基于改进相对样本熵和BIGRU的滚动轴承退化分析北大核心

针对标准样本熵在表征轴承性能退化趋势中出现的随机波动明显和预测模型准确性低的问题,提出了以改进相对样本熵(RSE)作为性能退化指标,并利用双向门控循环神经网络(BIGRU)对轴承退化趋势预测的方法。首先,针对标准样本熵中切比雪夫距离只考虑状态向量之间的最大元素差异的问题,提出了通过组合绝对值、最大值、最小值来识别状态向量间元素差异范围;其次,再对样本熵求均值得到改进后的RSE;最后,将改进RSE作为性能退化指标输入到BIGRU中完成轴承退化趋势预测。实验结果表明,所提出的改进RSE健康指标很好地克服了轴承退化过程中的随机波动现象,具有更好的单调趋势;且与LSTM、GRU预测模型相比,BIGRU有着更高的预测准确性。     

基于峭度准则VMD样本熵与PNN的齿轮故障诊断

为实现齿轮故障模式的有效识别,提出了基于峭度准则变分模态分解(VMD)的样本熵与概率神经网络(PNN)的齿轮故障诊断方法。首先,利用VMD将齿轮振动信号进行分解;然后,提取峭度最大及次大分量的样本熵并组成特征向量;最后,将特征向量分别输入BPNN和PNN实现故障模式识别。通过齿轮故障试验对该方法进行验证,结果表明,基于峭度准则VMD样本熵与PNN相结合时的故障诊断准确率达96.25%,高于与BPNN结合时的准确率;将所提方法与基于峭度准则EEMD,LMD,EMD样本熵分别与神经网络结合时的诊断准确率进行对比,则明显高于其他三种方法,证明了所提方法的可行性和有效性。     

基于t-SNE和核马氏距离的滚动轴承健康状态评估

针对滚动轴承在健康状态评估过程中,退化状态特征筛选和健康指数难以构建等问题,提出了一种基于t-SNE(t-distribution Stochastic Neighbor Embedding)和核马氏距离的滚动轴承健康状态评估方法。首先,利用随机森林算法筛选出重要性较高的退化状态特征,并构建高维相对退化状态特征;其次,为防止退化状态特征冗余对评估结果产生影响,利用t-SNE对高维相对退化状态特征集进行降维,将退化状态特征进行融合;最后,将其与等距映射(Isometric mapping, Isomap)、KPCA方法对比,以验证t-SNE流形学习算法进行退化状态特征降维的有效性与优越性,结果表明t-SNE算法具有一定优势。最终结果验证了所提方法的有效性。     

基于VMD分解与卷积神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵数据退化特征维数高以及故障诊断精度不高的问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的液压泵故障诊断方法。利用VMD良好的分解能力处理高维度数据,进行数据扩展,提取详细特征;基于CNN良好的特征提取和分类性能,在不需要先验知识的情况下直接从数据中提取特征,实现高精度故障诊断。该方法因具有端到端特征学习能力,在实测液压泵数据上进行验证,具有较高的故障诊断精度和稳定性。     

基于单层SAE与SVM的滚动轴承性能退化评估

滚动轴承是旋转机械设备的常用关键部件之一,其性能退化评估是机械设备状态监测与视情维修的基础和依据。为及时准确掌握滚动轴承性能退化趋势与程度,提出基于单层稀疏自编码学习和支持向量机的滚动轴承性能退化评估方法,研究能够深度挖掘数据各种潜在隐含信息的稀疏自编码学习方法以及基于时频域特征和稀疏自编码学习的轴承状态特征的提取方法;提出基于支持向量机分类算法改进的轴承性能退化评估算法,并应用到滚动轴承的性能退化评估模型中,确定了模型参数寻优的方法;最后将所获得的轴承状态特征输入到轴承性能退化评估模型,得到了轴承性能退化趋势图,并通过滚动轴承实例验证了所提出方法的实用性。     

基于熵特征与HMM的滚动轴承退化状态识别

为准确识别滚动轴承的性能退化状态,提出一种基于熵特征与隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的轴承退化状态识别方法。该方法提取轴承振动信号的多尺度模糊熵和VMD能谱熵作为退化特征向量,利用全寿命数据样本的退化特征向量训练不同退化状态下的HMM模型,最后通过建立的HMM模型库并根据最大对数似然概率原则识别轴承退化状态。其中,针对人为划分轴承退化阶段的不足,采用GG聚类方法实现全寿命数据在时域上的退化阶段划分。实测数据分析结果表明,所提方法能够达到90%以上的识别率,优于常用退化指标下的识别效果。     

