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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

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

女护生儿童期虐待与情绪调节自我效能感的关系研究

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四川精神卫生 2018年第6期31卷 552-556页

作者：毛莉曹昆明四川省南充精神卫生中心四川南充637000

目的探讨女护生情绪调节自我效能感与儿童期虐待经历的关系,为维护其心理健康采取有效的干预措施提供参考。方法采用整群抽样方法,于2016年1月在南充市3所职业卫校选取966名在校女护生,用中文版情绪调节自我效能感量表(RES)和儿童期虐... 详细信息

目的探讨女护生情绪调节自我效能感与儿童期虐待经历的关系,为维护其心理健康采取有效的干预措施提供参考。方法采用整群抽样方法,于2016年1月在南充市3所职业卫校选取966名在校女护生,用中文版情绪调节自我效能感量表(RES)和儿童期虐待问卷(CTQ)进行评定。结果 (1)966名女护生的情感忽视、情感虐待、躯体忽视评分相对较高,分别为(11. 43±4. 94)分、(8. 61±3. 04)分、(8. 07±3. 07)分;躯体虐待和性虐待评分较低,分别为(6. 62±2. 38)分、(5. 62±1. 69)分;(2)相关分析散点图显示,RES和CTQ评分无线性关系;(3)回归分析显示,儿童期情感虐待和情感忽视对情绪调节自我效能感有负向预测作用(t=-4. 026、-3. 739,P均<0. 01),总贡献率为5. 4%。结论儿童期虐待经历对女护生情绪调节自我效能感有负性预测作用,即儿童期经历的虐待越多,情绪调节自我效能感越低。

关键词：儿童期虐待女护生情绪调节自我效能感

基于凸包理论的含风电电力系统负荷恢复方案优化

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电力系统自动化 2024年第5期48卷 77-87页

作者：伊昆明孙磊丁江丁明合肥工业大学电气与自动化工程学院安徽省合肥市230009 新能源利用与节能安徽省重点实验室(合肥工业大学) 安徽省合肥市230009 国网南昌供电公司江西省南昌市330000

大停电事故后,合理的负荷恢复策略对加快电力系统恢复、减少停电损失具有重要意义。针对标准交流潮流方程的非凸性导致负荷恢复模型求解效率低的问题,提出了基于凸包理论的含风电电力系统负荷恢复方案优化方法。首先,简要介绍了凸包理... 详细信息

大停电事故后,合理的负荷恢复策略对加快电力系统恢复、减少停电损失具有重要意义。针对标准交流潮流方程的非凸性导致负荷恢复模型求解效率低的问题,提出了基于凸包理论的含风电电力系统负荷恢复方案优化方法。首先,简要介绍了凸包理论以及非线性函数的凸包构建方法。其次,针对风电出力的不确定性,采用条件风险价值理论处理风电波动带来的风险,进而建立了直角坐标系下基于凸包理论的电力系统负荷恢复二阶锥优化模型,其中,交流潮流方程中的非线性项采用凸包表达。针对无法精确确定凸包参数的问题,提出了基于迭代更新的参数优化方法,减少因凸包引入的松弛误差。所提出的模型为混合整数二阶锥规划模型,可采用商业求解器高效求解。最后,采用IEEE 39节点系统和改进的广东电力系统验证了所提出模型的有效性。

关键词：电力系统风电潮流负荷恢复凸包理论直角坐标混合整数二阶锥规划

热处理GaSb衬底对近距离升华法制备CdZnTe外延膜的影响

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人工晶体学报 2024年

作者：李阳曹昆介万奇西北工业大学材料学院辐射探测与器件工信部重点实验室

衬底的性能对生长膜层的质量有重要影响，衬底表面的粗糙度、均匀性、附着物残留及表面氧化层均是其性能的评价标准。本文报道了一种热处理方法，通过近距离升华设备原位去除GaSb(001)衬底上的氧化层后用于制备CdZnTe外延膜。通过控制... 详细信息

衬底的性能对生长膜层的质量有重要影响，衬底表面的粗糙度、均匀性、附着物残留及表面氧化层均是其性能的评价标准。本文报道了一种热处理方法，通过近距离升华设备原位去除GaSb(001)衬底上的氧化层后用于制备CdZnTe外延膜。通过控制热处理的温度和时间，获得洁净且平整的较优衬底状态工艺。利用原子力显微镜和X射线光电子能谱分析了热处理对GaSb衬底形貌和成分的影响，采用双晶X射线摇摆曲线对经过热处理后的GaSb衬底上生长的CdZnTe外延膜的结晶质量进行了评价。为了深入研究这种异质界面附近微观缺陷的性质和外延形成机制，还对CdZnTe/GaSb截面进行了TEM分析研究。GaSb衬底在600 ℃经过180 s热处理后，可以去除衬底表面大部分氧化物且相对平整，提高了CdZnTe外延膜的结晶质量，在双晶X射线摇摆曲线中的半峰全宽为94″，接近已报道的块体CdZnTe晶体的结晶质量。

关键词： CdZnTe GaSb 外延生长薄膜物理气相沉积热处理半导体