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增强同步挤压Stockwell变换和改进集成深层极限学习机的轴承工况识别方法

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电机与控制学报 2022年第11期26卷 141-150页

作者：杜小磊肖龙周庆辉陈志刚电子科技大学机械与电气工程学院四川成都611731 北京理工大学前沿技术研究院山东济南250300 北京建筑大学机电与车辆工程学院北京100044

针对传统基于“时频谱图—深层网络”的电机轴承工况识别方法存在时频谱能量聚集性差、深层网络收敛速度慢等缺陷,提出一种增强同步挤压Stockwell变换(ESST)和改进集成深层极限学习机(IEDELM)的电机轴承工况识别方法。首先,对采集到的... 详细信息

针对传统基于“时频谱图—深层网络”的电机轴承工况识别方法存在时频谱能量聚集性差、深层网络收敛速度慢等缺陷,提出一种增强同步挤压Stockwell变换(ESST)和改进集成深层极限学习机(IEDELM)的电机轴承工况识别方法。首先,对采集到的电机轴承振动信号进行ESST变换得到时频谱图并转化为列向量;其次,利用9种不同的激活函数构造9种深层极限学习机,并引入自组织策略和卷积策略以提高深层极限学习机的鲁棒性;最后,将ESST时频谱列向量输入不同的深层网络进行自动特征学习,并通过集成平均法输出识别结果。实验结果表明,ESST-IEDELM方法的工况识别准确率达到99.87%,标准差仅0.12,相比于其他方法,在电机轴承振动信号特征提取和工况识别准确率方面更具优势,可用于电机轴承工况识别工程中。

关键词：电机轴承工况识别同步挤压Stockwell变换极限学习机集成学习深度学习

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基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法

基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法

作者：杜小磊北京建筑大学

学位级别：硕士

滚动轴承是旋转设备的重要部件,一旦出现故障,会降低产品质量甚至造成生产事故,因此对滚动轴承进行及时诊断具有重要意义。在当今大数据时代,由于反应轴承运行工况的海量数据的积累,传统基于“人工特征提取+人工特征选择+浅层分类器识... 详细信息

滚动轴承是旋转设备的重要部件,一旦出现故障,会降低产品质量甚至造成生产事故,因此对滚动轴承进行及时诊断具有重要意义。在当今大数据时代,由于反应轴承运行工况的海量数据的积累,传统基于“人工特征提取+人工特征选择+浅层分类器识别”的轴承故障诊断方法对专业知识和领域专家经验依赖性较强,逐渐难以满足现代自动化诊断的要求。深度学习作为现代人工智能领域崛起的新生力量,克服了传统轴承故障诊断方法的缺陷,能自动地从数据中学习具有代表性的特征,在很大程度上摆脱了对诊断专家的依赖,并逐渐应用于轴承故障诊断。因此,本文针对传统轴承故障诊断方法的局限,在机器学习技术和深度学习技术的基础上,着重研究了基于深度学习的轴承故障诊断。本文的研究工作基于深度学习滚动轴承故障诊断的半监督和有监督问题,主要内容如下:(1)分析了滚动轴承的故障机理,论述了基于信号处理和机器学习的滚动轴承故障诊断方法的研究现状,对现有的基于深层神经网络的轴承故障诊断方法进行了分析,并在此基础上给出了论文的结构安排和创新之处。(2)针对带标记数据样本少而未标记数据样本多的情况,提出一种基于压缩感知和改进深层小波神经网络的半监督学习滚动轴承故障诊断方法。将压缩感知方法的压缩采样能力和降噪能力与改进深层小波神经网络结合,有效提高了轴承故障识别效率。实验验证了提出方法的有效性。(3)针对带标记数据样本多的情况,提出一种基于同步挤压S变换和深层曲线波卷积神经网络的滚动轴承有监督学习故障诊断方法。为有效提高轴承振动信号的时频分辨率,引入同步挤压S变换;为有效训练深层卷积神经网络,使用curvelet变换代替传统的卷积运算,并将二者结合用于滚动轴承故障诊断,实验验证了提出方法的有效性。(4)针对诊断目标数据样本少的问题,提出一种基于EDWNN和迁移学习的轴承诊断方法。为扩展诊断目标数据量,引入迁移学习方法;为克服单一深度模型稳定性差的问题,引入集成学习策略;为使分类器能够刻画数据细节,提高数据拟合率,引入深层小波支持向量机。实验表明提出方法在目标样本不足的情况下,也能提高轴承的诊断精度和稳定性。

