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基于混合神经网络的新能源汽车驱动电机故障诊断研究

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基于混合神经网络的新能源汽车驱动电机故障诊断研究

作者：曾绍宗重庆理工大学

学位级别：硕士

随着对生态环境保护的重视程度不断提高以及绿色低碳转型发展的需要,新能源汽车的市场保有量得到快速增长。驱动电机作为新能源汽车关键核心零部件之一,其故障频次也随着保有量的增加而提高。新能源汽车在日常运行使用过程中,驱动电机... 详细信息

随着对生态环境保护的重视程度不断提高以及绿色低碳转型发展的需要,新能源汽车的市场保有量得到快速增长。驱动电机作为新能源汽车关键核心零部件之一,其故障频次也随着保有量的增加而提高。新能源汽车在日常运行使用过程中,驱动电机受复杂工作环境和长期载荷作用的影响,出现疲劳损伤和磨损缺陷,进而发生故障,一方面由于受知识经验和诊断技术的制约,其潜在和现有故障往往被忽视,造成汽车“带病”运行,不仅降低了新能源汽车的行驶性能,甚至威胁到驾乘人员的生命安全。另一方面驱动电机总成是由多个零部件构成,准确诊断驱动电机的具体故障类型,进而采取针对性维修措施,确保精确备件及精准维修,保证驱动电机可靠安全稳定运行,提高驱动电机使用寿命具有重要意义。驱动电机属于旋转机械,在运转时伴随着振动,其故障信息存在于振动信号之中,本文通过对驱动电机振动信号数据的处理,在神经网络模型结构的基础上,将混合神经网络方法应用于驱动电机故障诊断中,对产生故障的部位进行科学准确的诊断,保证新能源汽车行驶性能与运行安全。(1)论文以某商用新能源汽车综合维保基地的驱动电机为研究对象,首先,对日常使用中出现的新能源汽车驱动电机常见故障原理和故障特征进行了分析。其次,依托企业综合维保基地平台,详细介绍了通过整车道路测试的方式采集不同故障类型的驱动电机振动信号过程。最后,建立了1879台共两种型号新能源汽车驱动电机不同故障类型振动信号数据集,数据集包含正常类、转子断条故障类、定子绕组故障类、悬置裂纹故障类、轴承故障类、机脚螺栓松动故障类共六类数据。(2)针对驱动电机振动信号属于非平稳信号特点,对于信号出现的瞬态振荡,使得故障特征信息发生得非常迅速,导致难以有效提取。为提取信号在不同时间和频率上的局部特性,同时提高振动信号的时频分辨率,采用小波变换进行时频局部性分析,通过不同尺度因子分析信号,提高驱动电机振动信号时频分辨率,进而有助于提取信号中整体和局部故障特征。通过与常见的短时傅里叶变换进行对比验证表明,小波变换基函数尺度参数可以随信号频率的不同而变化,以此提高时间分辨率和频率分辨率,在驱动电机故障振动信号分析中更具有更好的特征表达效果,为混合神经网络模型的研究提供了信号处理基础。(3)由于新能源汽车驱动电机运行环境的多样性,驱动电机振动会受到其他零部件工作带来的周围环境噪声影响,导致传统结构的神经网络模型诊断准确率不高。为了提高驱动电机故障诊断的准确率,设计了自编码器(Autoencoder)与受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)的混合神经网络。自编码器通过学习数据的稀疏表示,能够提取数据中的关键特征,同时受限玻尔兹曼机对整体数据分布的学习可以增强网络对噪声的抗干扰能力,尤其是在处理高维非结构化数据时能进一步提升特征学习能力,结合自编码器和RBM的混合网络提高了模型的表示能力,使得网络能够更好地捕捉输入数据的结构和关系,增强对驱动电机运行环境干扰的鲁棒性,从而提升网络诊断准确率。通过实验进行验证表明,混合神经网络模型相较于传统卷积神经网络、LSTM、BP等网络,其诊断准确率分别提升了5.2个百分点、5.5个百分点及12.6个百分点。(4)由于实际应用场景中新能源汽车的使用磨损情况存在差异,造成实际应用中驱动电机故障诊断准确率低。增强网络泛化能力是提高诊断准确率的有效手段,因此提出了一种改进的混合神经网络模型算法,并运用于新能源汽车驱动电机故障诊断中。在混合神经网络模型的基础上,引入多头自注意力机制(Self-Attention)捕获数据中的全局依赖关系,并将传统的RBM改用高斯伯努利受限玻尔兹曼机(GRBM)算法,使用概率实数值作为输入,得到良好的初始化参数,有效避免局部最优问题。并通过不同使用磨损状况的驱动电机振动数据进行测试表明,故障平均诊断准确率达98.1%。同时与其他不同模型算法进行了对比验证,实验表明,融合多头自注意力机制的混合神经网络(Self Atten-AE-GRBM)平均诊断准确率相比混合网络模型(AE-RBM)提高了6.9%,并且分别高于传统的BP、LSTM、CNN网络14.7个百分点、11.6百分点及9.7百分点。

