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基于HP滤波与ARIMA-GARCH模型的柱塞泵泄漏量预测

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农业工程学报 2022年第10期38卷 61-67页

作者：陈乐高文科冀宏张磊兰州理工大学能源与动力工程学院兰州730050 徐州工程学院机电工程学院徐州221018

柱塞泵关键摩擦副磨损造成的泄漏增大是其性能退化的主要原因,预测泄漏量的变化趋势有助于定量分析柱塞泵性能退化过程。该研究使用HP(Hodrick-Proscott)滤波对柱塞泵泄漏量进行分解,结合滤波后得到的趋势数据具有非线性及方差异性的特... 详细信息

柱塞泵关键摩擦副磨损造成的泄漏增大是其性能退化的主要原因,预测泄漏量的变化趋势有助于定量分析柱塞泵性能退化过程。该研究使用HP(Hodrick-Proscott)滤波对柱塞泵泄漏量进行分解,结合滤波后得到的趋势数据具有非线性及方差异性的特征,基于时间序列方法建立HP-ARIMA-GARCH(HP-Auto Regressive Integrated Moving Average-Generalized Autoregressive Conditionally Heteroscedastic)模型预测柱塞泵泄漏量变化。通过不同时段泄漏量预测结果比较可知,根据HP滤波分解后得到的趋势数据序列建立的HP-ARIMA-GARCH模型较传统时间序列模型预测结果的平均相对误差最高可减小5.42个百分点,能够实现对泄漏量的有效预测。研究结论可为柱塞泵性能退化的定量预测提供理论参考。

关键词：柱塞泵模型泄漏量预测 HP滤波 ARIMA-GARCH 性能退化

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基于时间序列方法的柱塞泵泄漏量预测

基于时间序列方法的柱塞泵泄漏量预测

作者：陈乐兰州理工大学

学位级别：硕士

柱塞泵是液压系统的核心动力元件,具有输出压力高、流量脉动小、功率大等诸多优点,因而在航天航空、海洋船舶、工程机械及国防军工等诸多领域有着广泛的应用。但当前我国液压行业大而不强,高压柱塞泵主要依靠进口,因而被国家列为当前35... 详细信息

柱塞泵是液压系统的核心动力元件,具有输出压力高、流量脉动小、功率大等诸多优点,因而在航天航空、海洋船舶、工程机械及国防军工等诸多领域有着广泛的应用。但当前我国液压行业大而不强,高压柱塞泵主要依靠进口,因而被国家列为当前35项“卡脖子”的关键基础元件之一。柱塞泵工作的可靠性对机械设备的安全稳定运行至关重要,与国家安全和经济发展密切相关,伴随着市场对液压设备安全性、长寿命及智能化的迫切需求,通过开展柱塞泵性能退化相关研究对提高柱塞泵工作可靠性尤为重要。基于此,本文以斜盘式轴向柱塞泵为研究对象,从以下几方面展开研究:(1)通过分析柱塞泵内部四个关键摩擦副的摩擦磨损导致其性能退化的物理机理,确定以泄漏量作为反映其退化的外特征量,分析得到摩擦副泄漏量与其对应等效间隙的变化关系。柱塞泵泄漏量随运行时间组成具有随机性的时间序列,选择时间序列方法建立预测模型,预测及分析泵的泄漏流量。(2)基于柱塞泵泄漏量数据建立ARIMA模型,分别对单组柱塞泵不同时间段泄漏量数据和多组柱塞泵相同时间段泄漏量数据建模预测,分析得到ARIMA模型对具有长期趋势的数据拟合较好,预测准确,对数据波动较大时拟合结果较差。通过对比不同滤波方法,结合泄漏量数据特征,采用HP滤波将泄漏量数据分解为趋势项和波动项数据,针对趋势数据建立HP-ARIMA组合模型,显著提升了预测精度。(3)结合统计学相关方法验证柱塞泵泄漏量数据具有非线性和异方差特性,分别建立拓展的门限自回归移动平均SETARMA模型和条件异方差模型ARIMA-GARCH,并使用相同对比方法分析预测结果,验证其可行性。预测结果显示非线性模型较线性模型的预测结果更精确。(4)针对所研究的柱塞泵泄漏数据从不同角度提出对时间序列模型的改进方法。对单台泵泄漏数据,综合选取训练集数据个数,采用误差加权的最小二乘方法优化模型参数,减小数据误差对建模的影响,并提出一种滚动预测方法提升多步预测的精度;基于多台泵退化过程具有相似性的特点,采用求模型参数均值的方法建立权重预测模型。改进方法较传统时间序列模型在不同程度上提升了泄漏量预测精度。

