轴承故障诊断的最优化随机共振方法分析

现代机械设备正朝着大型、复杂和高速方向发展,导致其长期在强噪声环境下运行,使得通过振动分析检测微弱故障变得极为困难。因此,从强噪声背景中提取微弱故障信号成为机械故障诊断的关键问题。随机共振利用噪声能量来加强特征信号能量,特别适合于现代机械设备微弱故障诊断,然而,共振系统结构参数对其输出结果影响较大。针对这一实际情况,为了更好地对故障轴承进行精确诊断,以随机共振理论为依据,提出了基于人工蜂群算法的自适应随机共振新方法。以随机共振输出信噪比作为算法的目标函数,利用人工蜂群算法搜索全局最优解,实现双稳系统参数的自适应调节,获得信噪比最大时的系统参数,最终实现从强噪声环境中检测出微弱信号。数值仿真和轴承故障诊断试验表明:该方法得到的输出频率谱故障频率峰值比经典随机共振方法得到的峰值高20%,可用于强噪声环境下轴承故障识别和诊断。     

综合模式分量能量及时频域特征的柴油机故障诊断

柴油机缸盖振动信号中包含着丰富的柴油机工作状态信息,利用缸盖振动信号诊断柴油机工作状态是一种有效方法。鉴于缸盖振动信号非平稳性的特点,该文提出用经验模式分解方法对获取的信号进行分解,选取前三阶的模式分量近似代替原信号,用模式分量的能量百分比、重心频率和重心幅值、偏度、峭度、方差等构成柴油机工作状态特征向量,基于支持向量机对实测的柴油机故障进行诊断分类,诊断的正确率达到92%以上,验证了方法的可行性。该研究也可为其他机械设备的故障诊断提供参考。     

基于本体推理的水稻虫害诊断系统研究

针对江西省水稻虫害的特点和特征,采用Protege建立了专家知识本体库,基于本体推理方法实现了虫害诊断推理,并运用相似度算法解决了知识不确定性的诊断问题。开发的水稻虫害诊断系统集诊断、防治和查询多种功能于一体,对南方红壤丘陵区水稻虫害的诊断和防治具有很好的应用价值。     

采用LWD-QPSO-SOMBP神经网络的拖拉机柴油机故障诊断

针对目前拖拉机柴油机故障诊断中单BP（Back Propagation）神经网络模型的局限性,该研究提出一种LWD-QPSO-SOMBP（Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络的拖拉机柴油机故障诊断模型。首先,将SOM（Self Organizing Maps）神经网络和BP神经网络结合,重置网络结构并利用LWD-QPSO（Linear Weight Decrease-Quantum Particle Swarm Optimization）算法对网络的权值和阈值进行优化;然后,分析拖拉机柴油机的故障机理,确定反映故障发生的数据信号;最后,确定LWD-QPSO-SOMBP神经网络模型的结构参数,基于CAN（Controller Area Network）总线技术采集潍柴WP6型拖拉机柴油机传感器信号数据对LWD-QPSO-SOMBP神经网络的性能进行测试,并将测试结果与BP神经网络、SOMBP（Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络、PSO-SOMBP（Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络、LWD-PSO-SOMBP（Linear Weight Decrease-Particle Swarm Optimization-Self Organizing Maps Back Propagation）神经网络及改进量子粒子群（Improved Quantum Particle Swarm Optimization,IQPSO）算法优化后的SOMBP神经网络的测试结果进行对比。试验结果表明, LWD-QPSO-SOMBP神经网络输出总误差为0.111 8、平均相对误差为0.005 8、均方误差为0.000 3,相比于其他5种神经网络均为最低。LWD-QPSO-SOMBP神经网络充分发挥并有效综合了SOM神经网络在数据预处理及PSO算法在优化BP神经网络初始权值阈值方面的优势,实现了拖拉机柴油机的高精度故障诊断。LWD-QPSO-SOMBP神经网络由于使用SOM神经网络结构对输入数据进行预处理,网络收敛速度大幅度提升,相比单BP神经网络,迭代次数由2 431次降为63次,下降了97.40%;同时采取LWD-QPSO算法对BP神经网络的初始权值阈值进行优化,降低了传统PSO算法的粒子适应度,进一步提高了网络的收敛精度和收敛速度,相比传统PSO算法,粒子适应度从0.15降为0.11,下降了26.67%,网络训练误差由0.004降为0.000 6,下降了85.00%;LWD-QPSO-SOMBP神经网络的故障诊断准确率大幅度提升,相比于单BP神经网络,输出总准确率由85.00%上升至99.44%。研究结果可为高精度拖拉机柴油机故障诊断提供参考。     

