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基于PSO-SEBD的风电机组滚动轴承故障诊断

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振动与冲击 2023年第7期42卷 281-288页

作者：王鹏程邓艾东凌峰邓敏强刘洋大型发电装备安全运行与智能测控国家工程研究中心南京210096 东南大学能源与环境学院南京210096

滚动轴承作为风电机组传动系统的关键部件,其健康状态监测对整个机组的安全稳定运行至关重要。针对滚动轴承的故障诊断问题,在基于先验未知盲反卷积技术的包络谱重复瞬态循环平稳性提取方法(extracting cyclo-stationarity of repetitiv... 详细信息

滚动轴承作为风电机组传动系统的关键部件,其健康状态监测对整个机组的安全稳定运行至关重要。针对滚动轴承的故障诊断问题,在基于先验未知盲反卷积技术的包络谱重复瞬态循环平稳性提取方法(extracting cyclo-stationarity of repetitive transients from envelope spectrum based on prior-unknown blind deconvolution technique,SEBD)的基础上,提出了一种基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)寻优的SEBD滚动轴承故障诊断方法,实现SEBD滤波器长度自适应选择。以最大故障特征频率比(characteristic frequency ratio,CFR)作为适应度函数,利用PSO算法对滤波器长度进行寻优;利用获得的最优滤波器长度进行SEBD处理;根据SEBD处理后信号的包络谱特征实现轴承故障的有效识别。通过对仿真信号和德国帕德博恩大学公开轴承故障数据进行分析,验证了PSO-SEBD的有效性。通过与几种常用的诊断方法对比以及噪声环境下分析,表明该方法具有较好的诊断性能和抗噪声能力。

关键词：滚动轴承故障诊断盲反卷积技术粒子群算法

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基于多尺度和注意力机制的滚动轴承故障诊断

东南大学学报（自然科学版） 2022年第1期52卷 172-178页

作者：丁雪邓艾东李晶邓敏强徐硕史曜炜东南大学能源与环境学院南京210096 东南大学火电机组振动国家工程研究中心南京210096 南京审计大学信息工程学院南京211815

针对滚动轴承信号易受噪声干扰和智能诊断模型在不同工况下自适应性差的问题,提出了一种多尺度注意力卷积神经网络(MSACNN)模型.首先,将一维时间序列转化为二维图像作为模型的输入,在特征提取过程中,利用多尺度卷积结构拓宽网络的宽度... 详细信息

针对滚动轴承信号易受噪声干扰和智能诊断模型在不同工况下自适应性差的问题,提出了一种多尺度注意力卷积神经网络(MSACNN)模型.首先,将一维时间序列转化为二维图像作为模型的输入,在特征提取过程中,利用多尺度卷积结构拓宽网络的宽度并实现不同维度敏感特征的提取;然后,通过注意力机制对数据不同维度的特征赋予不同的权重,使模型更关注于最具类别区分度的区域,从而提高模型的特征学习能力;最后,通过全连接层的多分类函数实现滚动轴承的故障诊断.实验结果表明:与其他方法相比,该模型不仅能在同负载各测试集上达到很高的准确率,而且在变负载工况下具有较强的迁移泛化能力和鲁棒性;该模型在强噪声环境下也具有良好的诊断性能,较其他方法抗噪性优势明显.此外,通过可视化方法分析了该模型的特征学习过程和故障分类机理.

关键词：滚动轴承故障诊断多尺度特征提取注意力机制卷积神经网络

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基于模型融合的风电机组齿轮箱故障诊断

太阳能学报 2022年第1期43卷 64-72页

作者：孙文卿邓艾东邓敏强刘洋程强东南大学能源与环境学院火电机组振动国家工程研究中心南京210096

针对单视角特征及单一模型对齿轮箱复合故障的诊断准确率较低的问题,提出基于比例冲突分配规则的模型融合故障诊断方法。首先,对齿轮箱振动信号进行特征提取,针对复杂复合故障,从时域及时频域角度构造特征;然后,将多视角特征送入多个子... 详细信息

