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推进轴系弯-纵耦合非线性效应对推力测量精度影响研究

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船舶力学 2024年第7期28卷 1063-1072页

作者：邹冬林马相龙吴昊薛林杨宇泽塔娜饶柱石上海交通大学振动、冲击、噪声研究所机械系统与振动国家重点实验室上海200240 上海船舶设备研究所上海200031 高新船舶与深海开发装备协同创新中心上海200240

高精度监测推进轴系推力对船舶快速性预报、船-机-桨优化匹配及轴系健康管理等具有重要意义。然而,对于超长推进轴系,由于其跨距大、细长比(轴系半径与长度之比)小、且承受推力大,此时轴系将产生严重弯-纵耦合非线性变形。这将对基于应... 详细信息

高精度监测推进轴系推力对船舶快速性预报、船-机-桨优化匹配及轴系健康管理等具有重要意义。然而,对于超长推进轴系,由于其跨距大、细长比(轴系半径与长度之比)小、且承受推力大,此时轴系将产生严重弯-纵耦合非线性变形。这将对基于应变或变形位移等形变信息来测量推力的方法产生重要影响。因此,本文研究推进轴系弯-纵耦合非线性效应对推力测量精度的影响。考虑Von Karman非线性位移-应变关系,利用Hamilton变分原理结合有限元方法建立推进轴系非线性力学模型,研究弯-纵耦合效应对轴系变形位移和应变的影响规律,以及由此引起的推力测量误差。研究结果表明:在低转速时,轴系弯-纵耦合效应较弱,对推力测量影响很小;高转速时,忽略轴系弯-纵耦合效应将引起较大测量误差(240 r/min时,误差可达13.95%);测点越靠近螺旋桨,弯-纵耦合效应越强,推力测量误差越大,因此将测点布置在轴系前端推力轴承附近可有效减少轴系弯-纵耦合效应引起的测量误差。研究结果对跨度大、细长比小的超长轴系推力测量有指导意义。

关键词：推进轴系推力测量非线性弯-纵耦合有限元法

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船舶螺旋桨推力的在线高精度辨识方法

中国舰船研究 2024年第3期19卷 310-318页

作者：马相龙吴昊邹冬林薛林塔娜饶柱石上海船舶设备研究所上海200031 上海交通大学机械系统与振动全国重点实验室上海200240 上海交通大学振动、冲击、噪声研究所上海200240 高新船舶与深海开发装备协同创新中心上海200240

[目的]螺旋桨推力在轴系上产生的微弱形变信号易被干扰噪声所淹没,导致难以准确测量其推力,故提出一种在低信噪比下仍具有很高精度的螺旋桨推力测量方法。[方法]综合考虑测量数据误差的影响以及数据中潜藏的力学机制,基于Kalman滤波结... 详细信息

[目的]螺旋桨推力在轴系上产生的微弱形变信号易被干扰噪声所淹没,导致难以准确测量其推力,故提出一种在低信噪比下仍具有很高精度的螺旋桨推力测量方法。[方法]综合考虑测量数据误差的影响以及数据中潜藏的力学机制,基于Kalman滤波结合推力–位移状态方程建立轴系推力辨识模型,并以恒定转速、变转速及低频波动转速3种工况为例开展轴系推力测量研究,分析不同信噪比下该方法的推力辨识精度与鲁棒性。[结果]研究结果表明,当信噪比仅为20 dB时,推力辨识的最大相对误差仅为3.56%,验证了其在低信噪比下的高精度辨识能力与鲁棒性。[结论]研究成果可为实船环境下螺旋桨推力及轴系状态的在线实时高精度监测提供参考。

关键词： Kalman滤波推力辨识推进轴系位移测量在线监测

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智能制造系统的数字孪生正向监测与反向控制方法

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计算机集成制造系统 2024年

作者：韩冬阳夏唐斌范宜静王皓奚立峰上海交通大学-弗劳恩霍夫协会智能制造创新中心上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室机械与动力工程学院