关键词：滚动轴承故障诊断深层小波神经网络压缩感知卷积神经网络迁移学习

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纤维球机械过滤器处理含油废水过程优化研究

纤维球机械过滤器处理含油废水过程优化研究

作者：杜小磊天津工业大学

学位级别：硕士

本研究分析总结现有含油废水处理技术方法优缺点,提出了纤维球机械过滤器处理含油废水的技术优势,以及影响纤维球机械过滤器的主要影响因素。本文以涤纶改性纤维球作为过滤材料展开研究。首先,分析了在纤维球滤床高度和填充密度两种指... 详细信息

本研究分析总结现有含油废水处理技术方法优缺点,提出了纤维球机械过滤器处理含油废水的技术优势,以及影响纤维球机械过滤器的主要影响因素。本文以涤纶改性纤维球作为过滤材料展开研究。首先,分析了在纤维球滤床高度和填充密度两种指标体系下滤床过滤行为的变化规律以及对水中含油和浊度的去除效果;研究表明:涤纶改性纤维球机械过滤器过率效果正比于滤床高度和纤维球填充密度,过滤初期(T<12.0h)当滤床高度和纤维球填充密度分别为800mm和0.12g/Cm3时过滤器除油效率达到85.0%以上,浊度值可降低至3个NTU以下。其次,分析了纤维球滤床膨胀率对反冲洗效果的影响,并对反洗耗能做了进一步研究,从而优化纤维球反冲洗工艺和减少反冲洗耗能。过滤器反洗阶段,滤床膨胀率对于反洗效果影响显著,当滤床膨胀率为25.0%时反冲洗出水水中含油量和浊度值最低;当反冲洗采用***/s·m2、***/s · m2以及8.00L/s · m2三种水洗强度时发现:当反洗出水浊度值降低至相同值时,11.0L/s · m2反冲洗水洗强度耗水量低于14.0L/s · m2。最后,针对压板式纤维球过滤器过滤和反洗过程中存在的问题,借助数值模拟软件FLUENT分析了滤床压紧板开孔率对过滤器内流场流态分布的影响,从流体力学角度对过滤器结构进行优化设计。采用仿真模拟手段对过滤器结构优化设计结果表明:CFD模拟结果与实验结果基本保持一致,说明了该方法的可靠性高,其次过滤器压紧板开孔率对于反洗阶段纤维球滤料在过滤器内的分布状态影响显著;在不同压板开孔率下,滤水穿过压板时的速度大小为40.0%<30.0%<20.0%,当压板开孔率为40.0%时滤床所受水力冲击负荷最小,其有利于理想滤床的形成;压板开孔率为20.0%时过滤器内的湍流强度大于30.0%和40.0%的压板开孔率,其纤维球滤料板结现象消失。通过对纤维球机械过滤器主要性能指标和过滤器结构的研究,为提高纤维球机械过滤器运行效率和工程应用推广提供了重要的理论基础。

关键词：纤维球机械过滤器含油废水过程优化滤料膨胀率压板开孔率数值模拟

基于同步挤压S变换和集成深层脊波自编码器的轴承故障诊断

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振动与冲击 2020年第14期39卷 59-68页

作者：杜小磊陈志刚王衍学北京建筑大学机电与车辆工程学院北京100044 北京市建筑安全监测工程技术研究中心北京100044

针对传统滚动轴承故障诊断算法过度依赖专家经验和故障特征提取困难的问题,提出一种基于同步挤压S变换(SSST)和集成深层脊波自编码器(EDRAE)方法。该方法对轴承振动信号进行SSST变换得到时频图像,并将时频图像进行双向二维主成分分析压... 详细信息

针对传统滚动轴承故障诊断算法过度依赖专家经验和故障特征提取困难的问题,提出一种基于同步挤压S变换(SSST)和集成深层脊波自编码器(EDRAE)方法。该方法对轴承振动信号进行SSST变换得到时频图像,并将时频图像进行双向二维主成分分析压缩;利用不同的脊波函数设计不同的脊波自编码器(RAE),并构造相应的深层脊波自编码器(DRAE)且引入"跨层"连接以缓解DRAE的梯度消失现象;将压缩时频图像输入各DRAE网络进行无监督预训练和有监督微调,并通过加权平均法输出识别结果。试验结果表明,基于SSST和EDRAE的轴承故障诊断方法能有效地对轴承进行多种工况和多种故障程度的识别,特征提取能力和识别能力均优于人工神经网络、深度信念网络和深度自编码器等模型。

