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基于人工数据融合的柴油机故障数据增强方法

振动与冲击 2023年第13期42卷 278-286页

作者：黄盟毕晓阳杨晓李鑫汤代杰毕凤荣天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室天津300072 河北工业大学机械工程学院天津300401

针对基于数据驱动的柴油机故障诊断方法在训练数据匮乏时易过拟合、准确率低的问题,提出一种基于人工数据融合的数据增强方法,实现训练数据的增广。该方法将Wasserstein距离与梯度惩罚法引入辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier ... 详细信息

针对基于数据驱动的柴油机故障诊断方法在训练数据匮乏时易过拟合、准确率低的问题,提出一种基于人工数据融合的数据增强方法,实现训练数据的增广。该方法将Wasserstein距离与梯度惩罚法引入辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial network,ACGAN),解决原始ACGAN训练不稳定的问题;将优化前后的ACGAN生成的两种人工数据按比例引入原始训练集中,从强化原有数据和优化诊断网络判定范围两个角度对训练集进行数据增强。经柴油机故障诊断试验验证,采用该方法对训练集进行数据增强后,在不同故障类型下的诊断准确率均有明显提高,且效果优于其他对比方法。

关键词：生成对抗网络(GAN) 数据融合柴油机数据增强

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基于VMD与KFCM的柴油机故障诊断算法

振动．测试与诊断 2020年第5期40卷 853-858,1018,1019页

作者：毕凤荣汤代杰张立鹏李鑫马腾杨晓天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室天津300072 天津内燃机研究所天津300072

针对柴油机的故障诊断问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)与核模糊C均值聚类算法(kernel fuzzy C-means clustering,简称KFCM)联合的故障诊断方法。首先,针对VMD算法中分解层数K的选择问题进行... 详细信息

针对柴油机的故障诊断问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)与核模糊C均值聚类算法(kernel fuzzy C-means clustering,简称KFCM)联合的故障诊断方法。首先,针对VMD算法中分解层数K的选择问题进行了自适应优化;然后,从优化VMD算法的分解结果中选取3个关键分量计算最大奇异值,并将其作为3维的特征向量输入KFCM算法中进行分类识别;最后,对仿真信号以及某型柴油机的模拟故障实验信号使用优化VMD、传统VMD和经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法分别进行分解与识别。结果表明,笔者提出的方法明显改善了模态混叠现象,提高了模式识别的诊断正确率,提出的联合算法具有更好的应用前景。

关键词：柴油机振动信号故障诊断变分模态分解核模糊C均值聚类算法

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基于稀疏表达特征提取的发动机爆震状态检测

振动．测试与诊断 2021年第5期41卷 926-932,1034页

作者：沈鹏飞毕凤荣马小强李鑫汤代杰杨晓天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室天津300072 天津内燃机研究所天津300072

研究了利用发动机缸体振动信号进行爆震检测和强度评价的方法,提出了一种基于广义正交匹配追踪的改进K-均值奇异值分解(K-means singular value decomposition,简称K-SVD)信号处理方法,将稀疏表达理论引入了发动机爆震特征识别领域。首... 详细信息

研究了利用发动机缸体振动信号进行爆震检测和强度评价的方法,提出了一种基于广义正交匹配追踪的改进K-均值奇异值分解(K-means singular value decomposition,简称K-SVD)信号处理方法,将稀疏表达理论引入了发动机爆震特征识别领域。首先,对缸体振动信号进行稀疏分解,得到涵盖爆震特征的稀疏字典以及针对单个信号的稀疏系数;然后,计算重构信号的四阶累积量的自然对数,提出了一种爆震强度评价指标。计算结果表明,该方法对于混有强烈背景噪声的缸体振动信号表现出了良好的降噪和特征提取能力,且提高了运算效率,能够准确区分强烈爆震、轻微爆震和正常燃烧3种状态,证明了该方法在发动机爆震识别领域的应用价值。

关键词：稀疏表达内燃机爆震特征 K-均值奇异值分解广义正交匹配追踪四阶累积量

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基于MACNN的柴油机故障诊断方法研究

振动与冲击 2022年第10期41卷 8-15页

作者：程建刚毕凤荣张立鹏李鑫杨晓汤代杰天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室天津300072 天津内燃机研究所天津300072

