Multi-Sensor Vibration Signal Based Three-Stage Fault Prediction for Rotating Mechanical Equipment

In order to reduce maintenance costs and avoid safety accidents, it is of great significance to carry out fault prediction to reasonably arrange maintenance plans for rotating mechanical equipment. At present, the relevant research mainly focuses on fault diagnosis and remaining useful life (RUL) predictions, which cannot provide information on the specific health condition and fault types of rotating mechanical equipment in advance. In this paper, a novel three-stage fault prediction method is presented to realize the identification of the degradation period and the type of failure simultaneously. Firstly, based on the vibration signals from multiple sensors, a convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) network are combined to extract the spatiotemporal features of the degradation period and fault type by means of the cross-entropy loss function. Then, to predict the degradation trend and the type of failure, the attention-bidirectional (Bi)-LSTM network is used as the regression model to predict the future trend of features. Furthermore, the predicted features are given to the support vector classification (SVC) model to identify the specific degradation period and fault type, which can eventually realize a comprehensive fault prediction. Finally, the NSF I/UCR Center for Intelligent Maintenance Systems (IMS) dataset is used to verify the feasibility and efficiency of the proposed fault prediction method.     

无人值守变电站电力设备音频监测及故障诊断系统

针对智能变电站的无人值守需求及现有故障诊断系统的不足,提出一种电力设备音频监测及故障诊断系统。根据变电站电力设备音频信号信噪比较低的特点,采用具有强鲁棒性的梅尔频率倒谱系数作为判断音频信号异常的特征参数,在此基础上根据音频特征构成多样本观测序列,并采用隐马尔科夫模型进行故障诊断,通过对比对数似然估计概率的输出值确定故障类型。该方法具有实时性较强的优势,也避免了现有故障诊断方法要求较大样本容量的缺陷。实验结果表明,该故障诊断系统具有较高的识别率和鲁棒性。     

基于无消相干子空间的量子避错码设计

针对量子系统的联合消相干模型,可以找到一些不受消相干错误影响的系统状态,这种状态被称为相干保持态,所有相干保持态构成的空间就称为无消相干子空间(decoherencefreesubspace,缩写为DFS).利用DFS的特性可以实现自动容错的量子避错码.首先提出一种DFS的定义,并且以定理的形式证明其他DFS的定义都是等价的.然后给出了DFS的存在性定理.最后利用群论的方法设计一种构造DFS的简单方法 关键词： 相干保持态 无消相干子空间 量子避错码 容错量子计算     

强流脉冲电子束辐照下单晶铝中的堆垛层错四面体

利用强流脉冲电子束技术对单晶铝进行了辐照,并利用透射电镜对强流脉冲电子束诱发的空位簇缺陷进行分析.实验结果表明,强流脉冲电子束能够诱发位错圈、孔洞甚至堆垛层错四面体这种通常在高层错能金属中不能形成的空位簇缺陷,并且三种不同类型的空位簇缺陷的形核过程并不同时发生,三种空位簇缺陷存在着密切的关系.根据实验结果提出了堆垛层错四面体形成与生长机理. 关键词： 强流脉冲电子束 堆垛层错四面体 单晶铝 空位簇缺陷     

极紫外平场光栅光谱仪的研制和性能测试

研制了一台高分辨率极紫外光谱仪,用于磁约束等离子体诊断。采用一块具有平场特性的全息球面变线距光栅作为分光元件,光栅公称线密度为1 200 lines·mm-1,掠入射角为3°。一台可深度制冷、背照式面阵CCD作为光谱探测器,用机械快门控制曝光时间。通过CCD在光谱聚焦面的移动,可以记录的光谱范围为5～50 nm。用Penning放电光源测试了光谱仪的性能; 利用光源的标准谱线,进行了波长标定,波长精度为0.003 nm,并计算出系统各参数的实际值;当入缝宽度设置为30 μm时,在20 nm附近,光谱分辨率达0.015 nm,达到设计指标。     

多光谱成像技术诊断植物病虫害的人工神经网络模型

为了实现可靠的植物病虫害诊断,提出把人工神经网络和多光谱成像技术结合的方法,并将该方法用于常见的三种黄瓜病害的识别研究。在此基础上,实验采用窄带多光谱成像技术获取患病黄瓜叶面的14个可见光通道和近红外通道、全色通道的多光谱图像。利用BP网络对病斑样本的光谱信息进行学习分类。和14通道训练结果比较,增加850nm的近红外通道和全色通道,使网络的训练时间缩短、预测能力提高。实验结果表明,这种方法对植物进行快速、准确和非破坏性诊断提供可靠的技术支持。     

