基于BiLSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测

滚动轴承是重要的机械标准件,在机器中被大量使用,但轴承本身易出故障且比不易排查,预估轴承剩余使用寿命,能够提前对轴承开展有效的维护保养,保障机器的正常运行,因此,滚动轴承的剩余使用寿命有非常大的研究价值。针对滚动轴承开展研究,首先对传感器采集到的轴承振动信号计算时域特征,作为输入特征值,并预设寿命退化值,然后使用双向长短期记忆神经网络BiLSTM建立轴承退化模型,并根据模型拟合出轴承的剩余寿命曲线。通过在公开数据集上进行验证,基于BiLSTM的模型能准确预测出轴承的剩余使用寿命。     

全桥型MMC数字-物理混合仿真阻尼阻抗接口模型

数字-物理混合仿真结合了数字仿真与物理实验的优势,为复杂电力电子设备的理论研究和工程设计过程提供了便利。然而数字-物理接口的存在可能导致数字-物理混合仿真结果精度降低甚至变得不稳定。为解决数字-物理接口引起的失稳问题,文中在传统阻尼阻抗接口模型的基础上,针对应用于柔性直流输电的全桥型模块化多电平换流器(MMC),提出一种接口补偿阻抗设计方法。首先,全面充分地考虑了接口引入的延时、扰动对系统稳定性和精确性的影响,根据MMC的运行特点,设计了结构简单的RLC串联结构补偿阻抗,使之在不同运行工况下均可确保系统稳定、高精度运行。在此基础上,搭建了基于全桥型MMC直流背靠背的数字-物理混合仿真实验平台,利用数字侧模拟电压暂降、短路等故障,而物理侧全桥型MMC实现故障穿越过程。实验结果表明,所提接口补偿阻抗设计方案保证了系统在各种工况下的有效性。     

基于一维卷积神经网络的轴承剩余寿命预测

现有的轴承剩余使用寿命预测模型多依赖于对轴承的时域特征或频域特征进行降维后构建特征工程,然而可能丢失重要的信号信息,因此尝试利用轴承的振动水平加速度信号和垂直加速度信号,构建一维卷积神经网络实现对特征的自动提取,无需人工提取特征,并且基于人工神经网络的局部连接和参数共享机制,大大减少了训练参数,减少了训练时间。训练模型之前,通过设置轴承样本的开始退化点,使训练样本的剩余使用寿命值更为准确。研究发现,该模型能较为准确的对轴承的退化状态进行预测,进而预测剩余寿命。数据集来自于FEMTO-ST研究所的轴承退化数据集。     

磁集成三端口电力电子变压器的改进控制方法

针对现有多端口电力电子变压器磁性元件体积大、功率变换单元多、成本高的问题,提出基于磁集成的三端口拓扑及控制策略。将传统拓扑的6个桥臂电感和大量的高频变压器集成为3个集成变压器,从而减小磁性元件体积。在变压器副边绕组接1个三相桥即可构建低压直流端口,极大地减少功率变换单元数目。利用桥臂电压的直流、工频和高频分量分别控制中压直流、中压交流和低压直流端口功率,实现多端口功率调控。为提高中压直流端口电能质量,将桥臂电压的高频分量设计为三相对称的六阶梯波,使其激发的电流分量在三相回路中相互抵消,从而实现中压直流端口高频电流纹波消除。最后,建立了4 MW仿真模型进行验证,结果证明了所提拓扑和控制策略的有效性。     

昆明市典型干季大气PM2.5中重金属污染特征与来源研究

利用AMMS-100大气重金属在线分析仪对昆明市中心城区典型干季(2016年1月14日～3月31日)大气PM_(2.5)进行捕集,检测了其所含重金属的浓度和组成,主要包括Pb、Se、Hg、Cr、Zn、Ni、Fe、Mn、V、Ba、As和Co这12种.采样期间昆明中心城区大气PM_(2.5)平均浓度为37.49μg/m~3,12种重金属总浓度为3 900.4 ng/m~3,约占PM_(2.5)的10.4%,除Fe元素平均浓度较高外(3 285.1 ng/m~3),其他金属元素浓度均较低,最低的为V,浓度仅为0.9 ng/m~3.春节前后,PM_(2.5)载带的重金属浓度有较大差异.春节假日期间的Cr、Mn、Ni、Co、Fe、Se、Hg、Zn和Pb等重金属浓度相比春节前下降了0.9%(Fe)～71.9%(Mn).而重金属Ba的浓度相比春节前增加了135.6%,达到129.6 ng/m~3,这可能与春节期间烟花爆竹的燃放有关.主成分分析结果表明,昆明干季大气PM_(2.5)中12种重金属主要来自扬尘源、机动车尾气、煤炭燃烧和冶金工业源.气团轨迹研究表明,3月份缅甸频繁的生物质燃烧活动对昆明地区重金属的浓度有重要影响.