针对单视角特征及单一模型对齿轮箱复合故障的诊断准确率较低的问题,提出基于比例冲突分配规则的模型融合故障诊断方法。首先,对齿轮箱振动信号进行特征提取,针对复杂复合故障,从时域及时频域角度构造特征;然后,将多视角特征送入多个子模型中进行初步诊断,得到互补性强的诊断结果;最后,模型输出的分类概率由第6类比例冲突分配规则(PCR6)进行融合。实验证明该融合模型所得出的结果稳定性较高,并在一定条件下可提高故障诊断的准确率。

关键词：风电机组故障诊断信息融合齿轮箱 PCR6

基于CAE和CNN的变工况下滚动轴承智能故障诊断研究

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动力工程学报 2022年第1期42卷 43-48页

作者：周文宣刘洋邓敏强丁雪邓艾东国家能源集团宿迁发电有限公司江苏宿迁223803 东南大学能源与环境学院火电机组振动国家工程研究中心南京210096

针对变工况下滚动轴承的状态评估问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和卷积自编码(CAE)的故障诊断方法:首先将单一工况下有标签的数据和变工况下无标签的数据输入到CAE的编码器中,得到特征参数矩阵F;然后将由单一工况下数据得到的F... 详细信息

针对变工况下滚动轴承的状态评估问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和卷积自编码(CAE)的故障诊断方法:首先将单一工况下有标签的数据和变工况下无标签的数据输入到CAE的编码器中,得到特征参数矩阵F;然后将由单一工况下数据得到的F输入到CNN轴承故障诊断模型中,得到状态类型并计算损失,将由全部数据得到的F输入到CAE的解码器得到重构数据并计算损失,根据这两个损失之和进行反向传播训练;最后将变工况下的数据输入到CAE编码器和CNN模型中得到状态类别。结果表明:CAE使不同工况下的数据经过编码器后得到的F分布更为接近,CAECNN模型的故障诊断准确率高于97%,可有效应用于变工况下滚动轴承的智能故障诊断。

关键词：滚动轴承故障诊断卷积自编码卷积神经网络

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基于改进残差网络的旋转机械故障诊断

太阳能学报 2023年第7期44卷 409-418页

作者：徐硕邓艾东杨宏强范永胜邓敏强刘东川大型发电装备安全运行与智能测控国家工程研究中心南京210096 东南大学能源与环境学院南京210096 国家能源集团江苏电力有限公司南京215433

针对传统风电机组轴承和齿轮箱故障诊断方法需人工提取特征而易引入人为误差和浅层神经网络提取特征困难导致诊断效果不佳的问题,提出一种基于改进残差神经网络的风电机组轴承和齿轮箱故障诊断方法。引入选择性内核网络(SKNet)结构来对... 详细信息

针对传统风电机组轴承和齿轮箱故障诊断方法需人工提取特征而易引入人为误差和浅层神经网络提取特征困难导致诊断效果不佳的问题,提出一种基于改进残差神经网络的风电机组轴承和齿轮箱故障诊断方法。引入选择性内核网络(SKNet)结构来对卷积核执行注意力机制,引入全局上下文网络(GCNet)结构来充分利用全局上下文信息对不同通道进行权值重标定。实验结果表明,所提方法对在强噪声情况下对风电机组轴承和多维度特征的风电机组齿轮箱具有良好的故障诊断能力。

关键词：风电机组滚动轴承齿轮箱故障诊断残差神经网络

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基于情景感知访问控制技术的研究与应用

基于情景感知访问控制技术的研究与应用

作者：邓敏强暨南大学

学位级别：硕士

随着移动智能设备技术的迅速发展,为用户可以远程访问和控制资源提供了广泛的服务。因此,越来越多的员工将移动智能设备带到工作中来,并频繁访问公司的敏感信息。然而,移动智能设备为人们的生活带来方便的同时,也引发了对隐私问题和信... 详细信息