高效、准确的故障诊断可以提高柴油机的安全性和可靠性。传统机械故障诊断方法中人工参与程度过高,对识别结果带来诸多不确定性。针对这一问题,提出一种基于多重注意力卷积神经网络(multiple attention convolutional neural networks,M... 详细信息

高效、准确的故障诊断可以提高柴油机的安全性和可靠性。传统机械故障诊断方法中人工参与程度过高,对识别结果带来诸多不确定性。针对这一问题,提出一种基于多重注意力卷积神经网络(multiple attention convolutional neural networks,MACNN)的端到端故障诊断方法。该方法采用多层卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)结合卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)对原始时域数据进行特征提取;然后,对多维卷积输出特征图进行重组以保留其序列信息;最后,直接采用序列注意力机制完成序列特征的学习。经采用实测柴油机缸盖振动信号数据进行验证后表明:面对8分类柴油机故障数据集,MACNN能够达到97.88%的识别准确率,测试100个样本用时仅为0.35 s。与现有多种传统故障诊断方法和端到端故障诊断方法相比,均具有更好的诊断效果。

关键词：多重注意力卷积神经网络(CNN) 故障诊断端到端

基于QPSO-MC-GCN的柴油机典型故障诊断方法研究

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振动与冲击 2022年第17期41卷 268-275,319页

作者：廖舒琅毕凤荣田从丰杨晓李鑫汤代杰天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室天津300072 山推工程机械股份有限公司山东济宁272073

针对现有方法在处理训练样本较少的数据集时易出现过拟合现象的问题,将图卷积神经网络引入柴油机故障诊断领域,并结合量子粒子群优化算法,建立一种基于QPSO-MC-GCN(Quantum Particle Swarm Optimization-Multi-channel-Graph Convolutio... 详细信息

针对现有方法在处理训练样本较少的数据集时易出现过拟合现象的问题,将图卷积神经网络引入柴油机故障诊断领域,并结合量子粒子群优化算法,建立一种基于QPSO-MC-GCN(Quantum Particle Swarm Optimization-Multi-channel-Graph Convolutional Network)的故障诊断方法。该方法搭建了一种邻接矩阵,将时序振动数据转换为图数据,实现多个测点样本特征的有效融合;利用QPSO对多通道图卷积神经网络(MC-GCN)的关键参数学习率和热核函数宽度进行寻优,以提高模型的泛化能力;在传统图卷积神经网络(GCN)的基础上建立双头权值矩阵以提取更丰富的深层特征,并引入一维最大池化层进一步控制过拟合现象。对实测柴油机振动信号的分析结果表明,该方法针对试验所设定故障类型的诊断准确率优于文中的对比方法,尤其是在低标签比的情况下优势更明显。

关键词：图卷积神经网络量子粒子群柴油机故障诊断

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数据不平衡情况下的柴油机故障诊断方法

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第8期57卷 810-820页

作者：毕凤荣郭明智毕晓阳汤代杰沈鹏飞黄盟先进内燃动力全国重点实验室(天津大学) 天津300072 河北工业大学机械工程学院天津300401

由于强调整体分类的准确率,机器学习方法在数据不平衡情况下的柴油机故障诊断效果不佳.因此,本文提出一种改进合成少数过采样技术(SMOTE)与机器学习技术相结合的故障诊断方法.首先对SMOTE算法进行改进,采用k近邻算法滤除多数类中的噪声... 详细信息

由于强调整体分类的准确率,机器学习方法在数据不平衡情况下的柴油机故障诊断效果不佳.因此,本文提出一种改进合成少数过采样技术(SMOTE)与机器学习技术相结合的故障诊断方法.首先对SMOTE算法进行改进,采用k近邻算法滤除多数类中的噪声样本,从而减少各种故障类别之间的重叠.同时,使用k-means算法确定少数类稀疏度和采样权重,减轻类内不平衡.然后,使用改进SMOTE算法平衡柴油机故障数据,并利用机器学习方法进行最终故障诊断.在二维数据集上的实验表明,改进SMOTE算法能有效减轻原始数据中存在的类重叠和类内不平衡问题.柴油机故障诊断实验表明,改进SMOTE算法生成的故障样本能更好地模拟原始故障样本,使用改进SMOTE算法能提高故障诊断方法的准确率.

