基于EMD和Teager能量的滚动轴承故障诊断

对滚动轴承故障信号进行Teager能量谱分析是一种有效的方法,但是Teager能量算子使用对象为单分量信号.根据EMD （Empirical Mode Decomposition）能够自适应地把信号分解成单分量调制信号IMF（Intrinsic Mode Function）的特点,提出了一种基于EMD和Teager能量的故障诊断方法.通过对EMD分解出的与原信号互相关系数最大的分量作Teager能量谱分析进行诊断.分析了滚动轴承故障实验信号,并与信号的直接Teager 能量谱作了比较,验证了该方法的有效性.     

变冲击系数的几何参数化变矩器特性模

为解决变矩器特性模型中因冲击损失造成理论预测误差偏大的问题,建立了变冲击损失系数的几何参数化变矩器特性模型.模型以键合图作为系统动力学工具,采用模块化建模方法,分析了各工作轮的工作特性与能量损失,实现了通过几何参数进行工作特性的预测,采用变冲击损失系数的方法来增加模型精度.与样机性能实验结果对比表明,在转速比0至1全区段内,变冲击损失系数方法得出的变矩比和效率百分比误差的波动变化更小,这说明在工况复杂的情况下采用变冲击损失系数方法有一定优势.     

基于EMD和ELM的工厂化育苗水温组合预测模型

针对南美白对虾工厂化育苗水温时序数据存在非线性、非平稳等特点,采用传统单项预测方法预测精度低、鲁棒性差等问题,提出基于经验模态分解(EMD)、相空间重构和极限学习机(ELM)的非线性组合预测模型。在建模过程中,采用EMD方法将工厂化育苗水温原始时序数据多尺度分解为一系列固有模态分量(IMF),并对各分量进行相空间重构,在相空间中对ELM训练建模,分别对各IMF序列进行预测,将各分量预测结果进行叠加重构得到原始水温序列的预测值。将该模型应用于广东省湛江市南美白对虾工厂化育苗水温预测中,结果表明,该模型取得了较好预测效果。与BP神经网络、标准LSSVR和标准ELM等单项预测模型对比分析,模型评价指标MAPE、RMSE和MAE分别为0.015 8、0.032 9和0.096 2,均表明提出的组合模型具有较高预测精度和泛化性能,为南美白对虾工厂化育苗水温调控管理提供了一种有效的技术支持。     

基于经验模态分解与Elman神经网络的月径流预测

针对径流序列的弱相关,非线性特征,直接预测会导致精度低,建立基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)与Elman神经网络的模型进行月径流预测,选取黄河上游唐乃亥水文站1979-2009年的月径流资料为研究对象。首先利用EMD对月径流资料进行处理,得到5个固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)和1个趋势项。为了避免分量太多导致误差过大,将分量进行重组之后得到3个子序列,然后对3个子序列进行Elman神经网络预测。结果表明,EMD与Elman神经网络组合预测精度更高,更加适合复杂的水文序列。该方法可用于径流的中长期预测中。     

基于EMD和Multi-fractal spectrum的BP水机故障诊断

为了准确判断水轮机组的故障,提高水轮机组诊断的精确性,建立了EMD-Multi-fractal spectrum和改进BP神经网络相结合的机组振动故障诊断模型.选取水轮发电机组不同工况下的轴系正常、轴承油膜涡动、转子部件不平衡、转子不对中等状态,采集各状态下的振动信号.经过经验模态分解得到振动信号波各种故障信号的EMD分量,根据信号波形趋势图由EMD系数提取出波形样本,再由多重分形谱算法提取波形样本的特征值alpha(q), f(q),将该特征向量作为BP神经网络的输入进行分类识别.将训练好的神经网络应用于全部样本,得到测试正确率为100%.该模型用波形提取信号特征代替了传统的频谱特性,并结合先进的多重分形谱进行诊断识别,为水轮发电机组故障诊断提供了一种新的思路.应用信号采集于水电厂运行的水轮机,根据诊断的结果对轴系各个部件进行局部校正,通过检测发现振动和摆度都大大减弱.该方法提高了检测精度,增强了人机交互性,具有重要的理论意义和实用价值.     

