国家自然科学基金(51275379)
- 作品数：26 被引量：315H指数：10
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- 一种深度卷积自编码网络及其在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：50
- 2018年
- 为了解决卷积神经网络权值往往只能随机初始化的问题,提出了一种卷积自编码器。以卷积池化过后的特征为权值,对反卷积核进行叠加,叠加步长为池化时的长度,将信号重构回原信号空间。以原信号与重构信号的差值最小为目标,对卷积核和反卷积核进行优化。进一步,编码特征可以作为新的输入,利用同样的方式进行编码,依次循环,最后给网络加上全连接网络和分类器,用少量带标签样本进行微调,形成具有复杂特征提取能力的深度卷积自编码网络。将该网络用于滚动轴承故障识别,将时域振动信号直接输入网络,在公共数据集——西储大学轴承数据集以及实验室实测数据集上均取得了比传统卷积神经网络要好得多的识别效果,例如在实验室实测数据集上将识别精度从0.799提高到了0.921。将底层提取到的特征通过反卷积核逐层重构,第一次在原信号空间看到了神经网络到底"学"到了什么。观察重构信号可知,卷积神经网络对信号特征的提取实际上就是对信号的一种分解,网络底层通道数对应信号分解时基的个数,通道内单个特征对应基分解时的时间点。提出的卷积自编码器以及对网络结构的分析可为后续科研技术人员构建卷积神经网络提供指导。
- 张西宁向宙唐春华
- 关键词：卷积神经网络轴承故障诊断
- 注排液型砂轮平衡装置控制策略与实验研究被引量：6
- 2019年
- 为有效地解决砂轮失衡造成的磨床振动问题,介绍了一种新的注排液型砂轮平衡装置,为该平衡装置提供了一种液体控制策略,包括初次平衡进程和相位注液控制进程两部分。初次平衡进程根据系统初始值进行动平衡计算向平衡装置内注射液体,快速地将不平衡量降低到一个很小的值;相位注液控制进程通过设定目标振动值,根据砂轮失衡量的相位信息选择相应的注射腔,采用模糊PID控制器控制电磁阀进行多次微量注液,将不平衡量维持在一个很低的水平。砂轮动平衡实验结果表明,转速为2 700 r/min时,采用此策略的注排液型平衡装置可以将不平衡振动快速、有效地降低到一个很低的水平,砂轮失衡造成的振动下降达89%,验证了提出策略的可行性和有效性。
- 张西宁刘旭张雯雯夏心锐
- 关键词：砂轮控制策略
- 一种简化级联电动汽车复合电源及其控制方法被引量：3
- 2017年
- 为解决传统级联式电动汽车复合电源构型复杂的问题,提出一种简化级联式电动汽车复合电源及其控制方法,该结构通过控制3个MOSFET,可实现6种工作模式,并对各工作模式的实现过程进行具体分析,在此基础上,进行仿真验证,结果证明了各工作模式的可行性。为提高复合电源性能和延长电池使用寿命,对电池工作电流进行模糊控制,试验结果表明,模糊控制减小了负载变化和回收能量电压变化引起的电池电流波动,缩短了电池电流到达稳定状态的时间。
- 续丹周欢王斌曹秉刚汪建林
- 关键词：电动汽车复合电源模糊控制
- 区分自编码网络及其在滚动轴承故障特征提取中的应用被引量：6
- 2019年