关键词：数据不平衡故障诊断合成少数过采样技术柴油机振动信号

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基于优化VMD与欧氏距离的柴油机故障识别

振动．测试与诊断 2020年第5期40卷 911-915,1022,1023页

作者：张海龙宋业栋李鑫毕凤荣毕晓博汤代杰杨晓马腾潍柴内燃机可靠性国家重点实验室潍坊261061 潍柴动力股份有限公司发动机研究院潍坊261061 天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室天津300072

为实现利用单一通道信号通过同一方法区分多种发动机故障的目的,笔者对现有算法进行了优化以提取振动信号中的故障特征。首先,针对变分模式分解(variational mode decomposition,简称VMD)的分解层数选择困难问题,文中以几种不同类型故... 详细信息

为实现利用单一通道信号通过同一方法区分多种发动机故障的目的,笔者对现有算法进行了优化以提取振动信号中的故障特征。首先,针对变分模式分解(variational mode decomposition,简称VMD)的分解层数选择困难问题,文中以几种不同类型故障的频率特征为基础,优化了其中心频率迭代初始值,在保证准确性的前提下提高了算法的计算效率与简便性;然后,利用鲁棒性独立分量分析(Robust independent component analysis,简称Robust ICA)对VMD处理结果再次分解,分析发动机中可能存在的不同振源的同频率信号,并将两个阶段分解结果重构信号的四阶累积量作为故障判定指标。结果表明:以模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,简称FCM)确定的聚类中心为参考点,利用各个工况点与喷油故障聚类中心的欧氏距离区分故障类型,取得了较高的正确率。

关键词：柴油机故障诊断振动信号变分模式分解信号处理

基于多重注意力卷积神经网络双向门控循环单元的机械故障诊断方法研究

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内燃机工程 2021年第4期42卷 77-83,92页

作者：程建刚毕凤荣张立鹏李鑫杨晓汤代杰天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室天津300072 天津内燃机研究所天津300072

为解决传统机械故障诊断方法需要人工提取特征的不足,提出一种基于多重注意力卷积神经网络双向门控循环单元(multiple attention-convolutional neural networks-bidirectional gated recurrent unit,MA-CNN-BiGRU)的端到端的故障诊断方法。首先将原始时域数据输入卷积神经网络(convolutional meural networks,CNN)进行初步特征提取并降维,然后将结果重组输入双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU),可以有效地解决BiGRU对于过长序列数据处理困难的问题。采用美国凯斯西储大学开源轴承数据集进行训练,确定了最佳卷积层数和最佳样本长度约减比例分别为2和1/8。同时,通过在CNN和BiGRU中分别加入卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和序列注意力模块(sequence attention module,SAM),进一步加强了模型对于关键信息的提取能力。最后实测柴油机故障振动信号试验表明:MA-CNN-BiGRU模型可以实现端到端的故障诊断,与变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)核模糊C均值聚类算法(VMD-kernel fuzzy C-means clustering,VMD-KFCM)、VMD-反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和一维CNN等方法进行对比,MA-CNN-BiGRU模型的故障诊断性能更优。

关键词：注意力故障诊断多重注意力卷积神经网络双向门控循环单元(MA-CNN-BiGRU) 端到端

基于热处理工艺的拖拉机发动机铝合金组织性能研究

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农机化研究 2025年第1期47卷 243-247页

作者：汤金金李好娜济源职业技术学院河南济源454650 郑州大学济源研究院河南济源454650

采用不同时长的热处理工艺,对拖拉机发动机铝合金组织性能进行了对比分析。结果表明:热处理后,铝合金性能得到了较大程度的提高,若优先考虑材料性能,则应该采用180℃×4 h的单级热处理时效;若优先考虑工艺效率和成本,则可以采用150℃×1... 详细信息

采用不同时长的热处理工艺,对拖拉机发动机铝合金组织性能进行了对比分析。结果表明:热处理后,铝合金性能得到了较大程度的提高,若优先考虑材料性能,则应该采用180℃×4 h的单级热处理时效;若优先考虑工艺效率和成本,则可以采用150℃×1 h+170℃×1 h的双级热处理时效。

关键词：热处理工艺拖拉机发动机铝合金组织性能

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