基于RBF神经网络的离心泵地脚螺栓松动故障诊断

为了准确识别卧式离心泵地脚螺栓松动故障,搭建了卧式离心泵机组诊断平台,采用电涡流传感器对离心泵转子位移进行监测.将采集的转子位移信号经过经验模态分解法(empirical mode decomposition, EMD)分解为多个固有模态函数(intrinsic mode function, IMF),对各层IMF频谱特征、相关系数及能量占比进行分析得到故障敏感分量.最后,通过径向基(radial basis function, RBF)神经网络对离心泵松动故障进行识别预测.结果表明：采用EMD方法可以有效提取出离心泵松动故障特征,IMF5—IMF8层可作为故障特征分量.通过将IMF5—IMF8层的相关系数和能量占比作为故障特征输入到RBF神经网络中进行识别,准确率可达95%.     

基于EMD+FFT联合滤波方法在机床主轴非平稳信号分析中的应用

针对数控磨床主轴振动信号中噪声影响特征值提取的问题,提出了一种基于经验模态分解方法(EMD)与快速傅里叶变换(FFT)联合的滤波方案。首先利用经验模态法(EMD)将主轴振动信号分解成若干个满足内稟模态函数的IMF分量,再利用快速傅里叶变换对每个IMF分量做时频转换,可以得出IMF分量的频域图谱。对包含噪声的IMF分量进行阈值滤波,得到降噪后的IMF分量,将IMF分量重新合成为原信号。利用仿真信号对该方法实验,同时对数控机床主轴信号进行实际测试表明,该方法不仅仅能够很好地分解出主要频率成分,同时弥补了FFT变换无法分析非平稳信号的缺点,提高了EMD算法的精度,有效地滤除主轴信号中的噪声成分。     

基于EMD-LSTM的猪舍氨气浓度预测研究

为提高猪舍氨气浓度预测的精度和效率,提出了基于经验模态分解和长短时记忆神经网络(EMD-LSTM)的猪舍氨气浓度预测模型。首先,将猪舍氨气浓度时间序列数据进行经验模态分解,得到不同时间尺度下的固有模态分量(IMF);然后,对IMF建立LSTM氨气浓度预测模型;最后,将各分量的预测结果相加求和作为猪舍氨气浓度的最终预测值。将本文提出的预测模型应用于江苏省宜兴市实验基地某养猪场的氨气浓度预测中,并与Elman模型、循环神经网络(RNN)模型、LSTM模型和EMD-LSTM模型进行了对比实验,结果表明,基于EMD-LSTM模型的预测精度较高,预测结果与真实值相比较,平均绝对误差、平均绝对百分误差和均方根误差为0. 072 3 mg/m~3、0. 6257%和0. 094 5 mg/m~3。     

基于阶次跟踪和HHT能量谱的轴承故障诊断

提出了一种研究旋转机械瞬态信号的分析方法。对齿轮箱传动加速时测得的原始振动信号进行角域重采样,然后对角域里的信号进行EMD分解得到多个IMF分量,最后对包含故障信息的IMF分量进行了能量谱分析。结果显示：阶次跟踪技术能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的“频率模糊”现象,EMD方法能够将稳态信号分解为多个IMF分量,能量谱能够对轴承故障进行有效诊断。     

基于层次聚类法的EMD-ELM风电功率预测

提出一种基于层次聚类法的EMD-ELM风电功率预测方法,用来解决目前风电站功率预测精度不够的问题.该方法利用层次聚类的聚合算法将天气情况相似的数据经行聚类,使用EMD方法来分解各组功率序列,可以得到相对平稳的数据分量,最后采用ELM模型对各分量经行预测并且重组.由于相似天气情况的数据特征更加的明显,所以经行聚类会使预测...     

基于无人机多时相植被指数的冬小麦产量估测

通过无人机搭载多光谱相机,对不同水分亏缺条件下冬小麦多个生育期进行遥感监测,采用不同种类多光谱植被指数表征冬小麦的生长特征,分析了植被指数与冬小麦产量的相关关系,并利用多时相植被指数构建产量估测数据集,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归和随机森林回归3种机器学习算法进行冬小麦产量估测.结果表明,随着冬小麦的生长,多个植...     