随着移动智能设备技术的迅速发展,为用户可以远程访问和控制资源提供了广泛的服务。因此,越来越多的员工将移动智能设备带到工作中来,并频繁访问公司的敏感信息。然而,移动智能设备为人们的生活带来方便的同时,也引发了对隐私问题和信息安全的担忧。由于移动智能设备的移动性,传统静态的安全机制不足以解决移动智能设备随时、随地访问敏感资源所带来的信息安全问题。对于强制访问控制模型、自主访问控制模型和基于角色的访问控制模型等传统访问控制模型,都是基于身份验证后赋予用户相关权限,这种访问机制已经不适用于如今移动智能设备动态的访问方式。为解决这一问题,本文提出一种基于情景感知的动态访问控制模型。不同于传统的访问控制方式,本文提出的方案在进行访问控制时把用户周围的情景信息也考虑在内。比如,位置(GPS、Wi-Fi)、声音、时间等情景信息。因此,如何根据用户的情景信息高效率、高精度识别用户的环境状况,并且针对情景信息实现移动智能设备安全、有效的动态访问控制成为研究热点。针对上述问题,本论文的主要工作有:(1)基于位置情景感知访问控制方案,该方案利用Wi-Fi和GPS的定位思想与机器学习技术,实现了用户动态的访问控制;与相仿的方案进行对比,提高了位置检测的精确度、降低了位置情景感知的时间开销;通过安全分析表明该方案是安全可行的。(2)基于声音情景感知访问控制方案,该方案通过获取用户访问资源时的声音信息,并运用神经网络机器学习分类方法对其进行分析,实现了用户访问环境安全性的动态识别,据此动态调整用户访问权限。(3)通过实验仿真,对方案的位置检测精度、声音检测精度、感知效率等进行分析。本文提出的位置情景感知方法提高了检测的精度和效率,所使用的声音情景感知方法提高了识别精度;最后与相仿方案比较,表明本论文方案在精确度、效率方面有一定的提高。

关键词：智能移动设备情景感知访问控制机器学习

超（超）临界机组汽流激振及其轴系稳定性研究

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超（超）临界机组汽流激振及其轴系稳定性研究

作者：邓敏强东南大学

学位级别：硕士

随着汽轮发电机组容量的增大,参数的提高,机组运行过程中对可靠性和安全性的要求也不断提高。然而高参数、大容量机组带来的汽流激振问题也时有发生。由于汽流激振与机组负荷密切相关,所以机组一旦发生汽流激振,会限制该机组的带负荷能... 详细信息

随着汽轮发电机组容量的增大,参数的提高,机组运行过程中对可靠性和安全性的要求也不断提高。然而高参数、大容量机组带来的汽流激振问题也时有发生。由于汽流激振与机组负荷密切相关,所以机组一旦发生汽流激振,会限制该机组的带负荷能力,即影响安全性也影响经济性。汽封中的汽流力是引起机组汽流激振的主要因素之一,汽封间隙内流场的分布是研究汽封中汽流力的基础。本文以上汽引进西门子技术生产的600MW超临界汽轮发电机组高中压转子过桥汽封为研究对象,建立该汽封的三维模型并采用CFD方法对汽封间隙内流场进行数值模拟。研究结果表明,转子相对于静子处于偏心状态时,汽封间隙中的汽流会对转子产生一定的切向力,该汽流力在一定程度上会降低轴系的稳定性。汽封动力特性系数是衡量汽封对轴系稳定性影响的重要指标,本文针对CFD软件计算复杂汽封动力特性系数时存在的计算量大的问题,提出基于径向基函数神经网络的汽封动力特性系数计算模型。计算结果表明,该模型能一定程度上提高汽封动力特性系数计算的效率且计算精度较高,为分析不同工况下汽封对轴系稳定性的影响提供了方便。现场振动测试结果表明汽流激振与负荷密切相关且振动频谱中有较明显的低频分量。本文以Jeffcott转子为研究对象,理论推导了该转子在切向刚度作用下的振动特性并用Matlab仿真,研究结果表明切向刚度引起转子低频振动的频率值实际上是一阶模态频率,且基本接近转子升速过程中临界转速对应的频率。最后,本文建立了上汽引进西门子技术生产的600MW汽轮机组高中低压转子三维模型并用有限元软件Samcef数值模拟了汽流力对轴系稳定性的影响,结果表明随着负荷的增加,轴系稳定性降低。轴系一旦失稳,振动频谱中有明显的低频成分,且频率基本接近高中压转子一阶临界转速对应的频率。