关键词：轴向柱塞泵泄漏量预测时间序列 HP滤波 ARMA模型

基于HP滤波与ARIMA模型的柱塞泵泄漏量预测

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基于HP滤波与ARIMA模型的柱塞泵泄漏量预测

作者：孙天齐兰州理工大学

学位级别：硕士

液压系统是装备制造业中的关键系统之一,柱塞泵作为液压系统的“心脏”,具有额定压力高、转速高、寿命长、驱动功率大、单位功率重量轻、结构紧凑、流量调节和维护便利等优点。同时,柱塞泵作为液压系统的关键动力元件,在诸如拉床、压铸... 详细信息

液压系统是装备制造业中的关键系统之一,柱塞泵作为液压系统的“心脏”,具有额定压力高、转速高、寿命长、驱动功率大、单位功率重量轻、结构紧凑、流量调节和维护便利等优点。同时,柱塞泵作为液压系统的关键动力元件,在诸如拉床、压铸、锻造、重工、行走机械、军工装备以及矿山冶金机械等领域都有着广泛应用。运行过程中温度升高、磨损和杂质的混入等都会使柱塞泵的液压油污染加剧,造成摩擦副表面的破坏导致性能退化。随着运行时间的增加,摩擦副高速运行形成的累积磨损会使得泵的内部泄漏逐渐增大,从而导致系统油液压力降低,流量供给和容积效率无法满足要求。因此,柱塞泵的工作性能对液压系统有重要影响,掌握柱塞泵的工作特点以及影响柱塞泵性能指标的特性是对液压系统实施健康管理的重要依据。本文以泄漏量作为轴向柱塞泵性能退化的指标构建其短期泄漏量预测模型。首先,对轴向柱塞泵的失效机理以及对性能退化具有重要影响的关键摩擦副的泄漏量进行分析并阐明了将泄漏量作为性能退化指标的原因。其次,对泄漏量数据进行HP滤波分解,为应用滤波数据进行建模奠定数据基础。最后,对ARIMA模型的预测流程进行分析,在数据处理方法和模型确定的基础上将泄漏量数据作为时间序列进行实例解析,对其拟合ARIMA模型进行预测分析并进一步寻求对模型进行优化的措施,利用对HP滤波处理后的泄漏量数据拟合ARIMA模型的综合方法进行实例分析,同时对二者进行误差比较。结果表明,通过对预测结果进行均方误差以及相对误差的全面比较,经滤波处理的泄漏量数据拟合模型综合方法的预测结果优于未滤波处理的泄漏量数据拟合模型的预测结果,同时由于模型本身的特点,对ARIMA模型调整训练数据量与预测量也会对预测效果产生影响,在保持训练数据量不变的情况下预测量越小则结果越精确,在保持预测量不变的情况下训练数据量越大结果越好。由于HP滤波本身的特点,改变其平滑参数也会对预测结果产生影响,最佳平滑参数的选择不宜过大或过小。因此本文提出的方法为轴向柱塞泵泄漏量短期预测方法选择及后期的健康管理提供了一定的参考。

关键词：柱塞泵性能退化泄漏量预测 HP滤波 ARIMA模型

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基于可压缩流体的天然气管道泄漏量预测模型

安全与环境工程 2015年第4期22卷 136-141页

作者：王瀚霖黄卫星四川大学化学工程学院四川成都610065

为定量描述和预测天然气管道泄漏后果,根据可压缩流体动力学及热力学原理,建立了同时适用于绝热流动和等温流动的天然气管道泄漏量预测模型,并将所建新模型分别应用于管道发生完全破裂和部分破裂工况,可以得到实际工况下的泄漏量范围,... 详细信息

为定量描述和预测天然气管道泄漏后果,根据可压缩流体动力学及热力学原理,建立了同时适用于绝热流动和等温流动的天然气管道泄漏量预测模型,并将所建新模型分别应用于管道发生完全破裂和部分破裂工况,可以得到实际工况下的泄漏量范围,同时将其分别与目前的Jo模型和大孔模型的预测结果进行对比分析。结果表明:对于管道发生完全破裂工况,Jo模型仅考虑管内压降由摩擦导致,其预测的管道两端压降偏低,泄漏量偏大,而新模型既考虑了摩擦阻力产生的压降,又考虑了可压缩性对压力变化的影响,其预测结果更符合可压缩流体流动;对于管道发生部分破裂的工况,大孔模型低估了最大泄漏量,且大孔模型的预测结果与其设定的绝热流动工况出现矛盾,而新模型预测结果与设定工况一致,能够准确地预测到最危险泄漏情况。

关键词：天然气管道泄漏量预测可压缩流体管流绝热流动等温流动

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基于温度测量的阀门内泄漏检测方法研究

基于温度测量的阀门内泄漏检测方法研究

作者：胡国晶哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

阀门在电厂管网系统中起着控制介质的通断、调节介质的流量等作用,阀门发生泄漏后会影响管网系统的正常运行,造成电厂的经济损失,甚至有可能引起重大安全事故,而阀门内泄漏相比于外泄漏更不易被察觉,因此研究一种内泄漏检测方法非常必... 详细信息