关键词：同步挤压S变换(SSST) 脊波自编码器(RAE) 滚动轴承故障诊断

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环世捷物流仓库建立与规划

环世捷物流仓库建立与规划

作者：杜小磊上海海事大学

学位级别：硕士

物流作为一个现代化的概念,由于它对商务活动的影响日益明显,因此越来越引起人们的关注。同时,随着物流产业的发展,许多传统的运输、仓储、货代企业及越来越多的资金和人才涌入这一行业,从而为物流业发展提供了雄厚的基础。 ... 详细信息

物流作为一个现代化的概念,由于它对商务活动的影响日益明显,因此越来越引起人们的关注。同时,随着物流产业的发展,许多传统的运输、仓储、货代企业及越来越多的资金和人才涌入这一行业,从而为物流业发展提供了雄厚的基础。随着我国经济的不断发展和完善,竞争日益激烈。一方面,运输企业和仓储企业迫切需要发挥设施和服务优势,增强现代企业经营意识,使其业务向广度发展,运用物流系统理论和业务运作为客户提供服务;另一方面,生产制造企业和销售企业在不断改进原有经营模式,使其后勤保障系统,产成品销售系统推向社会,利用社会资源为其服务。这些方面的改变为中国物流业的发展提供了广阔的发展空间。本人自在环世捷物流有限公司实习一年,深深体会到如不将传统货代业务融入到现代物流中去,其生存和发展空间是非常有限的。因此,在筹建环世捷物流仓库的同时拟写本论文,希望对环世捷物流仓库的建立进行规划与设计提供借鉴和参考。论文共分四章。论文第一章主要论述了上海环世捷物流有限公司在现代物流业中如何重新定位,在经营传统物流业务的基础上,有一个新的突破点,即发展物流的切入点,并如何将传统的货代业融入到物流业中。论文第二章对上海环世捷物流有限公司应建立的物流仓库进行设计与规划,不仅从区域地理环境上分析研究,更主要是从所服务的对象和所从事的业务上分析定位,做到对外满足客户的运输、仓储、配送、销售。对内做到合理设计,货物接受、仓储、发送、加工达到最佳运作。论文第三章对环世捷物流仓库的合理化储存以及“ABC”库存规划设计进行分析研究,即相对客户而言,物流库存应是“零库存”,即应既可保证客户的最低仓储费,又可保证环世捷物流仓库合理库存运作。论文第四章对环世捷物流仓库如何有效运作信息管理系统进行了研究。论文从环世捷物流仓库建立的意义,仓库的规划和设计以及信息系统几个方面进行研究,其根本是在理论上论证环世捷物流仓库建立的可行性,以保证上海环世捷物流有限公司在现有业务基础上有进一步业务拓展,在同行业的竞争中有新的发展。

关键词：物流仓库国际货运代理行业合理化储存零库存物流仓库管理信息系统

IEWT-CS和LCNN在轴承故障诊断中的应用

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哈尔滨工程大学学报 2020年第3期41卷 463-472页

作者：陈志刚杜小磊张楠张俊玲北京建筑大学机电与车辆工程学院北京100044 北京市建筑安全监测工程技术研究中心北京100044

针对传统轴承故障诊断方法易受噪声干扰、过度依赖专家经验和故障信号特征提取与优化选择困难的问题,本文提出了一种基于改进经验小波变换与压缩感知联合降噪结合导联卷积神经网络的轴承故障诊断方法。采用压缩感知方法减弱轴承信号强... 详细信息

针对传统轴承故障诊断方法易受噪声干扰、过度依赖专家经验和故障信号特征提取与优化选择困难的问题,本文提出了一种基于改进经验小波变换与压缩感知联合降噪结合导联卷积神经网络的轴承故障诊断方法。采用压缩感知方法减弱轴承信号强背景噪声干扰;采用改进经验小波变换算法将信号分解为若干本征模态函数,并通过相关系数-峭度准则选出故障特征较为明显的分量并重构;将重构信号输入导联卷积神经网络中进行自动特征提取与故障识别。轴承故障诊断实验表明:提出方法受先验知识和主观影响较小,避免了复杂的特征提取与分类过程,相较于其他方法具有更高的泛化能力、特征提取能力和故障识别能力。