基于VMD-样本熵和SSAE的齿轮故障诊断

针对旋转机械中齿轮故障非线性、非平稳并伴有一定的噪声干扰的特点,文章提出一种基于变分模态分解(Variational mode decomposition, VMD)和堆叠稀疏自编码(Stack sparse auto encoder, SSAE)的齿轮故障诊断方法。将原始齿轮振动信号由一维转化为二维信号,对二维信号每一行进行VMD分解得到若干有限带宽的内禀模态分量(Bandwidth limited intrinsic mode function, BLIMF),比较各模态分量的样本熵,选择样本熵最大的模态分量构成特征向量。将特征向量作为SSAE的输入进行模式识别,最终实现齿轮故障的分类。通过实例验证及对比实验,结果表明该方法具有较高的分类精度和诊断效率。     

基于谱估计与核模糊聚类的往复压缩机轴承故障评估方法北大核心

针对往复机轴承性能衰退评估中模型适应性和指标量化困难等问题,提出一种基于奇异谱分布与核模糊C均值聚类算法(KFCM)的性能衰退评估方法。利用变分模态分解(VMD)算法提取并优选主模态多重分形奇异谱(MSS)构成谱形态参量,经奇异值分解降噪处理,建立KFCM与二叉树支持向量机相结合的评估模型,并给出完整的轴承性能衰退评估流程;进行压缩机轴承磨损故障模拟及算法对比分析。结果表明:该方法能有效评定滑动轴承磨损故障性能衰退程度。     

水液压柱塞泵滑靴摩擦副的设计

由于水的润滑性很差，因此水液压柱塞泵的摩擦副设计是个难题。滑靴摩擦副作为典型摩擦副之一，需要从它的材料、结构、设计方法三个方面进行与水介质适应性的研究。首先在材料方面应选择抗腐蚀、耐磨损的材料配对；其次在结构方面应尽量降低摩擦副的接触比压、并强迫形成润滑膜；特别是在选择设计方法的时候应充分考虑水的特性，避免不必要的设计误差给摩擦副造成的额外载荷。     

基于优化VMD和BP神经网络液压管路故障诊断研究北大核心

针对航空发动机液压管路故障信号易受噪声干扰、管路故障诊断准确率不高等问题,提出基于优化变分模态分解和BP神经网络的故障诊断方法。利用遗传算法自适应确定变分模态分解K、α的最优参数,然后采用优化后的变分模态分解方法对航空液压管路的振动信号进行分解,最后将故障特征明显的故障分量输入BP神经网络模型中进行训练和分类。结果表明:提出的基于变分模态分解与BP神经网络的航空液压管路故障诊断方法能够精准识别出航空液压管路多种不同的故障状态。     

基于Fluent的径向柱塞泵滑靴设计及分析

在径向柱塞泵设计中，滑靴作为关键部件，连接动子与定子。滑靴既影响柱塞泵的机械效率，又影响柱塞泵的容积效率，是柱塞泵设计中的重中之重。因此，滑靴设计既要求耐磨性能好，又需要保证配合面的密封性。采用剩余压紧力设计方法对45 MPa径向柱塞泵的滑靴开展结构设计，并基于Fluent分析方法对其密封性和油膜特性进行了分析，获得一种耐磨性和密封性均比较好的设计方案。     

BFA优化VMD参数的轴承故障诊断

针对传统变分模态分析(VMD)在轴承故障诊断中的分解结果主要受分量个数K和惩罚因子α的影响而导致解析力低的问题,提出了细菌觅食算法(BFA)优化VMD参数的滚动轴承故障诊断方法。首先利用细菌觅食算法优化VMD的参数K和α,得到最优参数组合[K,α],再利用优化后的VMD分解故障信号得出不同中心频率的本征模态分量(IMF),最后根据IMF的散布熵值选择最佳的IMF分量进行Teager能量谱分析。实验结果分析表明优化参数后的VMD算法解析力更强。     