针对智能制造系统的监测评估与控制优化问题，本研究提出了面向工业现场的正反向数字孪生管理方法。正向由数据映射孪生实体提供监控服务，反向模拟控制优化物理实体行为完成反馈，实现制造过程的全闭环管控。方法由信息物理系统串联物... 详细信息

针对智能制造系统的监测评估与控制优化问题，本研究提出了面向工业现场的正反向数字孪生管理方法。正向由数据映射孪生实体提供监控服务，反向模拟控制优化物理实体行为完成反馈，实现制造过程的全闭环管控。方法由信息物理系统串联物理真实数据与孪生虚拟数据，搭建与五维模型呼应的多层架构。设计了多尺度多层次的孪生建模方法，结合模型定义与有限状态机技术，在虚幻引擎上搭建物理属性和动作行为的孪生场景。通过融入人工智能与行为模拟模型，将上下文数据信息纳入功能服务中，使系统能够有效利用融合数据，分析评估设备健康状态，生成仿真行为控制加工过程。最后，面向某装配件智能制造系统搭建了平台，验证了模型成熟度与孪生可靠性。

关键词：智能制造系统数字孪生状态监测预估反向控制

一种面向机械设备故障诊断的可解释卷积神经网络

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机械工程学报 2024年第12期60卷 65-76页

作者：陈钱陈康康董兴建皇甫一樊彭志科孟光上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室上海200240 上海交通大学振动、冲击、噪声研究所上海200240 宁夏大学机械工程学院银川750021

卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)以其强大的特征提取和分类能力,被广泛应用于机械系统故障诊断任务中。但CNN是一个典型的“黑箱模型”,其决策机理和分类依据并不明确。这不仅降低了智能诊断结果的可信性,还限制了在高... 详细信息

卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)以其强大的特征提取和分类能力,被广泛应用于机械系统故障诊断任务中。但CNN是一个典型的“黑箱模型”,其决策机理和分类依据并不明确。这不仅降低了智能诊断结果的可信性,还限制了在高可靠性要求故障诊断中的应用。针对这一问题,具有物理意义的Chirplet变换被引入到传统卷积层中,形成具有优异可解释性的Chirplet卷积层和Chirplet-CNN,进而提出将Chirplet-CNN用于故障诊断的完整流程。一系列试验表明,Chirplet-CNN以其提取时频特征的特点,不仅拥有和当前先进方法相近的优异故障诊断能力,而且在可解释性方面具有突出表现,即能够通过频谱分析对CNN提取类别特征和做出判断的频带依据进行解释。此外,进一步的分析结果表明,所提出的Chirplet卷积层具有良好的通用性,与不同深度的CNN模型进行组合,均能有效提高其诊断精度并获得不错的解释结果。

关键词：卷积神经网络可解释性 Chirplet变换时频变换深度学习故障诊断

LPP燃烧室振荡燃烧特性、火焰结构和NO_(x)排放的实验研究

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热能动力工程 2024年第1期39卷 149-157页

作者：孙培锋陆启亮葛冰臧述升上海发电设备成套设计研究院有限责任公司上海200240 上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

利用动态压力传感器、平面激光诱导荧光(Planer Laser Induced Fluorescence,PLIF)测量系统和气体分析仪针对不同入口气流旋流数和空气含湿量条件下,贫预混预蒸发(Lean Premixed Prevaporized,LPP)燃烧室中振荡燃烧特性、火焰结构变化... 详细信息

