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基于改进的数据融合滚动轴承故障诊断

铁道学报 2022年第10期44卷 24-32页

作者：齐咏生白宇高胜利李永亭内蒙古工业大学电力学院内蒙古呼和浩特010080 内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司内蒙古呼和浩特010050

针对滚动轴承单一诊断方法造成误诊率高、可靠性低的缺陷,提出一种基于变分模态分解(VMD)-支持向量机(SVM)和数学形态学(MM)-相关性分析(CA)的复合诊断算法。该算法采用双通道并行诊断,通道1使用VMD在频域分解故障信号,并结合贝叶斯SVM... 详细信息

针对滚动轴承单一诊断方法造成误诊率高、可靠性低的缺陷,提出一种基于变分模态分解(VMD)-支持向量机(SVM)和数学形态学(MM)-相关性分析(CA)的复合诊断算法。该算法采用双通道并行诊断,通道1使用VMD在频域分解故障信号,并结合贝叶斯SVM分类器获取诊断结果的后验概率,具有诊断准确性高的优点;通道2使用MM方法在时域中提取故障特征,通过CA方法获得诊断结果的相关性系数,具有较强的泛化能力。通过改进的加权平均证据理论方法将两通道判定结果有机融合,发挥两种单一方法的优势互补,实现复合式故障诊断。使用轴承故障试验台对复合算法进行验证,与单一方法进行对比。结果表明:该复合算法可有效提取非平稳信号中的故障特征,提高诊断结果的可靠性。

关键词：滚动轴承变分模态分解数学形态学数据融合故障诊断

基于AVMD和谱相关分析的风电机组轴承故障诊断

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太阳能学报 2019年第7期40卷 2053-2063页

作者：齐咏生白宇高胜利李永亭内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010080 内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司呼和浩特010050

针对传统时频分析方法分解不准确、效率低下的问题,提出一种改进的自适应变分模态分解(AVMD)方法,该方法预先使用短时傅里叶变换预估模态数量,并对原始信号频谱与分量叠加频谱进行谱相关分析筛选最优惩罚因子,提高变分模态分解(VMD)的... 详细信息

针对传统时频分析方法分解不准确、效率低下的问题,提出一种改进的自适应变分模态分解(AVMD)方法,该方法预先使用短时傅里叶变换预估模态数量,并对原始信号频谱与分量叠加频谱进行谱相关分析筛选最优惩罚因子,提高变分模态分解(VMD)的精确性,与经验模态分解(EMD)、聚合经验模态分解(EEMD)、小波变换相比,该方法分解速度快、准确度高。之后,结合AVMD和谱相关分析提出一种新的滚动轴承故障诊断方法,该方法首先采用AVMD将已知故障信号分解成若干本征模态,并使用主要成分分析(PCA)降维去噪后构成故障模型库;然后对新采集的检测信号进行相同处理得到检测特征向量;最后将检测向量和故障库故障库特征向量分别进行频域内谱相关性分析和判别,实现故障诊断。使用西储大学实验台轴承数据和实际风场采集数据对该方法进行验证,诊断结果表明该方法相比于传统方法,识别率有明显提高。

关键词：故障诊断风电机组相关性分析方法滚动轴承自适应变分模态分解

基于自适应数学形态学的滚动轴承故障诊断方法

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大连理工大学学报 2018年第3期58卷 238-245页

作者：齐咏生张双龙高胜利李永亭王林内蒙古工业大学电力学院内蒙古呼和浩特010080 内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司内蒙古呼和浩特010050

作为一种非线性信号处理方法,数学形态学法对信号的特征提取完全在时域中进行,与其他非线性非平稳的信号处理方法相比,它具有幅值不偏移、不衰减等显著优点.基于此,提出一种自适应的数学形态学和谱相关分析相结合的轴承故障诊断方法.该... 详细信息

作为一种非线性信号处理方法,数学形态学法对信号的特征提取完全在时域中进行,与其他非线性非平稳的信号处理方法相比,它具有幅值不偏移、不衰减等显著优点.基于此,提出一种自适应的数学形态学和谱相关分析相结合的轴承故障诊断方法.该方法通过基于信号的三角结构元素和非单一形态学开闭运算对已知故障信号加以训练,自适应得到各故障类型的结构元素高和最优开闭运算加权因子,构建形态学模型;之后将测试信号通过形态学模型进行特征提取,并与训练信号进行频域内相关性分析;最终根据相关系数大小识别故障.以西储大学轴承故障数据为例,表明了该方法不仅能识别出不同类型的故障,而且还能识别不同损伤等级的故障,相比传统的方法识别率和可靠性有所提高.