马铃薯缺素图像预处理并行化方法分析

利用滤波算法对马铃薯缺素叶片图像进行预处理,以更好地提取叶片图像的颜色特征、纹理特征和形状特征量,提高马铃薯营养成分分析的识别率,并且对滤波算法进行了并行化优化,以此来提高马铃薯营养成分分析诊断的速率。     

基于SDAE-BP的联合收割机作业故障监测

为了解决联合收割机作业故障的非线性特征信号难以提取的问题,该研究提出了一种基于堆叠去噪自动编码器(Stack Denoising Auto Encoder, SDAE)和BP神经网络(Back Propagation,BP)融合的联合收割机作业故障监测及诊断的方法(SDAE-BP)。以转速传感器采集联合收割机脱粒滚筒转速、籽粒搅龙转速、喂入搅龙转速、杂余搅龙转速、风机转速、输送链耙转速、割刀频率以及逐稿器振动频率,并将采集的数据集作为系统的输入。利用SDAE提取输入信号的深层次特征,并由BP神经网络辨识收割机作业状态,实现联合收割机故障监测。在SDAE-BP模型训练过程中,去噪自动编码器(Denoising Auto Encode, DAE)依次经带有不同分布中心噪声的原始数据进行训练,然后将其堆叠,并通过误差反向传播算法对模型参数进行优化,以提升模型识别故障性能和泛化能力。试验结果表明,对于2018年联合收割机田间试验数据,模型的故障诊断准确率达到99.00%,与SDAE和BP神经网络相比,分别提高了1.5和4.5个百分点。将SDAE-BP故障诊断模型用2019年的试验数据进行更新,并用2018年和2019年试验数据进行测试,结果表明,更新后的模型对2018年试验数据的故障识别准确率为99.25%,对2019年试验数据的故障识别准确率为98.74%,更新后模型在2019试验数据集上的故障识别准确率较未更新模型提高了6.52个百分点。该文所建模型能够准确识别联合收割机的故障类型,且具有较好的鲁棒性,对旋转型机械故障监测及预警具有参考价值。     

基于改进移频变尺度随机共振的齿轮故障诊断

为了解决传统的移频变尺度随机共振只对单一参数进行优化,忽略各个参数之间交互作用的不足,提出了一种改进移频变尺度随机共振的算法。首先利用移频变尺度对大参数信号进行预处理;其次以最大信噪比为优化目标,采用改进鱼群算法对系统参数进行同步优化;最终实现齿轮故障微弱特征信号的最优提取。研究结果表明,该算法可以将噪声能量转移到微弱特征信号上,提高信噪比,并对齿轮进行故障诊断,且相对于传统的移频变尺度随机共振以及小波阈值降噪而言更加优越。该文提出的算法可用于强噪声环境下的齿轮故障诊断,为农业机械中齿轮故障诊断研究提供了参考。     

