冲击故障特征提取的非线性流形学习方法

为了提取机械设备故障引发的冲击成分,提出了一种基于非线性流形学习的冲击故障特征自适应提取方法.该方法将反映故障的振动信号重构到高维相空间中,利用局部切空间排列的流形学习方法提取出隐藏其中的低维流形,并基于峭度和偏斜度指标的特点,提出了冲击波形量化的取值策略,实现了高维相空间中局部邻域参数的自适应选取,从而提取出最优的冲击故障特征.通过仿真数据的对比分析和工程应用,表明该方法能够较好地提取出冲击成分信号,与小波软阈值方法相比,提取出的冲击特征成分更完整,周期性更好.     

变工况及小样本情况下滚动轴承故障迁移学习方法综述

准确预测滚动轴承损伤类型及剩余寿命归于各类旋转机械运行的可靠性和安全性具有重要意义。迁移学习方法通过实验数据使网络模型学习到相关故障类型的知识,训练好的模型可以直接应用到实际工业生产问题当中。突破了传统深度学习方法所需大量有标签数据、模型使用有局限性、通用性差的局限。首先对不同类型的迁移学习方法在滚动轴承故障诊断中的应用进行分析,归纳总结面对不同情况下的迁移学习方法。其次,针对变工况、小样本及一些其他情况下的问题进行总结分析。最后,给出了滚动轴承的迁移学习发展趋势。     

利用非线性流形学习的轴承早期故障特征提取方法

针对早期故障微弱特征难以提取的问题,提出了一种基于非线性流形学习的滚动轴承早期故障特征提取方法.在由时域指标和小波频带能量组成的原始特征空间中,结合局部切空间排列学习算法的特点,采用散布矩阵分类测度指标,实现了局部邻域的优化选取,从而提取出最优的敏感故障特征.通过实例应用,表明该方法有效地克服了主分量分析和非线性核主分量分析方法的不足,提取的融合特征敏感性更好,从而提高了故障模式的分类性能,实现了轴承的早期故障诊断.     

供热机组变工况功率计算研究

本文基于热电联产冷源领域研究的需要,对比纯凝机组变工况功率的计算,利用特征通流面积的公式,研究供热机组变工况时汽轮机的变化情况,确定各工况点参数和功率变化。     

基于深度学习的风力发电机组故障预警方法研究综述

风能作为重要的可再生能源,近几十年来,全球风能使用规模迅速增长,陆上和海上风力发电机组发电容量不断增加。由于风力发电机组故障维修成本巨大,因此必须开发有效且可靠的风力发电机组故障预警方法,在风电机组发生故障前进行提前预警,以便降低风电场的运营和维护成本。目前风电机组数据采集与监视控制系统(supervisory control and data acquisition, SCADA)已经在风电场有了广泛的应用,其中蕴含着大量的潜在数据信息,同时深度学习方法在海量数据挖掘方面有比较明显的优势,因此深度学习方法在风力发电机组故障预警领域的应用潜力巨大。综述了近年来相关深度学习方法在风力发电机组故障预警的研究进展,总结了风电机组故障预警的大体步骤,分析了各个步骤的具体处理方法,对每种技术方法的特点进行整理分析。最后阐述了深度学习在风电机组故障预警领域所面临的挑战,并对今后的研究重点进行了展望。     

工程机械柱塞泵变载荷工况故障诊断方法

柱塞泵是工程机械液压系统的动力源和关键元件,其运行状态与服役性能直接影响着工程机械的施工质量和运营安全.本研究针对柱塞泵工作条件恶劣、常处于变载荷工况的特点,基于柱塞泵的虚拟样机模型,对其不同负载、不同程度滑靴松动故障状态的动力学行为进行了仿真分析,提出了一种变载荷工况故障诊断方法.该方法首先采集柱塞泵的轴向振动信号,...     

供热式汽轮机旋转隔板级变工况计算方法的研究

通过研究抽汽供热式汽轮机中的喷嘴配汽式旋转隔板和节流配汽式旋转隔板的设计结构和运行特点,应用弗留格尔公式和计算喷嘴流量的公式,针对喷嘴配汽式旋转隔板级的变工况计算,提出了一种近似的计算方法。该方法较变工况的详细计算所需的资料少且简单。以南京汽轮机厂生产的12MW汽轮机为例进行计算,计算结果能满足工程要求,并可广泛地应用于调节抽汽式汽轮机,给缺少原始资料的老电厂采用计算机进行优化运行与管理提供了条件。     

微型燃气轮机变工况性能实验研究

开展了30 kW回热式微型燃气轮机(简称"微燃机")的变工况实验性能研究。重点讨论了环境温度35.6℃,大气压力下燃料耗量、效率、余热量、烟温、功热比等参数随负荷的曲线变化关系,并与设计标况相应的曲线关系做对比分析。研究表明:两种工况变负荷情况下,随着输出功减少,效率明显降低,排烟温度和余热量均减小。环境温度35.6℃,输出功为额定负荷的50%时,效率值仅降低2.23%,但当输出功为额定负荷的1/10时效率值降低了52.85%。排烟温度保持在129.90℃~250.05℃,余热量34.05~94.03kW之间。当环境温度高出设计温度20℃时,相同出功量天然气耗量明显增大,效率降低,两种工况效率差值随着出功增加而增大,效率差值在3.07%~8.12%之间;余热量增加30%左右,功热比降低30%~40%。微型燃气轮机最大净输功受环境温度影响较大,环境温度高出设计温度20℃时最大净输功仅为额定功率63.07%。     

Nehari流形方法在变分问题中的应用概述

本文介绍了变分问题中的Nehari流形方法,重点阐述了其在变分问题中的若干应用实例.     

