基于最优控制理论的智能车辆轨迹生成方法

为了能够生成适应不同道路环境的动态轨迹,在最优控制理论的基础上进行了改进,在方法中建立了包括3个常用评价指标:时间、消耗能量和距离障碍物最短距离的动态评价函数,研究了不同权重系数对轨迹特征影响的规律,进而得出了启发式权重调整规则和调整流程。仿真结果表明,本文提出的基于最优控制理论的轨迹规划方法是有效可行的,得出的权重调整方法是正确的,使用本文方法可以生成适用于不同道路环境的动态行驶轨迹,且轨迹满足多种约束条件。     

自适应变分模式提取的轴承故障诊断方法

变分模式提取(variational mode extraction, VME)能够从复杂信号中提取特定的模式分量,但其在轴承故障诊断中的应用潜力受到初始中心频率和平衡参数的影响。因此,为了克服VME在轴承故障诊断应用中超参数的设置问题,深入探究VME模型中心频率迭代更新过程,发现中心频率收敛趋势现象并通过理论证明其存在性,由此提出中心频率定位策略,可自适应地确定目标中心频率。为了最大化匹配故障信息,构造基于故障特征幅值比的平衡参数优化策略,能够优化目标分量的带宽。以上中心频率定位策略和平衡参数优化策略,构成自适应变分模式提取的故障诊断方法,该方法能够在无需预设初始中心频率及平衡参数的情况下自适应提取故障相关分量。仿真和两个试验案例分析结果验证所提方法在轴承故障诊断领域相比于连续变分模式分解、经验模式分解和快速谱峭度方法更具有效性和优越性。     

核心机驱动风扇级可变弯度导叶的试验研究

为获得核心机驱动风扇级可变弯度导叶在实际流场中的气动性能,开展了有效的叶栅试验。将试验结果与计算结果进行对比,一方面验证了设计方法的可靠性,另一方面为可变弯度导叶的优化设计提供了详实的试验数据支撑。试验结果表明:核心机驱动风扇级可变弯度导叶设计方法可靠,气动性能满足设计要求,远优于不变弯度导叶的性能,与形状自适应叶型性能相当。     

淋溶条件下赤泥盐分离子的迁移与分布（英文）

赤泥是氧化铝工业生产过程产生的强碱性固体废物,其盐分含量高,对环境有害且制约着赤泥堆场的植被重建。通过土柱模拟淋溶实验,研究赤泥盐离子的动态迁移及垂直分布情况。结果表明:淋溶不同程度地将赤泥中的Na~+、K~+、Ca~(2+)、CO_3~(2-)、SO_4~(2-)和HCO_3~-等盐分离子浸出到渗滤液中,显著降低了赤泥的盐度。赤泥中Na~+和K~+呈现出较高的迁移能力,从柱体的40~50 cm处向上迁移至20~30 cm处;而Ca~(2+) 的迁移能力较弱,主要分布在柱体的30~40 cm处。淋溶刚结束时,CO_3~(2-)主要分布在柱体的20~30 cm处,随后向下迁移至30~40 cm处,最终受蒸发作用迁移至20~30 cm处。SO_4~(2-) 最初主要分布在柱体的40~50 cm处,最终向上迁移至20~30 cm处。HCO_3~-主要停留在柱体的下部,其迁移特性受蒸发的影响较小。     

调频率自适应匹配线性变换及其对旋转机械故障诊断研究

旋转机械常处于变转速工作状态,因而其振动信号也表现出非平稳性。分析此类非平稳信号时由于受有限的时频分辨率影响,常无法获得理想的时频表示,难以揭示与旋转机械健康状态相关的有用信息。根据单个线性调频变换（LCT）能提升特定时刻时频聚集性这一特点,提出了调频率自适应匹配线性变换（Adaptively MatchingChirp?rate Linear Transform,AMCLT）。利用最大峭度准则指导选取每个时刻合适的调频率,并且只保留与所选调频率相关的时频分布用于构造最终的时频表示;扩展原始线性变换基函数,使所提 AMCLT 方法在无需迭代情况下可同时完成对多分量非线性调频信号的分析。此外,对所提 AMCLT 方法进行了信号重构分析,可实现对信号中目标频率分量的时域信号重构。振动信号处理结果表明,在时频表示的可读性方面,所提方法可得到能量更加集中且不受交叉项干扰的时频表示;在特征提取方面,所提方法可更加准确地提取旋转机械振动信号中的频率特征,可有效应用于旋转机械的故障诊断。     