关键词：滚动轴承自适应数学形态学三角结构元素相关性分析:故障诊断

基于中心损失-改进卷积自编码器的滚动轴承半监督故障诊断

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振动与冲击 2023年第7期42卷 301-311页

作者：齐咏生巩育瑞高胜利刘利强李永亭内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010080 内蒙古自治区机电控制重点实验室呼和浩特010051 内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司呼和浩特010050

当前基于深度学习的旋转机械故障诊断技术,凭借其强大的逐层加工和内置特征变换功能受到广泛关注,然而传统用于故障诊断的深度网络需要大量标签数据,且诊断结果依赖于标签的数量和准确性。为此,提出一种基于中心损失-改进卷积自编码器(c... 详细信息

当前基于深度学习的旋转机械故障诊断技术,凭借其强大的逐层加工和内置特征变换功能受到广泛关注,然而传统用于故障诊断的深度网络需要大量标签数据,且诊断结果依赖于标签的数量和准确性。为此,提出一种基于中心损失-改进卷积自编码器(center loss-improved convolutional auto-encoder, CL-ICAE)的半监督故障诊断方法。该方法首先利用连续小波变换将故障信号转换为时频图,细化故障特征表征;之后构建改进的卷积自编码器网络结构,并引入批量归一化(batch normalization, BN)和Dropout,在特征提取阶段防止过拟合;之后在分类阶段,通过将中心损失(center loss)引入Softmax损失函数,构建联合损失函数,使故障特征实现类内距离更小,特征差异更大,进一步提高分类精度。最后,将所提方法通过凯斯西储大学轴承数据集和轴承故障试验平台进行验证,结果表明在少量标签样本情况下,均可实现有效的故障诊断,提升诊断准确率。

关键词：滚动轴承卷积自编码器半监督批量归一化(BN) 中心损失(CL)

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基于双结构深度学习的滚动轴承故障智能诊断

振动与冲击 2021年第10期40卷 103-113页

作者：齐咏生郭春雨师芳高胜利李永亭内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010080 内蒙古自治区机电控制重点实验室呼和浩特010051 内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司呼和浩特010050

大型转动机械在工业生产过程中,轴承故障频发,呈现出一种“大数据”的特性,并且现场获取的故障数据往往是不完备和无标签的,亟需开发具有自学习能力的诊断算法。针对该研究提出一种基于双结构深度学习的轴承故障类型与损伤程度的智能诊... 详细信息

大型转动机械在工业生产过程中,轴承故障频发,呈现出一种“大数据”的特性,并且现场获取的故障数据往往是不完备和无标签的,亟需开发具有自学习能力的诊断算法。针对该研究提出一种基于双结构深度学习的轴承故障类型与损伤程度的智能诊断算法。该方法使用不完备的数据建模,分为故障类型自学习网络和故障损伤等级识别网络两个结构。对轴承故障信号进行形态学滤波,抑制部分噪声,增强信号的脉冲特征;对消噪后信号进行S变换得到时频图,获取故障类型的共性特征;并将时频图作为卷积神经网络(CNN)的输入,利用网络的相似性度量在目标空间对同类型样本汇聚、不同类型样本分离,实现对轴承故障类型的分类与新故障类型的自学习。将实现故障类型分类的信号经归一化处理后作为深度置信网络(DBN)的输入,利用DBN对微小故障的敏感性对不同损伤程度的差异特征进行提取,之后将提取的特征作为贝叶斯分类器的输入,依据后验概率判别规则实现故障损伤等级自主识别。将该方法应用于西储大学实验平台的滚动轴承故障数据,结果表明,该方法在不完备数据建模的情况下,不仅能完成故障类型与损伤等级的准确分类,而且还能实现故障自学习和损伤等级自增长,增强了诊断过程的智能性。

关键词：卷积神经网络(CNN) 深度置信网络(DBN) 贝叶斯分类器滚动轴承相似性度量不完备数据建模

基于EEMD-KECA的风电机组滚动轴承故障诊断

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太阳能学报 2017年第7期38卷 1943-1951页

