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PHM系统设计方案费效评估模型

计量与测试技术 2024年第4期51卷 7-9页

作者：童晓帆赵建民石家庄扬天科技有限公司河北省机械装备状态监测与评估重点实验室

故障预测与健康管理(PHM)系统是新一代装备安全可靠性的使能技术,已逐步应用于复杂装备密集的行业。针对其设计方案的评估问题,分析了应用PHM系统投入的成本和维修费用,建立了PHM效益模型和装备故障率估算模型,并提出PHM费用效果评估方... 详细信息

故障预测与健康管理(PHM)系统是新一代装备安全可靠性的使能技术,已逐步应用于复杂装备密集的行业。针对其设计方案的评估问题,分析了应用PHM系统投入的成本和维修费用,建立了PHM效益模型和装备故障率估算模型,并提出PHM费用效果评估方法,通过案例分析,说明模型的应用程序和效果。

关键词：故障预测健康管理系统效益

基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的风电机组变桨轴承退化状态评估

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动力工程学报 2024年第5期44卷 782-791页

作者：王晓龙李英晟付锐棋何玉灵华北电力大学机械工程系河北保定071000 华北电力大学河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室河北保定071000

针对风电机组变桨轴承服役过程环境噪声干扰严重、退化状态评估精度低的问题,提出一种基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的退化状态评估模型。该模型将监测数据状态特征获取过程由单通道拓展为多通道进行,通过提... 详细信息

针对风电机组变桨轴承服役过程环境噪声干扰严重、退化状态评估精度低的问题,提出一种基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的退化状态评估模型。该模型将监测数据状态特征获取过程由单通道拓展为多通道进行,通过提出的多元精细复合多尺度波动散布熵算法来获取多通道监测数据的多尺度状态特征,并将累积和检验算法与欧氏距离矩阵测度方法相结合,用于定量衡量基准样本与待分析样本间的差异,从而实现变桨轴承退化状态评估。风电机组变桨轴承全寿命周期加速疲劳实验验证结果表明:该模型能够及时捕捉到变桨轴承的初始退化时刻并且准确跟踪整个退化过程。

关键词：风电机组变桨轴承退化状态评估多元精细复合多尺度波动散布熵累积欧氏距离矩阵测度

基于改进小波阈值的自行火炮信号降噪方法研究

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火炮发射与控制学报 2024年第1期45卷 1-9,22页

作者：刘子昌白永生贾希胜陆军工程大学石家庄校区河北石家庄050003 河北省机械装备状态监测与评估重点实验室河北石家庄050003

为有效滤除自行火炮柴油发动机振动信号中的噪声,提出基于改进小波阈值的振动信号降噪方法。运用改进的自适应噪声完备集成经验模态分解处理原始振动信号得到各个本征模态函数分量,通过多尺度排列熵检测分量的随机性,筛选出需要降噪的分... 详细信息

为有效滤除自行火炮柴油发动机振动信号中的噪声,提出基于改进小波阈值的振动信号降噪方法。运用改进的自适应噪声完备集成经验模态分解处理原始振动信号得到各个本征模态函数分量,通过多尺度排列熵检测分量的随机性,筛选出需要降噪的分量,使用改进的小波阈值降噪方法对筛选出的分量降噪,重构降噪后的分量与无需降噪的分量,获得所需的振动信号。同时,针对人工选取多尺度排列熵中各参数对计算结果影响较大的问题,提出一种改进麻雀搜索算法对多尺度排列熵中各参数进行寻优。分别通过仿真信号和实验室实测数据验证所提方法的可行性和有效性,结果表明:与小波阈值降噪、多小波相邻系数降噪和ICEEMDAN-MPE-小波阈值降噪方法相比,所提方法应用于仿真信号时信噪比分别提升5.989 4 dB、6.078 7 dB和1.565 3 dB;应用于实验室实测数据时,降噪误差比分别降低22.143 3、6.834 9和0.722 7,为自行火炮振动信号降噪提供一种新的思路。

关键词：自行火炮降噪改进小波阈值改进麻雀搜索算法

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基于机器学习的奶牛饲料消耗状态预测模型

农业工程学报 2024年第9期40卷 164-172页

作者：张博罗维平武汉纺织大学机械工程与自动化学院武汉430200 湖北省数字化纺织装备重点实验室武汉430200

饲料作为奶牛重要的营养来源,预测饲料消耗状态对于保障奶牛的健康和提高生产管理效率具有重要意义。然而,由于饲料消耗状态数据呈现出非线性和非平稳的特点,导致预测精度较低。为解决此问题,该研究基于经验模态分解(empirical mode dec... 详细信息