故障树模块化在装甲车辆灭火系统故障诊断中的应用

为了实现装甲装备灭火系统故障的快速诊断,提出了一种故障树模块化分析方法;对灭火系统故障树进行深度优先最左遍历,并记录遍历过程,按照遍历顺序对故障树中的每个事件进行标定,并将灭火系统故障树划分为相互独立的模块,依据划分的模块可以通过故障现象对模块内的故障进行排查及修复;实验结果分析表明,该方法可以快速修复模块故障,恢复系统功能,简化了以往对灭火系统所有子事件遍历查错的繁琐过程。该方法同样可以计算故障模块的失效概率,并可以实现故障模块的整体更换,恢复系统性能;证明了故障树模块化方法在灭火系统故障诊断中具有较高的效率,简化了灭火系统诊断流程,在装甲车辆其他系统故障诊断中具有借鉴作用,符合现代作战对于装备保障的需求。     

波长调制吸收光谱技术的燃气轮机燃烧室温度组分二维分布测量方法

可调半导体激光光谱技术（TDLAS）可实现温度、组分浓度等多参数同时测量,具有体积小、响应速度快、环境适应性高等优点,逐渐成为燃烧流场诊断的主要手段之一。TDLAS光谱测量常采用直接吸收技术和波长调制技术,其中强度归一化的波长调制技术,适合存在振动、湍流等致光束偏转效应和强辐射本底等恶劣应用环境条件的燃气轮机流场参数测量。基于TDLAS技术,开展了1f归一化波长调制技术燃气轮机燃烧室温度、组分浓度参数测量方法研究和实验室验证工作,并在某燃气轮机单喷嘴台架进行了冷态、热态试验验证,实现了燃气轮机燃烧室沿气流方向温度及H₂O、CH₄浓度二维分布测量。采用1f归一化波长调制技术抑制台架振动、热辐射背景噪声,采用1 392,1 469和1 343 nm蝶形封装的DFB激光器,三支激光器的出光方式为时分复用,选取H₂O的7 185.6,6 807.83和7 444.3 cm-1处的吸收线,两两组合使用,测量热态下一定范围内的温度和H₂O浓度;采用1 654 nm蝶形封装的DFB激光器,选取CH₄的6 046.96 cm-1处的吸收线进行冷态CH₄浓度测量。实验室对测量系统可靠性进行验证,配置4%~6%范围内的CH₄气体进行测量并与实际值对比,浓度测量最大相对偏差为3.72%;在高温炉中设定900~1 500 K范围内的温度台阶,充入纯水汽,计算不同设定温度和压力下的温度和浓度测量值,温度测量最大相对偏差3.07%,浓度测量最大相对偏差为-2.00%,验证了该测量系统的可靠性。台架燃气轮机实验中,集成了一套小型化测量仪器,设计多束激光收发一体的测量结构。实验采用两个电动位移台,搭载测量结构,每间隔5 mm逐点移动采样,对燃气轮机燃烧室300 mm×60 mm的燃烧区域进行测量,获取了若干工况下冷热态结果。通过双三次插值的方法绘制分辨率为0.5 mm的二维流场分布图,结果分别反映了测量区域范围内CH₄和火焰分布的真实状态。为燃气轮机喷嘴燃料、空气掺混情况和燃烧特性研究提供了新的研究方法和技术手段。     

时频分析在旋转机械状态监测及故障诊断中的应用

本文简要介绍了时频分析方法的发展及其在旋转机械状态监测、故障诊断领域中的应用。并以一个实际监测系统为例，对其检测信号应用时频分析的方法进行了数据处理，对用传统傅立叶变换处理的结果与采用时频分析方法处理的结果进行了对比分析．     

Polyoxometalate-Based Nanomaterials Toward Efficient Cancer Diagnosis and Therapy

As an emerging class of inorganic metal oxides, organically functionalized polyoxometalates (POMs) or POM-based nanohybrids have been demonstrated promising potential for the inhibition of various cancer types by the virtue of their diversity in structures and significantly reduced toxicity. This contribution summarizes the latest achievement of POM-based nanomaterials in cancer diagnosis and various therapeutics to put forward our fundamental viewpoints on the design principles of modified POMs based on their application. In addition, major challenges and perspectives in this field are also discussed. We expect that this review will provide a valuable and systematic reference for the further development of POM-based nanomaterials.