作者：齐咏生张二宁高胜利王林高学金内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010080 内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司呼和浩特010050 北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124

针对传统频域诊断算法不能充分挖掘出非线性、非平稳信号内部本质信息的问题,提出基于聚合经验模态分解(EEMD)的复合特征提取和基于核熵成分分析(KECA)的故障自动诊断算法。该方法首先采用EEMD将原始信号分解成若干特征模态函数(IMF),计... 详细信息

针对传统频域诊断算法不能充分挖掘出非线性、非平稳信号内部本质信息的问题,提出基于聚合经验模态分解(EEMD)的复合特征提取和基于核熵成分分析(KECA)的故障自动诊断算法。该方法首先采用EEMD将原始信号分解成若干特征模态函数(IMF),计算IMF能量和信号的能量熵构建复合特征向量并作为KECA的输入,之后建立KECA非线性分类器并引入一种新的监测统计量——散度测度统计量,实现故障的实时监测与自动诊断。采用KECA可实现根据熵值大小进行特征分类,具有较强的非线性处理能力,且不同特征信息之间呈现出显著的角度差异,易于分类。最后通过实际风电机组滚动轴承应用实例对算法进行验证,结果表明该方法可有效提取信号中的故障特征,实现对滚动轴承的故障诊断,相比神经网络分类方法具有更高的识别率。

关键词：故障诊断聚合经验模态分解核熵成分分析能量熵滚动轴承

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对企业推行全面预算管理的思考

内蒙古统计 2005年第5期 27-28页

作者：杨秀云内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司

随着我国经济体制改革的不断深入,企业的产权结构发生了变化,出现了分散的多元化的投资者群体,企业也出现了所有权与经营权的两权分离。企业投资者不仅关注企业当前的经营成果,而且关注企业未来的发展前景;不仅关注企业当前实现的利润,... 详细信息

随着我国经济体制改革的不断深入,企业的产权结构发生了变化,出现了分散的多元化的投资者群体,企业也出现了所有权与经营权的两权分离。企业投资者不仅关注企业当前的经营成果,而且关注企业未来的发展前景;不仅关注企业当前实现的利润,而且关注企业未来的盈利能力和发展能力;

关键词：目标利润导向全面预算管理预算财政管理企业企业管理

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低碳经济下企业财务管理目标探析

内蒙古统计 2012年第3期 48-50页

作者：毕显天内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司

一、我国发展低碳经济的制约因素在全球发展低碳经济的浪潮中,我国必然选择低碳经济的发展之路,可是针对我国的国情,我们在发展低碳经济时有什么样的制约因素呢?(一)我国发展低碳经济并没有现成的模式可循目前世界在低碳经济发展方面并... 详细信息

一、我国发展低碳经济的制约因素在全球发展低碳经济的浪潮中,我国必然选择低碳经济的发展之路,可是针对我国的国情,我们在发展低碳经济时有什么样的制约因素呢?(一)我国发展低碳经济并没有现成的模式可循目前世界在低碳经济发展方面并没有固定成熟的模式可循,即使是在低碳经济发展比较好的一些国家,如英国、日本、丹麦等,他们所选择的低碳经济的发展之路也不尽相同,低碳经济的发展也各具特色。所以我国想要发展低碳经济,构建低碳型社会只能是结合自身现状在探索中前行。

关键词：财务管理目标竞争力计算公式理财目标竞争能力低碳经济企业企业管理

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浅议企业财务会计报告的发展趋势

内蒙古统计 2012年第2期 40-42页

作者：李天海内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司

一、财务会计报告变革的必要性与可行性(一)财务会计报告变革的必要性会计的发展与企业的财务环境息息相关。20世纪90年代以来,高科技推动了国际经济的迅猛发展,金融创新日新月异的同时也带来了极大的风险。由于一些资产负债表外业务和... 详细信息

一、财务会计报告变革的必要性与可行性(一)财务会计报告变革的必要性会计的发展与企业的财务环境息息相关。20世纪90年代以来,高科技推动了国际经济的迅猛发展,金融创新日新月异的同时也带来了极大的风险。由于一些资产负债表外业务和表外项目不断增加,人们纷纷指出。

关键词：企业财务会计报告未来财务报告决策有用观会计报表会计信息经济信息实时报告