利用动态压力传感器、平面激光诱导荧光(Planer Laser Induced Fluorescence,PLIF)测量系统和气体分析仪针对不同入口气流旋流数和空气含湿量条件下,贫预混预蒸发(Lean Premixed Prevaporized,LPP)燃烧室中振荡燃烧特性、火焰结构变化规律和NO_(x)排放特性开展了实验研究。研究表明:在一定条件下,随着燃烧室入口气流旋流数增加,激励出振荡燃烧的当量比区域扩大,所激励的振荡燃烧强度不断增加,但振荡燃烧的主频则不断下降,火焰变得更加紧凑且不断向燃烧室中心和上游壁面发展;随着燃烧室入口空气含湿量的增加,振荡燃烧强度会下降甚至消失,振荡燃烧的主频增加,火焰结构由振荡燃烧时的平整型火焰向稳定燃烧时的V型火焰转变,火焰的位置也向燃烧室侧壁面和下游方向移动;LPP燃烧室中NO_(x)排放会随着燃烧室入口空气含湿量和入口气流旋流数的增加而下降。

关键词：贫预混预蒸发旋流数含湿量振荡燃烧火焰结构 NO_(x)

儿童期冠状动脉异常起源于主动脉个体化外科治疗策略

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中国胸心血管外科临床杂志 2024年第2期31卷 263-268页

作者：罗凯郑景浩张蔚祝忠群潘燕军何晓敏孙琦上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心心脏中心上海200127

目的探讨儿童期冠状动脉(冠脉)异常起源于主动脉(anomalous aortic origin of coronary artery,AAOCA)的个体化外科治疗策略及预后情况。方法回顾性分析2018年3月—2021年8月上海儿童医学中心心脏中心收治的AAOCA患儿的临床资料。结果... 详细信息

目的探讨儿童期冠状动脉(冠脉)异常起源于主动脉(anomalous aortic origin of coronary artery,AAOCA)的个体化外科治疗策略及预后情况。方法回顾性分析2018年3月—2021年8月上海儿童医学中心心脏中心收治的AAOCA患儿的临床资料。结果共纳入17例患儿,其中男13例、女4例,中位年龄88(44,138)个月,中位体重25(18,29)kg。全组患儿均接受手术治疗,冠脉处理方法包括:冠脉去顶术9例,冠脉移植术5例及冠脉开孔术3例。1例患儿因严重心功能不全(左心室射血分数15%)术后预防性应用机械辅助循环,辅助12 d后顺利撤机。术后早期无死亡病例发生,平均ICU停留时间(4.3±3.0)d,总住院时间(14.4±6.1)d,出院后均接受规律抗凝治疗3个月。术后中位随访时间15(13,24)个月,所有患儿未再发生胸痛、晕厥等临床症状,心功能分级较术前明显改善,影像学检查显示术侧冠脉血流通畅,无再狭窄发生。结论AAOCA易诱发心肌缺血甚至心源性猝死,一经诊断需尽快手术治疗;根据冠脉解剖特点采用个体化手术方式治疗AAOCA早期效果满意,中期随访患儿症状改善明显,心功能恢复良好。

关键词：冠状动脉异常起源于主动脉心肌缺血个体化外科治疗策略

基于同步挤压变换和深度迁移学习的GIS隔离开关故障诊断

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电力自动化设备 2024年第2期44卷 218-224页

作者：马佳琪王丰华盛戈皞钱勇张建磊王峰刘永上海交通大学电气工程系上海200240 山东泰开高压开关有限公司山东泰安271000

为实现气体绝缘组合电器(GIS)隔离开关机械故障的智能诊断,基于GIS隔离开关分合闸过程中的振动信号,提出了基于深度迁移学习的GIS隔离开关机械故障诊断方法。首先应用二阶同步挤压傅里叶变换(FSST2)获取GIS隔离开关振动信号的时频分布,... 详细信息

为实现气体绝缘组合电器(GIS)隔离开关机械故障的智能诊断,基于GIS隔离开关分合闸过程中的振动信号,提出了基于深度迁移学习的GIS隔离开关机械故障诊断方法。首先应用二阶同步挤压傅里叶变换(FSST2)获取GIS隔离开关振动信号的时频分布,然后基于深度迁移学习的思想构建预训练模型并进行优化,建立了GIS隔离开关机械故障智能诊断模型。对某GR角型GIS隔离开关正常和典型机械故障状态下的振动信号的分析结果表明,基于FSST2得到的GIS隔离开关振动信号时频表示具有较好的能量聚集性,所建立的GIS隔离开关机械故障智能诊断模型识别准确率高且模型复杂度低,可用于GIS隔离开关机械故障的高效诊断。