基于AMESim/Simulink的轴向柱塞泵滑靴副静压支承特性仿真研究

滑靴副是轴向柱塞泵的主要传递动力部件之一,将直接影响轴向柱塞泵的工作性能。目前,轴向柱塞泵存在的主要故障问题是关键摩擦副的油膜润滑失效和支承失效。采用AMESim/Simulink联合仿真技术研究轴向柱塞泵外部特性与滑靴副内部特性之间的规律,通过分析滑靴副的静压支承特性原理,建立滑靴副的静压润滑特性数学模型和液阻模型,并以接口模块连接两个模型构成虚拟模型。对轴向柱塞泵滑靴副的结构尺寸与滑靴副的泄漏流量、油膜厚度与刚度之间的变化规律进行基于AMESim/Simulink的联合仿真研究。仿真结果为滑靴副结构参数的优化设计提供依据,而且为后续开展的滑靴副润滑特性实际测量试验提供帮助。     

基于VMD的螺栓松动状态识别

针对螺栓出现松动故障信号产生非线性、非平稳的现象,提出一种基于VMD与LSSVM模型相结合的螺栓松动状态识别方法。搭建螺栓松动实验平台采集螺栓松动状态下4种工况的振动信号;利用VMD分解对螺栓松动状态各个工况下的振动信号进行分解,并计算VMD分解后各模态分量的能量熵,最后以各工况下VMD分解的各模态分量能量熵为特征构造特征向量矩阵,通过LSSVM模型进行训练与状态识别。实验结果表明:该方法可以有效的识别出的螺栓松动状态,并通过与EMD-LSSVM模型进行对比,验证了该方法用于螺栓松动状态识别的有效性、可行性与相较其EMD分解方法的优越性。     

大排量柱塞泵滑靴副摩擦学性能研究

目的 探究大排量柱塞泵滑靴副因底面尺寸大的特点所产生的不同于常规柱塞泵滑靴副的摩擦学性能。方法 首先，在考虑大底面滑靴高速旋转时形成线速度差的基础上，结合热楔效应以及热传导关系，建立一种在剩余压紧力状态下大排量柱塞泵滑靴副摩擦力的数学模型。其次，仿真分析柱塞腔压力、主轴转速以及油液温度对滑靴副摩擦力的影响。最后，搭建滑靴副摩擦力测试装置，并测量滑靴副所受摩擦力，验证所建立的滑靴副摩擦力数学模型的准确性。结果 滑靴副的总摩擦力由黏性摩擦力和犁沟力2部分组成。随着转速的升高，滑靴副的总摩擦力会降低，犁沟力的占比逐渐增大，当转速由800 r/min上升至1 800 r/min时，犁沟力所占比例由3.4%上升至11.9%。随着压力的升高，滑靴副的总摩擦力上升，犁沟力所占比例增大，当压力由3 MPa上升至9 MPa时，犁沟力所占比例由0%上升至21.5%。随着油液温度的升高，滑靴副的总摩擦力上升，犁沟力所占比例增大，当油温由25℃上升至55℃时，犁沟力所占比例由4.0%上升至17.1%。结论 研究揭示了黏性摩擦力在滑靴副所受摩擦力中的主导作用和犁沟力对摩擦力变化趋势的影响作用，仿真和试验结果的一...     

轴向柱塞泵中滑靴阻尼孔的结构对其性能的影响研究

在轴向柱塞泵中,滑靴的设计广泛的采用静压支承理论,从阻尼观点建立的流动模型来看,阻尼管型滑靴是靠液流经过固定阻尼和可变阻尼串联的油膜流动来实现静压支承的.为保证柱塞泵中滑靴副的静压支承设计的合理,必须对滑靴阻尼孔的结构尺寸选取合理的参数.文章在建立滑靴副的数学模型的基础上,通过采用改变滑靴阻尼孔结构尺寸,分析了阻尼孔直径和长度对滑靴的静压油膜和泄漏量的影响,提出了滑靴阻尼孔的设计方法.     

新型结构元素的液压泵耦合故障分离方法研究

具有相同谐波的滑靴磨损和斜盘磨损的形态特征信息相似性很高,因此很难有效分离其耦合故障。为解决此问题,提出一种基于梯型结构元素的新型数学形态学分离方法。采用不同长度梯型结构元素的形态差值算子分别提取2种故障特征信息,进而得到不同长度梯型结构元素对应的若干个分离信号;计算分离信号的2种不同故障的特征能量比。基于最大特征能量比,实现实测液压泵滑靴和斜盘磨损耦合故障信号的最优分离。