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滚动轴承的小样本跨域智能故障诊断方法

滚动轴承的小样本跨域智能故障诊断方法

作者：龚政吉林大学

学位级别：硕士

滚动轴承是高档机床高速主轴与航空发动机等高端装备的核心基础部件,其健康状态直接影响装备的性能和可靠性水平。滚动轴承在高速、重载、高温等恶劣工况下易产生局部损伤,是故障率最高的关键机械部件之一。因此,开展滚动轴承的状态监... 详细信息

滚动轴承是高档机床高速主轴与航空发动机等高端装备的核心基础部件,其健康状态直接影响装备的性能和可靠性水平。滚动轴承在高速、重载、高温等恶劣工况下易产生局部损伤,是故障率最高的关键机械部件之一。因此,开展滚动轴承的状态监测和故障诊断研究,既关乎设备稳定运行,更对保障机械系统安全具有重要意义。传统的信号处理方法虽然在轴承故障诊断上取得了大量研究成果,但高度依赖专家经验并需要大量先验知识进行人工提取特征,对于具有强时变性和强非线性的滚动轴承故障难以实现稳定诊断。与传统方法相比,基于深度学习的智能故障诊断方法可以实现强分类能力的非线性特征提取,且具有较强的泛化能力。深度学习算法一般采用大量的带标签可用数据对模型进行训练,以保证其鲁棒性和泛化性能。然而,滚动轴承服役状态下的故障样本量通常远低于健康样本,同时海量数据又需要进行人工标记,因此通常无法获得大量的带标签故障样本,导致模型训练不充分,显著降低故障诊断性能。为此,本文针对滚动轴承智能故障诊断面临的小样本和无监督问题,以跨域迁移作为技术手段,开展小样本及变工况条件下数模联合驱动的滚动轴承智能故障诊断研究。主要研究工作如下:(1)建立面向多变工况的滚动轴承故障数据时频预处理方法及轻量化卷积神经网络模型。基于滚动轴承故障机理,建立适用于不同轴承故障数据集的数据预处理准则,实现多变工况下轴承故障样本量及样本个数的合理选取。分析连续小波变换、小波同步压缩变换和小波同步提取变换对轴承故障瞬态振动信号的时频刻画特点,探究不同方法的时频图谱聚集性对故障诊断准确率的影响,为卷积神经网络模型输入时频图的生成方法选取提供有力依据。同时,建立轻量化卷积网络模型G-Alex Net,解决传统网络模型参数冗余的缺点,大幅降低诊断时间并提高诊断准确率。(2)提出基于动力学仿真的滚动轴承故障数据扩充策略。以深沟球轴承作为研究对象,在考虑轴承外圈存在局部剥落故障的情况下,分别建立集总参数、二维有限元和三维有限元等三种动力学仿真模型。基于Hertz接触理论计算轴承非线性接触力,建立轴承故障状态下四自由度非线性集总参数动力学模型,采用变步长4-5阶Runge-Kutta(ode45)数值方法求解动力学微分方程,并利用实验数据对仿真结果进行验证。分别基于LS-PREPOST和Hypermesh建立二维和三维轴承有限元网格模型,通过删减网格单元模拟轴承外圈损伤,采用LS-DYNA对故障轴承有限元模型进行求解,提取损伤故障边缘应力和加速度信号,并与实验数据进行对比,验证模型的有效性。基于动力学仿真方法可提供丰富的数据支持,克服轴承智能故障诊断中存在的故障数据不足问题。(3)提出基于循环生成对抗网络(CycleGAN)的滚动轴承跨域故障诊断方法。针对滚动轴承跨域迁移诊断场景,构建CycleGAN模型。基于编码器、残差网络和解码器设计CycleGAN的生成器模型,并基于卷积层和批处理方法设计CycleGAN的判别器模型。深度残差网络堆叠六个残差块,使其更利于学习输入图像的特征,提高生成样本图像质量,进而通过所设计的CycleGAN实现无监督图像转换任务。探究仿真数据与实测数据之间、同组数据不同工况之间、不同数据集之间的跨域可迁移性。将生成样本与真实样本输入所建立轻量化G-Alex Net进行故障分类,诊断结果表明,所提方法在四个跨域场景下的故障分类准确率均能在98%以上,与真实数据下的诊断精度误差在1.5%以内,能够实现有效迁移。

关键词：滚动轴承故障诊断时频分析数模驱动生成对抗网络

基于注意力机制和价值强化学习的WRSN一对多充电调度方法

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传感技术学报 2024年第8期37卷 1411-1423页