关键词： GIS隔离开关故障诊断同步挤压变换时频分布深度迁移学习

基于固-气-液耦合的气垫船水下辐射噪声数值分析

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船舶力学 2024年第6期28卷 942-950页

作者：赵丽刚盛瑞琨胡建辉杨德庆中国船舶及海洋工程设计研究院上海200011 海洋工程国家重点实验室上海200240 高新船舶与深海开发装备协同创新中心上海200240 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院上海200240 上海交通大学三亚崖州湾深海科技研究院海南三亚572024

气垫船水下声辐射是复杂的船体结构-气垫-周围水体三类介质声振耦合过程,其声传递特性是气垫船声学分析中的难点。本文以某全垫升气垫船为研究对象,结合声固耦合有限元法与解析法,探究气垫船水下辐射噪声传递特性。通过建立固-气-液声... 详细信息

气垫船水下声辐射是复杂的船体结构-气垫-周围水体三类介质声振耦合过程,其声传递特性是气垫船声学分析中的难点。本文以某全垫升气垫船为研究对象,结合声固耦合有限元法与解析法,探究气垫船水下辐射噪声传递特性。通过建立固-气-液声固耦合有限元模型,计算机械激励与垫升风机声激励,并以试验固有频率修正数值模型;通过声透射解析公式计算空气螺旋桨、燃气轮机等设备声激励辐射的水下噪声。采用距离左、右舷1 m处线上各点的总声压级作为评价指标。结果表明:气垫船水下辐射噪声为宽带噪声;有限元法计算的水下辐射噪声在低频时集中分布于气垫-周围水体耦合面附近,随着频率的升高,水下噪声增大并逐渐呈不规则干涉状分布;空气螺旋桨等声激励直接辐射水下噪声主要为近场低频噪声,在设备声激励辐射范围内声压平均占比约为40%。本文揭示的水下辐射噪声传递特性对气垫船减振降噪具有重要指导意义。

关键词：全垫升气垫船水下辐射噪声固-气-液耦合噪声传递特性

考虑传感器位置的Bagging集成卷积神经网络柱塞泵故障诊断模型

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机械设计与研究 2024年第4期40卷 220-225页

作者：滕建强罗风张菁张玉涛夏唐斌中国石油化工股份有限公司西北油田分公司新疆乌鲁木齐830011 上海交通大学机械与动力工程学院机械系统与振动国家重点实验室、上海交通大学弗劳恩霍中心上海200240 嘉洋智慧安全科技(北京)股份有限公司北京100012

针对柱塞泵故障诊断中存在的振动数据不平稳和诊断精度低问题,提出一种考虑传感器位置信息的Bagging集成卷积神经网络(Sensors location considered-bagging-convolution neural network,SLC-B-CNN)故障诊断模型。首先将短时傅里叶变换... 详细信息

针对柱塞泵故障诊断中存在的振动数据不平稳和诊断精度低问题,提出一种考虑传感器位置信息的Bagging集成卷积神经网络(Sensors location considered-bagging-convolution neural network,SLC-B-CNN)故障诊断模型。首先将短时傅里叶变换后的二维振动时频信息与经独热编码后的传感器位置信息匹配以构建数据集,然后设计混合双输入CNN模型作为基分类器,最后将数据集输入以简单平均法聚合的SLC-B-CNN模型中,在实验柱塞泵数据集上验证了所提出的SLC-B-CNN模型,在测试集上的准确率高达92%,各类故障平均召回率为89%,表现优于CNN模型和随机森林(Random forest,RF)模型。

关键词：柱塞泵故障诊断卷积神经网络集成学习传感器位置信息