饲料作为奶牛重要的营养来源,预测饲料消耗状态对于保障奶牛的健康和提高生产管理效率具有重要意义。然而,由于饲料消耗状态数据呈现出非线性和非平稳的特点,导致预测精度较低。为解决此问题,该研究基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM),提出了组合改进的自适应噪声完全集成经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)、随机森林(random forest,RF)与改进的LSTM(improved LSTM,ILSTM)的模型,即ICEEMDANRF-ILSTM,来预测饲料消耗状态。其通过调整遗忘门的输出值范围以增强模型的特征学习能力。首先,使用ICEEMDAN对饲料消耗状态数据进行分解,得到多个相对平稳的分量。其次,考虑到每个分量具有不同的特性,采用不同的方法来建模不同的分量,以进一步提升预测效果。具体而言,为了提升模型的精度以及泛化能力,使用RF建模频率最高的分量;同时,使用ILSTM建模其余分量,以捕获序列数据中的长期依赖性。最后,将所有分量的预测结果相加得到最终的预测结果。基于自建数据集的试验结果表明,ICEEMDAN-RF-ILSTM对于饲料消耗状态预测具有较高的准确度,其决定系数R2、平均绝对百分比误差与均方根误差分别为0.993、2.576%和0.596%,表明其能有效预测饲料消耗状态,同时其性能优于ICEEMDAN-LSTM模型。该研究为评估饲料消耗状态提供了可行的方法,可为制定调度决策提供了科学的技术支持,并为牧业智能化建设提供借鉴。

关键词：机器学习饲料状态预测 ICEEMDAN 长短期记忆网络奶牛

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煤矿井下掘进机器人路径规划方法研究

煤田地质与勘探 2024年第4期52卷 152-163页

作者：张旭辉郑西利杨文娟李语阳麻兵董征陈鑫西安科技大学机械工程学院陕西西安710054 陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室陕西西安710054

针对煤矿非全断面巷道条件下掘进机器人移机难度大、效率低下等问题,分析了煤矿井下非结构化环境特征及掘进机器人运动特性,提出了基于深度强化学习的掘进机器人机身路径规划方法。利用深度相机将巷道环境实时重建,在虚拟环境中建立掘... 详细信息

针对煤矿非全断面巷道条件下掘进机器人移机难度大、效率低下等问题,分析了煤矿井下非结构化环境特征及掘进机器人运动特性,提出了基于深度强化学习的掘进机器人机身路径规划方法。利用深度相机将巷道环境实时重建,在虚拟环境中建立掘进机器人与巷道环境的碰撞检测模型,并使用层次包围盒法进行虚拟环境碰撞检测,形成巷道边界受限下的避障策略。考虑到掘进机器人形体大小且路径规划过程目标单一,在传统SAC算法的基础上引入后见经验回放技术,提出HER-SAC算法,该算法通过环境初始目标得到的轨迹扩展目标子集,以增加训练样本、提高训练速度。在此基础上,基于奖惩机制建立智能体,根据掘进机器人运动特性定义其状态空间与动作空间,在同一场景下分别使用3种算法对智能体进行训练,综合平均奖励值、最高奖励值、达到最高奖励值的步数以及鲁棒性4项性能指标进行对比分析。为进一步验证所提方法的可靠性,采用虚实结合的方式,通过调整目标位置设置2种实验场景进行掘进机器人的路径规划,并将传统SAC算法和HER-SAC算法的路径结果进行对比。结果表明:相较于PPO算法和SAC算法,HER-SAC算法收敛速度更快、综合性能达到最优;在2种实验场景下,HER-SAC算法相比传统SAC算法规划出的路径更加平滑、路径长度更短、路径终点与目标位置的误差在3.53 cm以内,能够有效地完成移机路径规划任务。该方法为煤矿掘进机器人的自主移机控制奠定了理论基础,为煤矿掘进设备自动化提供了新方法。

关键词：掘进机器人路径规划深度强化学习智能体虚实结合改进SAC算法煤矿

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基于动态TDFP模型与Wasserstein距离的滚动轴承运行状态评估

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中国工程机械学报 2024年第1期22卷 7-12页

作者：王晓龙付锐棋李英晟周福成华北电力大学机械工程系河北保定071000 华北电力大学河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室河北保定071000

针对滚动轴承运行状态评估问题,提出一种基于动态二维特征概率(TDFP)模型与Wasserstein距离的评估方法。首先通过滚动轴承健康数据样本的均方根和线性峭度指标构建二维性能指标序列,利用多元核密度估计构建TDFP基准模型;然后通过不断累... 详细信息

针对滚动轴承运行状态评估问题,提出一种基于动态二维特征概率(TDFP)模型与Wasserstein距离的评估方法。首先通过滚动轴承健康数据样本的均方根和线性峭度指标构建二维性能指标序列,利用多元核密度估计构建TDFP基准模型;然后通过不断累积的监测数据样本对TDFP模型进行动态更新,并计算Wasserstein距离测度获取基准模型与更新模型之间的量化差异;最后结合自适应健康阈值策略实现对滚动轴承运行状态的动态评估。滚动轴承全寿命周期实验数据验证结果表明:该评估方法能够准确跟踪轴承的退化过程,并及时捕捉到轴承初始退化时刻,对实际工程应用具有一定参考及借鉴价值。