阀门在电厂管网系统中起着控制介质的通断、调节介质的流量等作用,阀门发生泄漏后会影响管网系统的正常运行,造成电厂的经济损失,甚至有可能引起重大安全事故,而阀门内泄漏相比于外泄漏更不易被察觉,因此研究一种内泄漏检测方法非常必要。本论文研究阀门内泄漏温度检测法,搭建阀门内泄漏温度测量实验系统,测量不同工况下的阀门内泄漏温度场分布,建立阀门内泄漏量的预测模型,研制用于阀门内泄漏检测的温度测量模块。首先,搭建阀门内泄漏热电偶温度测量实验系统,测量得到不同压力、不同泄漏量下阀门的温度分布,定性和定量分析入口压力、泄漏量对阀门温度场的影响,基于实验数据建立泄漏量与温差及入口压力的回归预测模型,对该预测模型进行验证。其次,研究阀门内泄漏温度场有限元分析的流体控制方程和传热模型,介绍有限元分析方法和优点,研究温度场有限元分析的具体方法和实现过程。然后,在仿真模型中建立泄漏量与阀门前后端温差及入口压力的关系。在FLUENT中建立阀门系统的仿真模型,先确定出实测泄漏量对应的仿真模型的泄漏孔径,然后仿真出不同压力和泄漏孔径时的温度场,最后得到阀门前后端温度差与泄漏量的对应曲线。最后,设计和研制用于阀门内泄漏检测的温度测量模块。设计基于ADS1118的温度测量电路,设计温度采集和显示的软件程序,对模块进行调试,验证模块的实时测温及显示的功能。

关键词：阀门内泄漏温度测量泄漏量预测温度差

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齿轮泵数字孪生系统的设计与实现

齿轮泵数字孪生系统的设计与实现

作者：王状状兰州理工大学

学位级别：硕士

齿轮泵作为液压系统的核心动力元件,具有结构简单、压力波动小、噪声低、效率高等优点,因此在传统机械行业得到广泛的应用。但随着全球数字化的迅速发展,传统的机械行业开始向智能化、数字化领域转型。传统的齿轮泵设计、优化、实验仿... 详细信息

齿轮泵作为液压系统的核心动力元件,具有结构简单、压力波动小、噪声低、效率高等优点,因此在传统机械行业得到广泛的应用。但随着全球数字化的迅速发展,传统的机械行业开始向智能化、数字化领域转型。传统的齿轮泵设计、优化、实验仿真、运行控制方式已经满足不了市场对液压设备安全性、运行状态数据可视化和智能化控制的迫切需求。开展齿轮泵数字孪生技术的相关研究对齿轮泵数字化、智能化尤为重要。基于此,本文以外啮合齿轮泵为研究对象,主要从以下几个方向进行研究:(1)通过齿轮泵数字化五维模型的提出,分析了齿轮泵数字孪生系统的需求,确定以物理层、虚拟层、数据层、服务层、应用层五个层级为齿轮泵数字孪生系统架构,并通过齿轮泵数字孪生系统架构构建齿轮泵数字孪生系统。(2)使用三维静态建模软件SOLIDWORKS、3DMAX建立齿轮泵数字孪生体的几何和结构模型,使用Unity3D虚拟开发引擎建立齿轮泵数字孪生体行为模型和规则模型,完成齿轮泵数字孪生体虚拟模型的建模。通过虚拟模型虚实映射、空间位姿变换、碰撞检测完成虚拟模型的运动仿真,实现了齿轮泵数字孪生系统虚拟层的构建。(3)基于齿轮泵物理平台,使用PLC对齿轮泵试验台动作控制与传感器信号采集。利用Lab VIEW设计齿轮泵性能退化数据采集系统,通过与PLC建立通讯连接实现物理层的数据采集。将采集到的数据存储至My SQL数据库,使用My SQL Workbench设计数据库E-R模型和数据表结构,最后编写C#脚本将数据虚实集成,实现了齿轮泵数字孪生系统数据层的构建。(4)结合齿轮泵性能退化数据,运用Python编程语言和Py Charm编译环境通过LSTM、GRU、Transformer三种神经网络对齿轮泵泄漏量进行预测。通过预测结果RMSE和测试集预测时间对比分析,将预测效果较为精确的Transformer神经网络融合至虚拟空间对齿轮泵性能退化过程进行智能预测,实现了齿轮泵数字孪生系统服务层的构建。(5)根据齿轮泵数字孪生系统的物理层、虚拟层、数据层、服务层设计系统应用层和功能模块。主要包括系统管理模块、齿轮泵数字孪生系统知识模型模块、齿轮泵自由拆解模块、运动仿真智能监控模块、数据管理模块,并对各个功能模型进行开发和测试,最终完成了齿轮泵数字孪生系统的设计与实现。

关键词：外啮合齿轮泵数字孪生虚拟模型数据集成泄漏量预测