- 针对传统自编码网络在特征自动提取过程中仅以重构误差最小为目的而导致的分类信息模糊问题,提出了一种区分自编码网络。该网络在自编码网络的隐层连接一个全连接层,加上Softmax分类器,将分类器的输出与标签信息的交叉熵添加到原始的损失函数中,以该复合损失函数最小为目标对网络进行训练。将上一层区分自编码网络的隐层作为下一层区分自编码网络的输入,依次堆叠形成堆叠区分自编码网络。运用改进前后的堆叠自编码网络进行滚动轴承故障特征自动提取,分别在实验室定转速和变转速多载荷数据集上进行了测试。定量计算改进前后网络提取特征的类内距和类间距,区分自编码网络将类内距减少8.26%,类间距增加23.02%。运用3种常用分类器对两种网络提取的特征和42个人工提取的特征分别进行故障分类,结果显示,在定转速数据集上,区分型网络提取的特征和人工提取特征的分类效果相当,均高于传统型网络提取的特征;但是在变转速多载荷数据上,区分型网络提取的特征明显优于另外两类特征。定量计算和故障诊断的结果表明,区分型网络具有良好的不随工况变化的特征自动提取能力。提出的区分型自编码网络可广泛应用在机械故障诊断的特征提取阶段,为工程技术人员实现特征自动提取提供了一种解决方案。
- 向宙张西宁张雯雯余迪
- 关键词：特征提取轴承故障诊断
- 局部倒频谱编辑方法及其在齿轮箱微弱轴承故障特征提取中的应用被引量：9
- 2019年
- 针对齿轮箱滚动轴承的微弱故障诊断常常由于背景噪声、离散频率成分干扰,造成轴承故障漏诊,不利于设备的长期稳定运行的问题,将局部倒频谱(LC)理论与倒频谱编辑(CEP)方法相结合,提出一种局部倒频谱编辑方法(LCEP),解决了LC无法进行时域信号重构的问题。针对分析频带选择这一关键性问题,在齿轮箱滚动轴承微弱故障诊断中给出了选择准则。调整后的局部倒谱可以成功提取复杂振动信号中的干扰成分,实现对主要干扰成分的编辑,抑制其对微弱故障诊断的干扰。将所提方法用作信号预处理,对重构时域信号做希尔伯特变换和包络分析,建立齿轮箱振动信号模型,利用仿真信号和实验信号验证了方法的有效性。将所提方法与CEP方法和倒谱预白化(CPW)方法对比表明,LCEP结合包络谱(ES)诊断方法在强背景噪声、多频率成分干扰及复杂调幅调频的齿轮箱振动信号中,成功提取轴承外圈微弱故障特征,特征明显性提高了6倍。
- 张西宁周融通郭清林张雯雯
- 关键词：振动信号
- 基于二维经验小波纹理域特征自适应提取的轴承故障诊断方法被引量：7
- 2021年
- 针对滚动轴承变故障类型、变故障程度的复杂条件,为了获得更加丰富的故障信息,提出一种新的二维纹理域信号特征自适应提取方法。在新的二维纹理域构造方法中,将一维振动信号转换为二维纹理矩阵。经验证,构造的二维振动信号纹理域对于不同故障类型、不同故障程度的滚动轴承,均有较强的故障征兆能力。为了弥补直接从原始信号纹理提取特征时受限于纹理像素的缺点,提出一种基于二维经验小波变换的纹理域自适应提取方法。利用二维经验小波变换将二维振动信号纹理自适应分解为多个纹理分量,分别提取多尺度纹理特征,既考虑了宏观纹理,又兼顾了细节纹理,解决了纹理像素对纹理域提取的限制和影响,能准确提取到轴承振动信号的故障特征。利用支持向量机对不同故障程度、不同故障类型的滚动轴承进行识别,与不经过二维经验小波变换处理相比,识别准确率从19.8%提升至98.1%,验证了方法的有效性。所提方法适用于变故障类型和变故障程度复杂条件下的滚动轴承故障诊断。
- 李霖张西宁刘书语雷建庚常鸽
- 关键词：滚动轴承故障诊断
- 注排液式砂轮在线动平衡技术研究被引量：6
- 2017年
- 为有效抑制磨削过程中由砂轮失衡引起的振动,提出了一种新的注排液式砂轮在线动平衡方法,并设计了平衡装置。通过控制注入平衡腔内的液体与计算排出平衡腔的液体,控制平衡腔内残余液体质量,进而利用残余液体提供合适的平衡校正量。分析平衡腔内液体的离心力与腔内液位半径的关系,建立动态注液模型。采用打靶法对排液用的短孔型节流阀进行参数标定,分析了影响节流阀参数的因素,建立了流量控制模型,实现了平衡腔中残余液体量的精确计算。动平衡实验结果表明,在砂轮转速为2 700r/min时进行校正,使用注排液式砂轮动平衡方法,振动幅值下降达89.25%,验证了提出的在线动平衡方法的可行性和平衡效果,同时也表明该平衡方法具有持续的平衡能力,解决了现有注液式在线动平衡腔满而丧失平衡能力的问题。