关键词：混合神经网络受限玻尔兹曼机时频分析驱动电机故障诊断多头自注意力机制

高原地区民航VHF通信台（站）补盲选址效果研究

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高原地区民航VHF通信台（站）补盲选址效果研究

作者：曾葆鸿中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

由于西藏地区地质结构复杂,自然环境恶劣,位于高原地区,因此在这种特殊的地理条件下,甚高频通信台(站)部署一直是个具有挑战性的难题。随着民航业的发展,西藏地区的航班量逐渐增加,未来,民航业对通信质量的要求将会日益提高。如何选出... 详细信息

由于西藏地区地质结构复杂,自然环境恶劣,位于高原地区,因此在这种特殊的地理条件下,甚高频通信台(站)部署一直是个具有挑战性的难题。随着民航业的发展,西藏地区的航班量逐渐增加,未来,民航业对通信质量的要求将会日益提高。如何选出合适的甚高频通信台(站)址成为了需要解决的复杂问题。为了解决这一难题,首先,参考了民航局提供的相关标准和准则,引入了甚高频通信台(站)选址需要考虑的多种选址因素。然后,本文结合层次分析法与专家问卷调查构建了模糊评价模型,并对西藏地区现有甚高频通信台(站)进行了多因素综合评价,包括区域覆盖率、航路覆盖率等多个选址因素的评价。评价结果显示,西藏地区现有的甚高频通信台(站)部署在航路覆盖率方面已经达到要求,但还存在较低的区域覆盖率和通信盲区的问题。经过调研,得知了西藏地区的拉萨-玉树航线需要重点覆盖。其次,针对西藏地区甚高频通信区域覆盖率低、存在盲区的问题以及拉萨-玉树的航路的通信率覆盖问题,采用了基于需求的遗传算法、传统遗传算法和启发式遗传算法进行补盲台址的计算。通过对三种遗传算法结果对比,基于需求的遗传算法在解决西藏地区甚高频通信台(站)的选址问题方面具有明显的优势。接着,应用了基于需求的遗传算法预选出了5个合适的台(站)预选台址。最后,应用模糊评价法,对这5个台址进行进一步地筛选,筛选出一个最佳台址,从而完成甚高频通信台(站)选址补盲工作。本项目为现有甚高频通信台(站)的选址提供了有效的评价模型,并且结合实际需求,对存在的问题计算出最佳的补盲台址。因此,本研究在高原地区甚高频(Very high frequency,VHF)通信台(站)的选址补盲方面具有重要的工程意义,为民航通信系统的提效和安全性优化,以及空中交通管理的改进提供了新的思路和工具。

关键词：层次分析法模糊评价模型基于需求的遗传算法多因素选址

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X银行泸州分行消费信贷业务营销策略研究

X银行泸州分行消费信贷业务营销策略研究

作者：曾寒阳兰州财经大学

学位级别：硕士

随着我国经济的持续繁荣,居民消费水平显著提升,个人消费贷款已成为现代人生活的重要组成部分。特别是在经济复苏的关键期,国家大力推动消费市场发展,个人消费贷款的重要性得到提升。本文综合运用管理学的核心知识与理论,以X银行为例,采... 详细信息