关键词：滚动轴承运行状态评估多元核密度估计 Wasserstein距离 TDFP模型

基于多尺度动态加权多级残差卷积自编码的旋转机械信号降噪方法

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机械工程学报 2024年

作者：杜文辽杨凌凯王宏超巩晓赟赵峰李川郑州轻工业大学河南省机械装备智能制造重点实验室郑州轻工业大学机电工程学院

振动信号常用于监测旋转机械的运行状态，但在采集过程中往往包含大量噪声，为了尽可能去除噪声干扰，提出了一种噪声学习的新型神经网络，即基于多尺度动态加权多级残差卷积自编码网络(MDW-MRSCAE)的降噪方法。确切地，通过深度卷积自... 详细信息

振动信号常用于监测旋转机械的运行状态，但在采集过程中往往包含大量噪声，为了尽可能去除噪声干扰，提出了一种噪声学习的新型神经网络，即基于多尺度动态加权多级残差卷积自编码网络(MDW-MRSCAE)的降噪方法。确切地，通过深度卷积自编码和残差模块结合，使自编码网络对噪声成分进行编码和解码，通过学习噪声特性取代传统学习干净信号。为了解决网络学习中梯度消失问题，提高收敛速度，构建了多层残差结构。特别的，在网络中加入多尺度特征提取网络层加强网络对噪声的特征提取能力。为体现不同卷积核的全局贡献，构造动态加权网络层，自适应调整各卷积核的全局权重，进一步提高网络去噪能力。通过典型模拟信号和不同故障实际轴承信号，验证网络去噪有效性。结果表明，该网络模型优于已发表的同类最新模型，信号高频噪声得到明显抑制。

关键词：噪声学习多尺度卷积核动态加权多级残差网络信号去噪

逐步冷却法结合过冷贮藏技术对鲜切哈密瓜保鲜研究

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食品与发酵工业 2024年

作者：黄玲殷诚钱静王利强江南大学机械工程学院江苏省食品先进制造装备技术重点实验室

鲜切水果极易腐烂变质，该文旨在评估逐步冷却法结合过冷贮藏技术对鲜切哈密瓜的保鲜效果。为延长鲜切哈密瓜过冷贮藏的稳定状态，将鲜切哈密瓜独立包装后放入保鲜盒中并设定逐步冷却法后过冷贮藏，每隔2 d测定菌落总数、色泽、抗氧化... 详细信息

鲜切水果极易腐烂变质，该文旨在评估逐步冷却法结合过冷贮藏技术对鲜切哈密瓜的保鲜效果。为延长鲜切哈密瓜过冷贮藏的稳定状态，将鲜切哈密瓜独立包装后放入保鲜盒中并设定逐步冷却法后过冷贮藏，每隔2 d测定菌落总数、色泽、抗氧化物质含量等理化指标。以直接贮藏在5 ℃的鲜切哈密瓜样品作为对照组。结果表明，鲜切哈密瓜冰点为（-1.83±0.57）℃，过冷点最大值为-4.3 ℃。时间-温度曲线显示，鲜切哈密瓜样品在过冷贮藏期间内部温度保持在-3～-4 ℃未被冻结。与对照组相比，鲜切哈密瓜采用逐步冷却法结合过冷贮藏技术贮藏6 d后，菌落总数降低35%，显著抑制微生物生长，同时，该方法有效减缓硬度下降、降低可溶性固形物损失、减少丙二醛的积累，不造成其品质劣化。为后续鲜切哈密瓜保鲜研究提供了技术参考。

关键词：鲜切哈密瓜过冷贮藏逐步冷却法保鲜

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磁力耦合阵列式压电俘能器振动特性研究

振动工程学报 2024年第7期37卷 1191-1199页

作者：张旭辉朱福林潘家楠陈孝玉郭岩许恒涛田浩西安科技大学机械工程学院陕西西安710054 陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室陕西西安710054

振动能量收集技术有望解决无线传感节点自供电的难题。通过引入非线性磁力,本文设计了一种磁力耦合阵列式压电俘能器(MA-PEH)。基于磁偶极子法建立非线性磁力模型,利用有限元方法获取组合梁的恢复力模型,根据牛顿第二定律及基尔霍夫定... 详细信息

振动能量收集技术有望解决无线传感节点自供电的难题。通过引入非线性磁力,本文设计了一种磁力耦合阵列式压电俘能器(MA-PEH)。基于磁偶极子法建立非线性磁力模型,利用有限元方法获取组合梁的恢复力模型,根据牛顿第二定律及基尔霍夫定律建立系统的动力学模型。仿真分析了激励幅值、激励频率对动力学响应的影响规律,并进行实验验证。研究结果表明:在非线性磁力作用下,系统在谐振频率附近出现混沌和阱间周期运动,这将有利于拓宽俘能器的工作频带;随着激励频率改变,各组合梁始终保持相同的运动状态,当系统处于阱间周期运动状态时,只存在一种类型的组合梁处于高能输出状态。当激励频率分别处于两个组合梁的谐振频率附近时,增大激励幅值,将导致一种类型的组合梁输出被提升,而另一种类型的组合梁输出被抑制。

关键词：压电俘能器非线性动力学响应磁力耦合阵列

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