- 张西宁刘旭吴婷婷
- 关键词：砂轮在线动平衡转子振动
- 堆叠自编码网络性能优化及其在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：33
- 2018年
- 为了解决堆叠自编码网络在参数较多时的梯度弥散问题,对网络每层的编码值进行了统计分析,发现大部分分布于激活函数的饱和区,这直接导致了神经元权值梯度的消失。为此,引入了一种标准化策略,将神经元按照样本进行归一化,然后引入两个待学习参数进行缩放和平移,最后通过激活函数输出到下一级神经元。运用带标准化的堆叠自编码网络进行滚动轴承故障诊断,将振动信号的频谱输入到网络中。与普通堆叠自编码网络相比,该标准化策略可有效地使网络编码值均匀分布,如将第一层编码值的熵从0.88bit提高到了16.29bit。带标准化的堆叠自编码网络可有效提高网络的抗噪能力和训练速度:在凯斯西储大学滚动轴承数据集上,当人为添加噪声信号的信噪比为0dB时,识别正确率从16.18%提高到了100%;在实验室实测数据集上,不仅训练时间下降了37.22%,而且识别正确率从97.93%提高到了99.95%。对网络的编码值进行分析以及引入的标准化策略,可为科研技术人员构建堆叠自编码网络时提供参考,也为滚动轴承故障诊断提供了一种策略。
- 张西宁向宙夏心锐李立帆
- 关键词：故障诊断滚动轴承
- 一种基于分子结构设计理论的聚类分析方法被引量：2
- 2018年
- 针对常用的无监督聚类分析方法中存在的问题,提出了一种基于分子结构设计理论的聚类分析方法。该方法借鉴分子结构设计理论模型,将故障样本空间看作分子系统,将故障样本看作分子系统中的原子,以故障样本之间的差异度作为分子势能的度量指标,在故障样本间"相互作用势"的影响下,以样本间"势能"最小为依据,调整故障样本在映射平面上的位置,从而获得最佳的聚类效果。开展了不同状态滚动轴承振动测试实验,聚类结果表明,相比于SOM聚类方法,该方法将聚类有效性指标DB值降低49.04%。将该方法应用于柴油机故障振动数据的聚类中,实验结果表明聚类效果良好,能够有效地将不同故障的数据区分开,验证了该方法的可行性和有效性。
- 张西宁雷威唐春华向宙
- 关键词：无监督聚类分子结构设计滚动轴承
- 深度学习技术及其故障诊断应用分析与展望被引量：43
- 2020年
- “大数据”时代给机械设备智能诊断带来了数据总量大、产生速度快、形式多、价值密度低等新挑战,传统智能故障诊断“人工特征提取+模式识别”的模式已然不能满足发展需求。本文分析了机械大数据的特性对故障诊断结果的影响,详述了堆叠自编码网络(SAE)、卷积神经网络(CNN)、深度置信网络(DBN)、循环神经网络(RNN)4个基本框架和其他深度学习模型在故障诊断领域,尤其是复杂机械数据的特征学习和各种机械设备健康监控任务的目标预测等相关研究。分析了不同模型的利弊和适应问题:SAE与DBN属于无监督学习模型,对数据要求较低,具有强大的特征提取能力,但性能难以保障;CNN在高维数据处理上优势明显,但训练迭代次数较多;RNN可以处理变化的时序数据。文中分析指出机械大数据下深度学习存在的问题:包括机械数据不平衡、来源分散;应用模式简单,缺乏对网络本身性能的分析;机械式引进较多,缺少适应性改造;学习处于“黑箱”阶段,无法解释等。最后,讨论了应对问题的有效措施并对深度学习未来的发展趋势进行展望。
- 张西宁郭清林刘书语
- 关键词：大数据机械设备