关键词：滚动轴承压缩感知改进经验小波变换导联卷积神经网络故障诊断模式识别特征提取降噪

桥梁设计与造型艺术在建筑施工中的协同作用研究

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美术馆 2023年第2期4卷 154-156页

作者：胡少江杜小磊陈东阳中国石油大学山东青岛266580 辽宁天城嘉业建设集团有限公司辽宁沈阳110000 内蒙古机电职业技术学院内蒙古呼和浩特010070

随着城市化进程的加速和工程技术的不断进步,桥梁作为城市基础设施的重要组成部分,在促进交通流通和加强区域联系方面发挥着至关重要的作用。同时,桥梁的设计和造型艺术也逐渐成为城市形象和文化传承的重要载体。基于此,探讨桥梁设计与... 详细信息

随着城市化进程的加速和工程技术的不断进步,桥梁作为城市基础设施的重要组成部分,在促进交通流通和加强区域联系方面发挥着至关重要的作用。同时,桥梁的设计和造型艺术也逐渐成为城市形象和文化传承的重要载体。基于此,探讨桥梁设计与造型艺术在建筑施工中的协同作用,分析两者如何相互促进,共同提升桥梁的功能性、美观性和文化价值。

关键词：桥梁设计造型艺术建筑美学

基于IEWT和IFractalNet的滚动轴承故障诊断

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振动与冲击 2020年第24期39卷 134-142页

作者：杜小磊陈志刚王衍学张楠北京建筑大学机电与车辆工程学院北京100044 北京市建筑安全监测工程技术研究中心北京100044 城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室北京100044

针对传统滚动轴承故障诊断方法易受噪声干扰,过度依赖专家经验等问题,提出了一种基于改进经验小波变换(IEWT)和改进分形网络(IFractalNet)的诊断方法。改进经验小波变换Fourier谱的分割方式,将轴承原始振动信号自适应分解为若干本征模... 详细信息

针对传统滚动轴承故障诊断方法易受噪声干扰,过度依赖专家经验等问题,提出了一种基于改进经验小波变换(IEWT)和改进分形网络(IFractalNet)的诊断方法。改进经验小波变换Fourier谱的分割方式,将轴承原始振动信号自适应分解为若干本征模态分量,并利用基于峭度、相关系数、能量比的综合评价指标筛选出最能反映信号故障特征的本征模态分量(imfs);针对样本集不平衡问题改进分形网络的损失函数和激活函数;将筛选到的imfs重构并输入IFractalNet进行自动特征提取与故障识别。实验结果表明:提出方法能够有效地对滚动轴承进行多种故障类型和多种故障程度的识别,避免了复杂的人工特征提取过程,相较于其他方法具有更高的泛化能力、特征提取能力和故障识别能力。

关键词：滚动轴承改进经验小波变换(IEWT) 改进分形网络(IFractalNet) 故障诊断

形态经验小波变换和改进分形网络在轴承故障识别中的应用

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振动工程学报 2021年第3期34卷 654-662页

作者：杜小磊陈志刚王衍学张楠北京建筑大学机电与车辆工程学院北京100044 北京市建筑安全监测工程技术研究中心北京100044 北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室北京100044

传统滚动轴承故障识别方法过度依赖专家经验且故障特征提取与选择较为复杂,提出一种基于形态经验小波变换(MEWT)和改进分形网络(IFractalNet)的识别方法。利用MEWT将滚动轴承振动信号自适应分解为若干本征模态分量;根据综合评价指标选... 详细信息

传统滚动轴承故障识别方法过度依赖专家经验且故障特征提取与选择较为复杂,提出一种基于形态经验小波变换(MEWT)和改进分形网络(IFractalNet)的识别方法。利用MEWT将滚动轴承振动信号自适应分解为若干本征模态分量;根据综合评价指标选择包含明显故障特征的本征模态分量并重构;针对原始分形网络的的缺陷改进其损失函数和激活函数;将重构后的轴承振动信号输入IFractalNet进行自动特征提取与故障识别。实验结果表明:所提方法避免了复杂的人工特征提取过程,能够有效地对滚动轴承进行多种故障类型和多种故障程度的识别,在泛化能力、特征提取能力和故障识别能力方面具有明显优势。

关键词：故障识别滚动轴承形态经验小波变换分形网络