改进烟花算法和概率神经网络智能诊断齿轮箱故障

针对复杂环境下农机设备的齿轮箱系统在故障诊断时存在易受现场噪声干扰和故障识别率低等问题,提出了一种基于改进的烟花算法和概率神经网络的齿轮箱智能故障诊断方法。为提高现有概率神经网络模式分类方法的性能,定义了一项样本相似度衡量指标以提高建模过程中训练样本的质量。将烟花算法与概率神经网络技术有机融合提出了一种改进的烟花算法-概率神经网络模式分类方法,利用烟花算法优化概率神经网络的平滑参数以确定网络参数的最优值,提高模式分类与识别精度。将改进的烟花算法-概率神经网络模式分类方法用于噪声环境下齿轮箱的故障诊断建模,构建故障特征参量与齿轮箱工作状况间的复杂非线性映射关系。应用结果表明,与基于BP神经网络、GABP(genetic algorithm back propagation)神经网络和概率神经网络的故障诊断模型相比,在不同程度噪声影响下烟花算法-概率神经网络模型均具有最高故障识别率。当噪声控制系数为0.01、0.02、0.04和0.06时,模型的故障识别率分别为100%、95.83%、93.33%和88.33%。该研究可为非线性复杂系统的故障诊断提供了一种可行的解决方案。     

基于模糊神经网络的葡萄病害诊断系统研究

针对传统专家系统自学能力差的特点,以实现基于Web的智能葡萄病害诊断系统为目标,研究了26种葡萄常见病害模糊隶属度的表示方法及模糊BP神经网络模型,采用Java与Matlab混合编程方法实现了该系统的葡萄病害诊断功能。试验结果表明,该系统病害诊断正确率达90.9％,且能在Web上运行,便于推广和使用。     

基于剩余电流固有模态能量特征的生物触电故障诊断模型

针对未来低压电网剩余电流保护技术中,生物触电故障诊断与剩余电流之间具有不确定的潜在规律及关系映射,提出了一种基于剩余电流固有模态能量特征的生物触电故障诊断模型。首先应用Hilbert-Huang变换明确了生物触电故障时,剩余电流各固有模态能量在时间和各种频率尺度上的分布,其中低频IMF分量的能量占有率高达86.35%,建立了剩余电流固有模态能量特征的提取方法;然后以选取剩余电流各IMF分量5维度能量特征向量,为生物触电故障诊断模型提供有效特征的信息源,利用量子遗传计算的快速寻优性和神经计算的自适应性有机结合,建立了一种量子遗传模糊神经网络作为触电故障模式分类归属的决策系统,仿真试验准确率达到100%。为研发基于人体触电电流而动作的新型剩余电流保护装置,提供可靠的理论依据和方法支撑。     

基于EMD和MLEM2的滚动轴承智能故障诊断方法

针对旋转机械的自主故障诊断,提出一种基于EMD和MLEM2的智能解决方法。利用EMD预处理振动信号,在最适合的IMF分量上提取6个时域指标和5个频域指标构成无量纲的轴承故障特征向量。根据设备运行数据形成决策表,使用改进的MLEM2算法挖掘诊断规则,再结合改进的规则匹配策略进行状态识别。EMD能够剥离故障最本质的信息,提高所选分量的信噪比,而MLEM2算法无需对连续属性事先离散化,获得的诊断规则更完备、准确。SKF6203轴承试验表明,该方法诊断精度达到93.75%,相当于能够自主获取知识的专家系统,且只要一次初始设定,无需后续人工干预,是一种有效的智能诊断方法。     

基于响应曲面法的非道路用高压共轨柴油机设计点优化标定

针对柴油机采用高压共轨系统带来标定与优化工作量显著增加的问题,基于Box-Behnken设计与响应面法对处于标定阶段的一款非道路用高压共轨柴油机进行了研究。以该柴油机设计点为例,在最大转矩转速1 600 r/min与额定功率转速2 600 r/min的全负荷工况下,选取主喷油量、预喷油量、主喷正时以及喷油压力4个标定变量为因子,在满足设计指标与相关约束的条件下进行了优化标定。试验结果表明:基于响应曲面法建立的柴油机各二阶响应面回归模型具有良好的准确性和预测能力,决定系数R2、调整决定系数R2 adj以及预测决定系数R2 pred均在0.92以上,试验值与预测值的最大偏差不超过3.07%;优化之后得出的标定变量组合使得该非道路用高压共轨柴油机的最大转矩达到200.7 N?m,额定功率达到40.1 k W,满足其设计指标,同时有效燃油消耗率、空燃比、最高气缸压力以及最高排气歧管气体温度均在许可的约束范围之内,表明将响应曲面法用于非道路用高压共轨柴油机设计点的优化标定是可行的。     

