果表明该方法能有效增强冲击性故障特征,提高故障诊断的准确率。

关键词：故障诊断滚动轴承变分模态分解深度置信网络直方图均衡化卷积神经网络

基于SVD-VMD和SVM滚动轴承故障诊断方法

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电子测量与仪器学报 2022年第1期36卷 220-226页

作者：陈剑阚东孙太华张磊合肥工业大学噪声振动研究所合肥230009 安徽省汽车NVH技术研究中心合肥230009

针对故障滚动轴承振动信号中含有干扰信号,难以准确提取出故障信息,提出了一种基于奇异值分解(SVD)、变分模态分解(VMD)、和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用奇异值分解对信号进行处理,根据奇异值峰度差分谱来确定分解... 详细信息

针对故障滚动轴承振动信号中含有干扰信号,难以准确提取出故障信息,提出了一种基于奇异值分解(SVD)、变分模态分解(VMD)、和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用奇异值分解对信号进行处理,根据奇异值峰度差分谱来确定分解后重构矩阵的有效阶数,然后根据该有效阶数重构信号,对重构后的信号进行VMD分解,根据上述有效阶数确定分解的本征模态函数(IMF)分量的个数,从分解后的IMF分量中提取故障特征参数,将其作为支持向量机的输入参数进行故障诊断。最后采用合肥工业大学轴承试验机进行验证,并与直接进VMD分解及基于带通滤波器信号去噪的故障诊断方法进行对比,结果表明该方法能有效识别滚动轴承的故障类型,可用于滚动轴承故障诊断。

关键词：故障诊断奇异值峰度差分谱变分模态分解故障特征提取信号降噪

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基于声信号的滚动轴承故障诊断研究

振动与冲击 2023年第21期42卷 237-244页

作者：陈剑徐庭亮黄志孙太华李雪原季磊杨惠杰合肥工业大学噪声振动研究所合肥230009 安徽省汽车NVH技术研究中心合肥230009

结合小波包短时能量散布熵、回溯搜索算法以及学习矢量神经网络,提出一种基于声信号的滚动轴承故障诊断新方法。首先利用小波包分解结合短时能量对声信号进行脉冲能量提取,突出与故障相关的时频子空间的能量分布,再通过计算各子空间短... 详细信息

结合小波包短时能量散布熵、回溯搜索算法以及学习矢量神经网络,提出一种基于声信号的滚动轴承故障诊断新方法。首先利用小波包分解结合短时能量对声信号进行脉冲能量提取,突出与故障相关的时频子空间的能量分布,再通过计算各子空间短时能量序列的散布熵,构造特征矩阵。利用t-分布随机邻域嵌入方法对所获特征进行降维聚类,显示所提取的特征具有较好的聚类性能。然后采用回溯搜索算法优化学习矢量量化建立神经网络故障诊断模型,对轴承故障进行识别,并与多种诊断方法进行比较,试验结果表明,加入短时能量散布熵后,本模型提升了声信号的能量特性,优化了特征矩阵,诊断性能最佳。

关键词：轴承故障诊断声信号短时能量散布熵学习矢量量化回溯搜索算法

基于直方图均衡化和卷积神经网络的轴承故障诊断方法

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计量学报 2022年第7期43卷 907-912页

作者：陈剑孙太华黄凯旋阚东曹昆明张磊程明合肥工业大学噪声振动研究所安徽合肥230009 安徽省汽车NVH技术研究中心安徽合肥230009

针对传统的滚动轴承故障诊断方法依赖人工特征提取和专家经验,难以自适应提取强噪声信号微弱故障特征的问题,提出一种直方图均衡化和卷积神经网络(CNN)相结合的智能诊断方法。首先,将传感器采集到的一维振动信号通过横向插值法转换为便... 详细信息

针对传统的滚动轴承故障诊断方法依赖人工特征提取和专家经验,难以自适应提取强噪声信号微弱故障特征的问题,提出一种直方图均衡化和卷积神经网络(CNN)相结合的智能诊断方法。首先,将传感器采集到的一维振动信号通过横向插值法转换为便于模型识别的二维振动图像,利用直方图均衡化技术拉伸像素之间灰度值差别的动态范围,突出纹理细节和对比度,以增强周期性故障特征;然后构建深层CNN模型,采用优化技术降低模型参数量,逐层学习监测数据与故障状态之间的复杂映射关系。实验结果表明该方法具有高达99%以上的准确率,对不同负载下的故障信号仍具有较高的识别精度和泛化能力。

关键词：计量学滚动轴承直方图均衡化卷积神经网络故障诊断

基于BAS优化堆栈稀疏自编码器的轴承故障诊断

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2022年第12期45卷 1608-1614,1662页