关键词：汽流激振汽封动力特性系数轴系稳定性低频振动

基于MED和自适应VMD的行星齿轮箱故障诊断方法

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东南大学学报（自然科学版） 2020年第4期50卷 698-704页

作者：朱静邓艾东邓敏强程强刘洋东南大学能源与环境学院南京210096 东南大学火电机组振动国家工程研究中心南京210096

为解决变分模态分解(VMD)在行星齿轮箱故障特征频率提取过程出现的鲁棒性低及分解个数不确定的问题,提出一种基于最小熵反褶积(MED)和自适应变分模态分解(AVMD)的齿轮箱故障诊断方法.首先通过MED对信号进行降噪,突出故障信号特征;采用... 详细信息

为解决变分模态分解(VMD)在行星齿轮箱故障特征频率提取过程出现的鲁棒性低及分解个数不确定的问题,提出一种基于最小熵反褶积(MED)和自适应变分模态分解(AVMD)的齿轮箱故障诊断方法.首先通过MED对信号进行降噪,突出故障信号特征;采用瞬时频率的新定义及变差概念,自适应选择VMD的级数;使用VMD方法将行星齿轮箱的断齿故障信号分解为若干个本征模态函数(IMF)分量;根据相关系数分析选取带有故障信号的IMF分量,对其进行包络谱分析,以提取故障特征频率.仿真信号和试验信号分析结果表明,使用MED去噪后信号的峰值信噪比提高了10%,解决了传统VMD个数经验选择出现的误差问题,从而实现此过程自适应化,解决了VMD在强噪声下针对非线性非平稳信号鲁棒性低的问题,准确提取了风电齿轮箱的故障特征频率.

关键词：行星齿轮箱最小熵反褶积变分模态分解故障诊断

碳纳米管复合材料的制备及其在生物传感中的应用

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碳纳米管复合材料的制备及其在生物传感中的应用

作者：邓敏强南昌大学

学位级别：硕士

自1991年被发现以来,碳纳米管(CNT)因其独特的结构、大的比表面积、高的传导率和机械强度以及稳定的物理化学性质,引起了人们的广泛关注,已成为富勒烯领域的一个主要研究热点,是物理学、化学和材料科学等学科中最前沿的研究领域之一。另... 详细信息