高功率密度柴油机的排气流通特性

为了分析柴油机功率密度提高后排气流动特征的变化,建立单缸柴油机一维热动力模型,对转速为3000r/min时柴油机的控制参数和热动力参数进行仿真,计算结果与试验值吻合良好。应用校准的模型分析柴油机提高功率密度对排气流动的影响。结果表明,随转速提高超临界排气持续曲轴转角明显增加,在转速为4200r/min时达128°;活塞排气指示功明显增大。排气流通面积成为影响高功率密度柴油机排气流动性能的主要因素,增大排气门喉口直径,可缩短超临界排气,减小排气指示功绝对值。为高功率密度柴油机排气系统的优化设计提供理论参考。     

基于虚拟仪器的发动机断缸故障振动诊断

为了达到发动机不解体故障诊断的目的,进而提高诊断效率,该文通过采集发动机缸盖的振动信号实现发动机状态监测与故障诊断。借助加速度传感器BZ1185、数据采集卡PCI8210及计算机等硬件,构建了发动机振动信号采集系统;基于LabVIEW软件平台开发了虚拟仪器分析软件,对振动信号进行时域分析、相关域分析(自相关分析、互相关分析)、频域分析(傅里叶变换、自功率谱分析、互功率谱分析、倒频谱分析)、联合时频分析(短时傅里叶变换、小波分析)实现离线故障诊断。以4G65发动机为研究对象,在不同转速下,应用自功率谱和小波分析法对发动机断缸故障进行了试验研究,结果表明该系统用于4G65发动机的实时状态监测与故障诊断是可行的。该研究也可为其他发动机的故障诊断研究及推广应用提供参考。     

小型农用柴油机高原增压匹配与适应性研究

中国高原地区运行的农业机械数量众多,为保证在这些地区使用的农业机械具有良好的高原适应性,以一款小型农用柴油机为研究对象,在海拔2000m的地区,根据设计开发目标,通过理论计算选取了合适的压气机和涡轮,并进行了配机试验。基于试验数据,采用GT-Power软件建立了该小型农用增压柴油机的仿真模型,模拟研究了该柴油机关键性能参数随海拔(0、2 000、4 000 m)变化的规律。研究结果表明:选配的涡轮增压器使得该小型农用柴油机达到了高原地区2000m的性能开发目标;在3个海拔下,柴油机与压气机的联合运行线均运行在效率相对较高的区域,并且低速时具有较大的喘振裕度,在高速时离阻塞线也有一定的距离;与平原地区相比,在海拔2 000和4 000 m时,小型农用柴油机的最大转矩分别降低了2.59%和7.19%,与已有的文献结论相比,最大转矩的降幅减小;在高原地区有针对性地进行增压匹配,能够保证柴油机良好的高原运行性能,并有利于提高柴油机的高原适应性。     

柴油机自动控制系统线性模型的频率特性分析

拖拉机农具机组是一复杂的动力系统，在随机环境和波动载荷条件下工作，传统的静态分析方法不能使拖拉机与柴油机进行最优匹配，动态分析方法是一有效途径。柴油机系统动态分析是农具机组系统动态分析要解决的主要问题之一。在建立了柴油机自动控制系统线性模型的微分方程和以动态载荷为输入、转速为输出的传递函数，导出了系统的频率特性，并给出了计算实例。证明柴油机系统的频率特性是其工作点的函数，并指出了在进行柴油机与动态载荷匹配时应注意两者的频率特性，为农具机组的动态匹配奠定了基础。