作者：张磊陈剑孙太华曹昆明阚东程明合肥工业大学噪声振动工程研究所安徽合肥230009 安徽省汽车NVH技术研究中心安徽合肥230009

针对复杂工况下轴承载荷的时变非平稳性,文章提出一种基于天牛须搜索(beetle antennae search,BAS)算法优化堆栈稀疏自编码器的轴承故障诊断方法,以解决复杂工况下难以快速准确判断轴承故障类型的问题。首先,通过对轴承振动信号进行时... 详细信息

针对复杂工况下轴承载荷的时变非平稳性,文章提出一种基于天牛须搜索(beetle antennae search,BAS)算法优化堆栈稀疏自编码器的轴承故障诊断方法,以解决复杂工况下难以快速准确判断轴承故障类型的问题。首先,通过对轴承振动信号进行时域、频域特征提取和变分模态分解,得到其固有模态函数,提取其时域、频域和固有模态函数的44个特征构建数据集,作为机器学习诊断网络的输入;其次,通过稀疏自编码器二次特征提取获得更加典型的特征,同时引入BAS算法对堆栈稀疏自编码器的稀疏惩罚因子进行自适应选取以获得最优分类模型;最后,通过Softmax分类层实现对滚动轴承的故障诊断分类。试验结果表明,该方法不仅在平稳载荷下具有很好的轴承故障分类能力,而且在时变非平稳性载荷以及不同测试数据量下仍然具有较好的故障分类效果。

关键词：轴承故障诊断深度神经网络堆栈稀疏自编码器变分模态分解天牛须搜索(BAS)算法

基于运行状态辐射声信号的轴承性能退化监测方法研究

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2022年第8期45卷 1009-1015页

作者：陈剑曹昆明张磊孙太华程明阚东合肥工业大学噪声振动工程研究所安徽合肥230009 合肥工业大学机械工程学院安徽合肥230009

文章针对滚动轴承运行辐射声信号,提出一种滚动轴承性能退化预测的方法。轴承辐射声信号通过改进变分模态分解(improved variational mode decomposition, IVMD)得到K层有限带宽固有模态函数(band-limited intrinsic mode functions, BL... 详细信息

文章针对滚动轴承运行辐射声信号,提出一种滚动轴承性能退化预测的方法。轴承辐射声信号通过改进变分模态分解(improved variational mode decomposition, IVMD)得到K层有限带宽固有模态函数(band-limited intrinsic mode functions, BLIMFs);对BLIMFs分量的能量进行相对能量熵分析并作为轴承性能退化特征指标,将退化指标构成的时间序列分解成趋势项和残余项,对残余项进行平稳性检验和白噪声检验,对趋势项和非白噪声的残余项分别通过堆栈长短时记忆(stack long short-term memory, SLSTM)神经网络进行预测,使用自适应矩估计(adaptive moment estimation, ADAM)优化器反向优化网络权值、阈值;采用拉伊达法则确定阈值作为预警线,当预测退化曲线超过阈值报警线时实现报警。实验结果表明:SLSTM模型预测与分解趋势项之间的均方误差为4.149 2×10^(-5),均方根误差为0.003 6,相关系数为0.975 3;SLSTM模型预测与未去除残余项的相对能量熵之间的相关系数为0.776 3,模型的拟合程度较高,轴承性能退化评估良好,预测曲线在轴承早期退化阶段时能够予以报警。

关键词：辐射声信号变分模态分解(VMD) 相对能量熵堆栈长短时记忆(SLSTM)神经网络

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不同方式引体动作肌肉工作特征的比较研究

北京体育大学学报 2010年第5期33卷 129-131,134页

作者：孙太华山西体育职业学院山西太原030012

引体向上是练习者利用自身的体重,发展上肢肌肉力量和美化背部形态的一种练习方法,但不同的引体方式之间到底有何差异,这些差异会对锻炼过程和效果造成何种影响,目前针对这一领域具体的细化的研究还比较少见。本研究以2009年"舒华杯"全... 详细信息

引体向上是练习者利用自身的体重,发展上肢肌肉力量和美化背部形态的一种练习方法,但不同的引体方式之间到底有何差异,这些差异会对锻炼过程和效果造成何种影响,目前针对这一领域具体的细化的研究还比较少见。本研究以2009年"舒华杯"全国健美锦标赛男子全场冠军辛健为研究对象,采用动作结构分析和表面肌电测试方法,旨在探究不同方式引体动作中肌肉工作的特点及其差异性,以期为健美专业训练、竞技体育专项辅助训练和全民健身活动提供一定的理论依据和参考。

关键词：引体向上动作方式表面肌电