自1991年被发现以来,碳纳米管(CNT)因其独特的结构、大的比表面积、高的传导率和机械强度以及稳定的物理化学性质,引起了人们的广泛关注,已成为富勒烯领域的一个主要研究热点,是物理学、化学和材料科学等学科中最前沿的研究领域之一。另外,由于碳纳米管具有优良的电学和力学性能,被认为是复合材料的理想添加相。碳纳米管作为加强相和导电相,在纳米复合材料领域有着巨大的应用潜力,在生物传感领域的应用已成为研究的热点。本论文主要对碳纳米管复合材料的制备及其在生物传感领域的应用开展了研究和探索。第一章:简单概述了生物传感器的定义、工作原理、分类和发展历程。简介了碳纳米管的基本结构、性质、制备、分离纯化方法、表面功能化方法。对碳纳米管及其复合物在各领域尤其是在生物传感方面的应用进行了系统论述,并对碳纳米管及其复合物在各领域的应用前景进行了展望。第二章:利用多壁碳纳米管(MWNTs)与3-氨基丙基三乙氧基硅烷(APTES)之间的疏水反应,制备了良好水溶性的氨基化多壁碳纳米管(AMWNTs),将电子媒介体羧基二茂铁(FMC)通过酞胺键键合到AMWNTs上,制备了FMC-AMWNTs复合纳米材料。采用红外光谱和电化学实验对其形成过程进行了表征。以(CS)为载体,将FMC-AMWNTs和葡萄糖氧化酶(GOD)固定于电极表面,制备了GOD/FMC-AMWNTs/CS复合生物膜修饰电极。FMC-AMWNTs复合材料的生成,不仅有效防止了二茂铁的泄露,而且,复合膜中MWNTs和二茂铁的存在,极大地提高了生物膜的导电性和传电子能力。将制备的GOD/FMC-AMWNTs/CS传感器用于对葡萄糖的催化性能研究,结果表明,该传感器对葡萄糖具有良好的电催化氧化能力,对葡萄糖检测的线性范围为0.01～4.2mM,检出限为3.4μM,而且,传感器的稳定性好、响应时间短、抗干扰能力强。第三章:采用原位聚合法合成了一种新型功能化碳纳米管/电子介体复合材料(Fc/SWNTs),采用红外光谱和电化学方法对其制备过程进行了表征,实验结果表明,Fc成功键合到了SWNTs上。进一步将Fc/SWNTs修饰到玻碳电极表面,构建了Fc/SWNTs修饰电极,并对修饰电极的电化学行为进行了研究。Fc/SWNTS复合材料的生成,不仅有效克服了电子媒介体Fc容易从电极表面流失的局限,还促进了Fc与电极表面的电子传递。Fc/SWNTs修饰电极对抗坏血酸(AA)具有良好的电催化氧化作用,有效降低了AA在电极上的氧化过电位,实现了对AA的定量检测,线性范围为0.6μM～0.53 mM(R=0.998),检出限为0.22μM(S/N=3),同时,该修饰电极具有良好的稳定性和重现性。第四章:采用水热法制备了一种新型功能化碳纳米管/半导体金属氧化物纳米复合材料(ZrO/MWNTs)。采用透射电子显微镜(TEM)和X射线衍射(XRD)实验对ZrO/MWNTs复合材料进行了表征,结果表明,MWNTs表面负载了大量ZrO纳米粒子,且分布均匀。进而将Mb和ZrO/MWNTs复合材料固定在玻碳电极表面,制备了Mb/ZrO/MWNTs修饰电极。研究了Mb在该修饰电极上的直接电化学行为。ZrO/MWNTs复合物的存在,为Mb的固定化提供了良好的微环境,不仅增加了Mb的有效负载量,还大大促进了Mb与电极间的直接电子传递。将制备的Mb/ZrO/MWNTs修饰电极用于对HO的电催化还原行为研究,结果表明,修饰电极对HO的电化学还原具有良好的催化效果,对HO电化学催化检测的线性范围为1.0～116.0μM,检出限为0.53μM(S/N=3)。该修饰电极具有良好的稳定性、重现性和抗干扰能力。ZrO/MWNTs复合物为固定蛋白质和制备生物传感器提供了优良的基体材料。第五章:采用简单的化学沉积法制备了MnO/MWNTs复合材料,采用TEM和电化学方法对MnO/MWNTs复合材料的合成进行了表征,结果表明,MnO纳米粒子成功负载于MWNTs表面。以Nafion为载体,将MnO/MWNTs固定于电极表面,制备了MnO/MWNTs/Nafion修饰电极。研究了MnO/MWNTs/Nafion修饰电极的电化学行为,以及对HO的电催化性能。实验结果表明,固定于MnO/MWNTs/Nafion复合膜中的MnO保持了良好的电化学活性,对HO具有良好的电催化氧化效果。制备的修饰电极对HO电化学催化检测的线性范围为6.7μM～5.22 mM,检出限为0.86μM。

关键词：碳纳米管纳米复合材料生物传感器二茂铁二氧化锆二氧化锰葡萄糖氧化酶抗坏血酸肌红蛋白直接电子转移