基于CAR-SVM模型的季节性冻融区地下水埋深预测

准确预测地下水埋深是灌区水资源管理的重要依据.考虑到地下水埋深在时间序列上呈现滞后性和非线性,耦合了多变量时间序列CAR与支持向量机SVM,构建了CAR-SVM地下水埋深预测模型.为了提高模型在冻融期的模拟效果,构建了季节性冻融灌区地下水埋深拟合模型--CAR-SVM(T-TF)模型.模拟结果显示,只考虑冻融期气温的CAR-SVM(T-TF)模型优于考虑全年气温的CAR-SVM(T)模型及不考虑气温的CAR-SVM模型.CAR-SVM(T-TF)模型在全灌区地下水埋深的模拟结果:在验证期模型决定系数R^{2为0.954,冻融期R2为0.973;RMSE均小于0.090 m,模型精度较高.将全灌区得到的3阶CAR-SVM(T-TF)模型结构用于灌区内5个灌域地下水埋深模拟,模型在各灌域均有较好的适用性.}     

基于EMD的联合收获机籽粒损失监测传感器设计与试验

玉米清选损失监测受清选脱出物种类多样、环境噪声复杂等影响严重,为了解决清选损失监测精度差、效率低的问题,设计了一款基于最小能量准则EMD（Empirical mode decomposition）去噪方法的清选损失监测传感器,实现了对采集信号中的振动、工噪和杂余等信号分离。利用Matlab仿真对模拟信号进行去噪,与小波去噪、低通滤波法和移动平均法3种去噪方法相比,基于最小能量准则EMD去噪方法在不同信噪比下均方根误差（RMSE）最小,为0.1698,信噪比（SNR）最高,为12.7453,处理后的信号最接近原始信号。为验证该方法的实用性,以籽粒损失率分别为0、5%、10%、15%和20%的冲击样本开展损失率监测传感器台架试验,结果表明：该传感器最小检测误差为1.8%,最大检测误差为3.9%,对比小波去噪、低通滤波法和移动平均法3种去噪方法所得试验数据,最小能量准则EMD去噪方法的平均误差分别减小了2.12、4.40、6.52个百分点,与仿真试验结果一致。该研究对于提高玉米清选损失率检测精度特别是信号处理过程中去噪方法的研究具有重要意义。     

西北地区冬小麦腾发量估算模型适用性评价

为实现对西北地区冬小麦腾发量(ET)的准确估算,在对不同生育期ET的影响因子进行分析后分别采用双作物系数模型、单作物系数模型和Priestley-Taylor(PT)模型模拟ET,并以大型蒸渗仪实测ET为标准值对比其精度.结果表明:气象因子是播种-返青(Ⅰ期)和抽穗-乳熟(Ⅲ期)ET的主导因子,作物因子是乳熟-收获(Ⅳ期)ET的主导因子,2种因子对返青-抽穗(Ⅱ期)和全生育期ET的驱动作用相近;Ⅰ期双作物系数模型、单作物系数模型和PT模型的R²分别为0.511 8,0.239 3,0.374 2,RMSE变化范围为0.284 6~0.366 3 mm/d,总体评价指标GPI排名分别为1,3,2;Ⅱ期3个模型的R²均在0.700 0 以上,RMSE为0.540 9~0.844 0 mm/d,双作物系数模型模拟效果最好;Ⅲ期各模型的R²均高于0.600 0,RMSE为0.828 8~1.258 7 mm/d,双作物系数模型GPI排名第1;Ⅳ期3个模型的R²分别为0.799 1,0.671 6,0.270 8,RMSE为0.968 1~1.946 2 mm/d,作物系数模型模拟精度明显高于PT模型;全生育期各模型RMSE为0.551 5~0.893 6 mm/d,双作物系数模型的R²达到0.902 2.     