大型空冷电站混合式冷凝器变工况特性研究

根据能量平衡原理,本文研究了海勒系统混合式冷凝器的工作过程,获得了冷凝器工作压力的解析表达式,并以此为基础,介绍了绘制混合式冷凝器特性曲线图的方法.     

房地产预警系统研究综述

作为我国国民经济重要支柱产业的房地产业,房地产经济预警具有重要的经济意义和社会意义。作者从经济预警的角度出发,总结了目前中国房地产经济预警系统的一般理论、方法、流程设计,重点对预警方法进行阐述,指出需要解决的问题和进一步的研究方向。     

基于大数据挖掘的电力变压器差异预警规则

考虑到模糊边界问题以及变压器个体之间的差异性特征,提出了一种基于大数据挖掘的电力变压器健康状态差异预警规则策略.应用模糊C-均值法辨识变压器的最优特性,通过概率图验证所提方法能最大限度地反映变压器的个性化特征,且所选特特征下的全套溶解数据符合Weibull模型.然后对溶解气体分布特征与缺陷/故障率进行关联分析,计算出相应的报警阈值.将气体浓度和气体增加率与已建立的警告相关联,可以识别变压器的运行状态,在此基础上,提出了基于不同阈值的预警规则,并将其应用于现场运行的变压器.试验结果表明:提出的方法准确率高达98.21％,证明了本文方法具有良好的状态监测性能.     

基于GIS的粮食管理预警决策支持系统

为了解决粮食管理中由于未及时预警而导致各种事故的难题,在粮食信息化管理基础上,结合G IS(Geograph ic Inform ation System)技术构建了粮食管理预警决策支持系统,利用监控预警模型、预测预警模型和知识发现预警模型对粮食信息进行监控与分析,发现威胁粮食安全的因素并及时进行预警。系统的有效预警率达到85%以上。系统已试运行,并取得满意的效果。     

南宁市灰霾天气预警方案研究

为加强灰霾天气的认识和防控,对南宁市2010年6月至2011年5月的空气实际监测数据进行分析,找出影响南宁市灰霾天气的气象因素和环境空气质量因素,再结合当前国内广泛采用的灰霾天气预警标准,提出南宁市灰霾天气预警方案.该方案分为实况发布、内部通报和公开预警3个层次,灰霾天气预警在每个层次均能及时得到发布.     

基于北斗卫星传输的预警影响区域数据压缩算法

由于北斗卫星系统对短报文长度和发送频率的限制,且常规的压缩算法无法满足业务要求,提出针对北斗卫星传输的预警影响区域数据的压缩算法。该算法围绕北斗卫星发布预警信息的实际业务需求,利用了预警影响区域经、纬度的连续性和有边界的特点,通过连续两点的经、纬度数值的差来减小数值的大小,并把数值差转换成数值间的比例来进一步减少存储空间,同时结合整数表示固定小数位的浮点数等数学方法,实现了数据的整体压缩。经测试,该算法对预警影响区域数据的压缩率通常在30%～40%之间,预警信息压缩后通过北斗进行精准靶向发布的速率提高了33%～50%。该算法已经在预警信息发布的业务中得到应用,根据本算法申请的发明专利已经被国家知识产权局受理。     

高校财务风险及其预警探讨

分析了我国高校财务风险产生的背景,提出应多角度设置风险观测点,设计风险指标,建立有效的高校财务风险预警系统,对高校财务风险进行及时、科学的预警.     

高校财务风险及其预警探讨

分析了我国高校财务风险产生的背景，提出应多角度设置风险观测点，设计风险指标，建立有效的高校财务风险预警系统，对高校财务风险进行及时、科学的预警．     

基于喘振频域特性的失稳预警技术研究

为了寻求离心压缩机喘振发作的早期征兆,利用相关积分法结合细化快速傅里叶变换,研究了完整记录喘振发展变化的压力信号的频域特性,并根据喘振产生的物理机制提出了一种新的喘振预警方法.该方法采用与监测频带能量相对应的参数,来度量喘振过程中离心压缩机内部流动特性的变化.分析结果表明,在离心压缩机完全进入喘振前,喘振频带能量有明显的增长过程,增长时刻距喘振完全发作有1~2 s的时间间隔,这对实现离心压缩机安全高效运行具有十分重要的意义.     

气井多参数联合预警模型研究与应用

SF气田于2016年启动生产信息化现场建设,完成站场及气井信息化采集部署,实现数据实时上传和站场可视化。但在数据应用方面,依托固定阈值报警模式的有效报警率低,无法实现自动提示异常工况,需要人工辅助判断,判断耗时长,准确率低。为实现异常数据智能分析、报警自动分级推送,提升信息化条件下的工作效率和生产效益,2018年开始启动智能提升计划,通过自定义统计方式计算气井主要生产参数,形成相应算法,根据计算结果判断是否出现异常情况;通过组合多参数预警信息,形成多参数联合预警模型,并匹配工况经验库,按预设值推送异常情况和处置意见,实现联合预警。这种信息化气田新型管理手段,保证了气井、井站异常诊断和异常生产处置的及时性,全面提升"异常管理"效率。     

利用增量式非线性流形学习的状态监测方法

针对传统流形学习方法难以处理大批量设备运行数据的特点,提出了一种采用增量式流形学习方法的机械设备状态监测方法.该方法首先利用局部切空间排列算法对训练样本集进行非线性维数约简,得到初始的低维流形结构,然后通过增量式学习机制对新增的时序样本点进行动态聚类.通过对压缩机喘振试验数据及滚动轴承故障数据的分析表明,该方法的计算复杂度低,可以有效地识别出隐藏在高维特征集中的非线性故障特征,因此具有良好的工程应用前景.