作者：龚政冯勇昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

在大规模无线可充电传感器网络(WRSN)中,一对一充电模型难以满足节点巨大能量需求,充电效率更高的一对多充电成为更合理选择。提出了一种基于注意力机制和价值强化学习的WRSN在线一对多充电调度方法(MAQRL),从充电序列和充电时长两方面... 详细信息

在大规模无线可充电传感器网络(WRSN)中,一对一充电模型难以满足节点巨大能量需求,充电效率更高的一对多充电成为更合理选择。提出了一种基于注意力机制和价值强化学习的WRSN在线一对多充电调度方法(MAQRL),从充电序列和充电时长两方面优化移动充电设备(MC)调度。首先,基于MC有效充电范围覆盖最多节点对网络内节点进行分簇处理,并基于价值强化学习优化充电序列。MAQRL结合注意力机制和价值强化学习,利用注意力机制提取特征和MC对节点的注意力,利用双价值强化学习来减少高估,以提高充电方法的充电性能;其次,通过分析整个网络中节点的平均剩余生存时长和MC平均移动延迟,动态优化充电时间,减少后续节点因等待时间过长而导致的死亡。大量的仿真实验表明,与现有几种充电方法相比,MAQRL在降低节点死亡率和充电延迟方面具有显著优势。

关键词：无线可充电传感器网络充电调度一对多充电注意力机制价值强化学习

人工鱼礁群对单桩基础局部冲刷防护效应的试验研究

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东南大学学报（自然科学版） 2024年第4期54卷 870-876页

作者：龚政王子木靳闯邵杰张茜河海大学江苏省海岸海洋资源开发与环境安全重点实验室南京210098 浙江省水利河口研究院杭州310000

为探究人工鱼礁群对单桩基础冲刷的影响,在波流水槽中开展局部冲刷物理模型试验,分析不同波流条件、鱼礁类型、布置方式以及鱼礁群与桩基础距离条件下鱼礁群的自身稳定性及其对桩基的防护效果.结果表明:立方体空心礁相比实心礁具有更好... 详细信息

为探究人工鱼礁群对单桩基础冲刷的影响,在波流水槽中开展局部冲刷物理模型试验,分析不同波流条件、鱼礁类型、布置方式以及鱼礁群与桩基础距离条件下鱼礁群的自身稳定性及其对桩基的防护效果.结果表明:立方体空心礁相比实心礁具有更好的稳定性,交错布置对桩基础冲刷的防护效果优于均匀布置形式;纯流作用下,人工鱼礁群桩基础冲刷深度的削弱效果随流速的增大而减小;波流作用下,空心礁对桩基础冲刷深度的削弱效果更优;2种礁体的不同平面布置形式对桩基础冲刷范围的削弱程度相近;鱼礁群与桩基础前缘距离的改变影响桩基础冲刷深度和冲刷形态.

关键词：人工鱼礁局部冲刷单桩基础冲刷防护

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西南地区工业遗产时空分布特征及其影响因素

中国园林 2024年第4期40卷 109-115页

作者：陈航高凯龚政昆明理工大学建筑与城市规划学院风景园林系昆明650500

工业遗产承载着人类社会的变革,也记载着城市的历史,对其时空分布特征及影响因子的研究是保护和活化利用的重要依据。西南地区自然地理环境独特,使得其工业发展同中东部地区相比有自身的特殊性。选取西南地区48处国家级工业遗产为主要... 详细信息

工业遗产承载着人类社会的变革,也记载着城市的历史,对其时空分布特征及影响因子的研究是保护和活化利用的重要依据。西南地区自然地理环境独特,使得其工业发展同中东部地区相比有自身的特殊性。选取西南地区48处国家级工业遗产为主要研究对象,运用GIS空间分析等方法分析工业遗产的时空分布特征及其影响因素。结果表明:(1)从时间分布看,西南地区工业遗产具有时间跨度大、历史延续性强、阶段性突出的特征,且以近现代工业遗产为主;(2)西南地区工业遗产在空间分布上呈“东多西少”的不均衡态势,其空间分布类型为集聚型,表现出“大集中、小分散”“东密西疏”的聚集特征,形成了“一核一副、带状分布”的分布格局;(3)在影响因素方面,西南地区的工业遗产分布受自然地理、社会经济、历史环境和政府政策等多方面因素的共同影响。研究成果形成西南地区工业遗产时空分布及其内在机制的地域特征的前沿探索研究,对西南地区工业遗产研究具有基础作用。

关键词：风景园林工业遗产时空分布分布特征空间分析影响因素西南地区