西北地区地表太阳总辐射计算模型适用性评价

为有效提高中国西北地区R_s预报精度,选取西北地区11个代表性气象站点1959—2015年逐日气象数据,评价了4种基于日照时数的R_s计算模型(Angstrom-Prescott,Ogelman,Bahel和Louche模型)和2种基于温度的R_s计算模型(Hargreaves和Bristow-Campbell模型)在西北地区4个分区(温带大陆性高温干旱区、温带大陆性干旱区、高原大陆性半干旱区和温带季风半干旱区)的适用性.结果表明:6种模型在西北地区的R_s模拟值与实测值均在P<0.001水平具有统计学意义;基于日照时数的R_s计算模型(R²介于0.901~0.903)精度高于基于温度的模型(R²介于0.695~0.719);其中,基于日照时数的模型中Bahel模型的精度最高,其R²,MAE,MRE,RMSE和NSE分别为0.903,1.624 MJ/(m²·d),15.7%,2.298 MJ/(m²·d)和0.902;基于温度的模型中Bristow-Campbell模型精度最高,其值分别为0.719,2.851 MJ/(m²·d),30.7%,3.959 MJ/(m²·d)和0.713.因此,为有效提高西北地区R_s日值和月值预报精度,在仅有温度资料时推荐使用Bristow-Campbell模型,在仅有日照时数资料时推荐使用Bahel模型.     

基于Weibull函数的平贝母热风干燥特性

为探索平贝母在干燥过程中的内部水分变化规律,实现对其含水率的实时监测,为平贝母的干燥工艺和过程设计提供理论依据,利用干燥箱分别在45、55、65℃条件下获得平贝母的热风干燥特性曲线,并以R2、χ2和RMSE为评价指标,采用常用的4种经典干燥模型建立平贝母干燥动力学模型.试验结果表明:Weibull模型与其他干燥模型相比...     

改进Hargreaves-Samani模型预测广西盆地参考作物蒸散量

准确估算参考作物蒸散量(ET₀)对于区域水资源管理和灌溉决策有着重要意义.Hargreaves-Samani模型(HS)是目前公认结构最简单且精度较高的ET₀估算模型.为了进一步提高HS模型预测精度,采用蜂群理论和广西盆地20个气象站(1961—2019年)数据对HS模型全局校准,使用1961—2000年数据对HS模型进行校准,2001—2019年数据在日、月、年尺度上验证.结果表明：全局优化后的经验参数C,m和a中,参数a随地形起伏差异较大,而参数C和m差异较小;校准后HS模型(平均MAE和R²分别为1.06 mm/d和0.86)优于原始HS模型(MAE和R²分别为2.20 mm/d和0.68);在日、月和年时间尺度上,校准HS模型和原始HS模型都高估了ET₀,但校准的HS模型与P-M模型计算的ET₀更为接近.因此,对仅有温度数据的地区,推荐采用校准的HS模型估算ET₀.     

基于SPA-SSA-BP的小麦秸秆含水率检测模型

为提高基于电容法的小麦秸秆含水率检测模型的检测精度,扩大含水率检测范围,提高模型适应性,本文以小麦秸秆为研究对象,使用LCR数字电桥,测量含水率为10.43％ ～25.89％的秸秆在频率0.05 ～ 100 kHz、容积密度90.03 ～179.42 kg/m3和温度25 ～40℃内的电容,利用连续投影法(Succes...     

泵站加压与重力自流联合供水工程的停泵水锤防护

针对某首部泵站加压与重力自流相结合的长距离、高落差输水工程,基于瞬变流计算中常用的特征线法建立了全系统水力过渡过程数学模型,模拟了系统停泵水锤全过程.为了解决水泵机组掉电后管道中出现的负压问题,提出了在泵后采用空气罐的防护方案,并对空气罐参数进行优化设计,确定了较优的空气罐体型;于管道最高点处设置高位水池,水池后的重力流段采用减压阀与调节池串联的方式进行消能.停泵工况下为避免高位水池漏空,需要关闭各个减压阀.为了防止关阀产生的升压水锤超过管道承压标准从而发生爆管事故,同时考虑到各调节池水位波动的影响,选择不同关阀方案进行对比.计算结果表明,本工程空气罐较优体积为15 m³,停泵后减压阀采用120 s一段直线关闭.由于减压阀后设置调节池,相继关阀和同时关阀对结果影响较小.研究结论为同类供水工程的设计和安全运行提供了参考.