随着我国经济的持续繁荣,居民消费水平显著提升,个人消费贷款已成为现代人生活的重要组成部分。特别是在经济复苏的关键期,国家大力推动消费市场发展,个人消费贷款的重要性得到提升。本文综合运用管理学的核心知识与理论,以X银行为例,采用PEST模型,深入剖析X银行泸州分行消费信贷业务的宏观发展环境。在中观层面,本文从泸州市银行消费信贷业务的发展现状、市场格局、产品特点等多个维度出发,对X银行泸州分行消费信贷业务的行业环境与发展趋势进行细致分析与研判,进而明确X银行在泸州市的消费信贷市场环境。基于环境分析的结论,本文通过问卷调研的方式,获取目标客户群体的详细信息特征。随后,结合7PS理论,精准定位X银行泸州分行消费信贷业务的目标客户与市场方向。通过深入剖析X银行泸州分行消费贷款业务的现状,本文发现了其营销策略存在的问题,并深入探究了问题产生的根本原因;最后,本文从产品、成本、渠道、促销等多个角度出发,为X银行泸州分行消费信贷业务提出了针对性的营销策略优化建议,并制定了相应的保障措施,旨在构建一个高效、精准的市场营销策略组合。基于以上研究,本文旨在客观、全面地分析X银行泸州分行消费信贷业务在市场营销中的实际状况,深入挖掘其消费信贷产品存在的市场营销问题,并提出切实可行的优化策略和建议。这不仅有助于X银行泸州分行提升消费信贷产品的市场竞争力,同时也为国内其他银行在消费信贷业务的发展上提供了宝贵的参考和借鉴,具有一定的实践指导意义。

关键词：商业银行消费信贷 PEST 7PS

不同入路显微镜手术治疗青年重症基底节区高血压脑出血的疗效比较

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昆明医科大学学报 2024年第7期45卷 56-61页

作者：王坤蒲军杨涛王路李东波安康市中心医院神经外科陕西安康725000 昆明医科大学第二附属医院神经外科云南昆明650101

目的探究不同入路显微镜手术治疗青年重症基底节区高血压脑出血(HBGH)的疗效比较。方法回顾性分析安康市中心医院神经外科于2016年1月至2024年1月收治的青年重症HBGH患者,按照手术入路方式不同分为侧裂组(显微镜下经侧裂入路血肿清除术... 详细信息

目的探究不同入路显微镜手术治疗青年重症基底节区高血压脑出血(HBGH)的疗效比较。方法回顾性分析安康市中心医院神经外科于2016年1月至2024年1月收治的青年重症HBGH患者,按照手术入路方式不同分为侧裂组(显微镜下经侧裂入路血肿清除术)与颞中回组(显微镜下经颞中回入路血肿清除术),根据倾向性匹配评分法(卡钳值0.02)排除混杂因素,每组各获得40例患者。对比2组患者血肿清除率、围手术期指标(手术时间、术中失血量、住院时间、再出血率)、并发症发生率、术前及术后3个月血清指标[神经元特异性烯醇化酶(NSE)、S-100蛋白]、术后3个月预后情况(GOS)及术后3、6个月症状改善情况[改良Rankin量表(mRS)、生活活动能力(ADL)]。结果术后24 h内,侧裂组血肿清除率显著优于颞中回组(P0.05),而侧裂组术中失血量、住院时间显著低于颞中回组(P0.05);术后3个月,2组患者NSE、S100均显著下降(P<0.05),且侧裂组显著低于颞中回组(P<0.05);术后3个月,侧裂组GOS分级显著优于颞中回组(P<0.05);术后3、6个月,2组患者mRS逐渐降低(P<0.05),ADL逐渐上升(P<0.05),侧裂组患者mRS显著低于颞中回组(P<0.05),侧裂组患者ADL显著高于颞中回组(P<0.05)。结论相比经颞中回入路,经侧裂入路血肿清除术治疗重症HBGH血肿清除率更高,手术时间及失血量更少,患者预后更好,值得应用。

关键词：重症基底节区高血压脑出血血肿清除术开颅术

大概念视域下初中历史单元教学内容的重构研究 ——以部编版九上第五单元“走向近代”为例

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大概念视域下初中历史单元教学内容的重构研究 ——以部编版九上...

作者：曾福源曲阜师范大学

学位级别：硕士

歌剧中的人物形象塑造及其演唱分析 ——以《海风阵阵愁煞人》为例

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歌剧中的人物形象塑造及其演唱分析 ——以《海风阵阵愁煞人》为例

作者：曾梓晴中国音乐学院

学位级别：硕士

信息通信技术服务贸易对制造业全球价值链参与的影响研究 ——基于跨国面板数据的实证分析

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信息通信技术服务贸易对制造业全球价值链参与的影响研究 ——基...