基于指数调节策略对抗网络学习的轴承故障诊断研究

基于深度学习的故障诊断方法被广泛应用于以轴承为代表的机械关键部件故障诊断,其取得理想效果的前提是有足量故障样本且训练集、测试集满足同分布要求。然而,在实际工况下数据分布会发生变化,进而使原有工况下的诊断模型很难适用于新工况。为此,域适应类迁移学习方法被用于解决训练集、测试集分布不同的问题,其重点在于实现数据分布适应,即度量数据分布差异,并利用度量结果对模型训练进行指导,从而提升学习效率和诊断准确率。在此基础上,提出了一种基于对抗学习的域适应方法,该方法的核心是将提出的指数调节策略与对抗网络相结合,使得网络在故障诊断过程中更有针对性地适应目标域的数据分布。该网络由特征提取器、分类器、一个全局域鉴别器和多个局部域鉴别器组成,利用对抗策略和适应性矩估计算法对模型进行优化,并通过基于指数调节策略设定的指数自适应因子对模型中的边缘分布和条件分布重要性进行调节,使得模型可以稳定、高效地进行故障诊断。在跨转速、跨负载和同时跨转速和负载的轴承诊断案例中对提出的方法进行验证,结果表明本文方法的诊断效果优于其他域适应方法,并具有较好的稳定性。     

基于深度小波去噪自动编码器的轴承智能故障诊断方法

针对原始振动数据无监督特征学习问题,提出一种深度小波去噪自动编码器与鲁棒极限学习机相结合的滚动轴承的智能故障诊断方法.利用小波函数作为非线性激活函数设计小波去噪自动编码器,从而有效地捕获信号特征;利用多个小波去噪自动编码器构造一个深度小波去噪自动编码器来增强无监督特征学习能力;采用鲁棒极限学习机作为分类器,对不同的轴承...     

多共振频带自适应检测的轴承微弱故障诊断方法

滚动轴承的局部缺陷产生的冲击可激励起轴承自身固有频率及相邻部件固有频率,使得采集到的振动信号中包含多个共振频带。针对一般方法难以直接地定位多个共振频带的问题,通过讨论变分模式分解方法与轴承故障振动信号之间的内在联系,提出一种多共振频带自适应检测的轴承微弱故障诊断方法。该方法首先采用变分模式分解法将振动信号分解为独立模式分量,然后对解析形式的独立模式分量进行包络分析,最后提出以归一化频率能量比作为识别故障分量的准则以及把故障模式分量的中心频率作为轴承缺陷激励起的相关部件固有频率。仿真与试验分析结果表明该方法可准确地检测多共振频带,以及有效地进行轴承微弱故障诊断且诊断结果显著优于传统解调方法。     

基于双树复小波变换的转静碰摩响应分析

针对碰摩故障诊断中转静碰摩响应消噪及特征提取构造分段圆弧平滑阈值函数,利用小波、小波包及双树复小波(Dual-tree Complex Wavelet)分别对非平稳信号降噪处理,以信噪比为指标判断降噪效果。结果表明,构造的阈值函数消噪具有高效性。通过计算单转子局部碰摩动态响应,用双树复小波对位移响应进行特征提取。与小波及小波包相比,双树实小波近似解析性及采样插值具有互补特点,能完整提取动态响应特征,减少信息丢失。并用仿真及转子碰摩实验验证该方法的有效性。     

变分模式分解方法研究与应用综述

自适应信号分解领域一个十分活跃的分支——变分模式分解(VMD)已经成为信号处理与检测技术学界一个热门的研究方向。VMD对非平稳、非线性信号具有良好的处理效果。针对VMD模型及其参数选择,发展了许多拓展模型及参数优化方法。本文回顾近十年来VMD的研究进展,对相关的文献进行总结与分析。首先,分析VMD的原理性优势及其在各个领域的应用潜力;其次,根据模型对不同信号类型的匹配能力,分类总结VMD拓展模型的不同特性和适用场景;然后,归纳VMD及其拓展模型参数优化方法的研究现状,探讨与分析不同模型参数优化方法的特点和最新研究趋势;最后,对VMD的未来发展提出6点展望,为后续的研究指明方向。