作者：曾雅南商务部国际贸易经济合作研究院

学位级别：硕士

视觉Transformer在滚动轴承故障诊断中的应用研究

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视觉Transformer在滚动轴承故障诊断中的应用研究

作者：曾信凌中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

旋转机械在现代工业中占据重要地位,广泛应用于汽车、航空、航天等领域。滚动轴承作为旋转机械的关键部件,由于长时间处于恶劣工作环境,非常容易发生故障,严重影响设备的安全运行。因此,研究滚动轴承的故障诊断对于提高旋转机械设备的... 详细信息

旋转机械在现代工业中占据重要地位,广泛应用于汽车、航空、航天等领域。滚动轴承作为旋转机械的关键部件,由于长时间处于恶劣工作环境,非常容易发生故障,严重影响设备的安全运行。因此,研究滚动轴承的故障诊断对于提高旋转机械设备的可靠性和安全性至关重要。在大数据时代,随着人工智能的迅速发展,基于数据驱动的机器学习故障诊断方法因其不需要过多人为干预就能取得很好的诊断效果,因此成为解决旋转机械故障诊断问题的热点。以卷积神经网络为代表的深度学习模型在旋转机械故障诊断已取得不错的效果,Transformer作为一种新兴的注意力机制模型,虽然在多个领域表现出卓越性能,但其独特的数据输入格式限制了在旋转机械故障诊断领域的应用。因此,本论文以滚动轴承为研究对象,基于Transformer进行故障诊断研究,重点关注振动信号图像化和基于视觉Transformer的轴承故障诊断方法。具体研究内容如下:(1)设计了深沟球轴承故障信号获取实验,提出了基于鲸鱼优化算法与变分模态分解的故障信号降噪方法,并通过不同时频变换方法将一维振动信号变换为二维时频图。首先,针对凯斯西储大学轴承数据集无法充分模拟实际轴承故障状态的问题,设计了深沟球轴承的实验方案,获取了包含单一故障和复合故障的轴承故障数据集,覆盖了35种不同工况,为后续研究提供可靠的数据基础。其次,针对传统信号处理方法在应对复杂非线性信号时的局限性,提出了创新性的方法,将鲸鱼优化算法与变分模态分解相结合,以提升轴承故障信号的降噪效果和特征提取能力。最后,通过采用多种时频图变换方法将一维振动信号变换为二维时频图,解决了Transformer网络输入问题,以最大程度挖掘振动信号中的关键故障特征。(2)提出了基于二维时频图和Vi T、Swin Transformer网络的轴承故障诊断方法,并通过对比实验验证了网络在轴承故障诊断领域的可行性和优越性。首先,针对故障诊断研究中传统深度神经网络模型存在的特征提取能力低、长序列依赖问题,提出了以注意力机制为核心的视觉Transformer模型,搭建了基于二维时频图和Vi T、Swin Transformer网络的轴承故障诊断模型。其次,通过凯斯西储大学轴承数据集和中国民用航空飞行学院轴承数据集验证了该方法的有效性,实现了基于视觉Transformer的滚动轴承故障诊断。最后,通过对比不同时频图与网络的匹配程度,进一步验证Vi T、Swin Transformer网络在轴承故障诊断领域的可行性和优越性。结果表明,Vi T、Swin Transformer模型能很好的从各类时频图中提取故障特征,相对于传统Vgg、Res Net网络而言,具有更加优越的故障诊断性能。(3)提出了改进Swin Transformer的滚动轴承故障诊断方法。首先,针对传统Transformer训练困难、容易陷入过拟合的问题,设计了改进的Swin Transformer的滚动轴承故障诊断网络模型,该改进模型以Swin Transformer模型为网络基础框架,将Swin Block中的多层感知机替换为卷积操作,在不增加额外参数的情况下,增强了网络对图像空间信息的捕获能力,有效规避了过拟合问题。其次,通过不同数据集生成的不同时频图以及不同卷积核大小的对比,验证了改进后Swin Transformer网络模型的性能。与其他故障诊断模型对比结果表明,所提出的改进Swin Transformer网络模型能够在不引入额外参数的情况下获得更高的测试集准确率,证明了其有效性。最后,通过t-SNE非线性降维技术进行降维可视化分析,结果显示,所提方法对各类故障特征显示出明显的可分性,不同类型的故障在空间中呈现出独特的空间分布,并展现出密集的聚簇特性。

关键词：滚动轴承故障诊断 Transformer 时频图

基于SWMM和FVCOM耦合模型的城市内涝模拟与LID优化研究

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基于SWMM和FVCOM耦合模型的城市内涝模拟与LID优化研究

作者：曾梓健重庆交通大学

学位级别：硕士