蒋宇
- 作品数：35 被引量：84H指数：6
- 供职机构：黄山学院机电工程学院更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金国家自然科学基金高等学校学科创新引智计划更多>>
- 相关领域：机械工程电气工程一般工业技术理学更多>>
- 基于飞轮电池的应急电源在电厂中的应用研究被引量：2
- 2009年
- 新型的三相应急电源系统(EPS)采用飞轮电池作为其储能电源,利用飞轮电池高能量密度,绿色环保等优点来满足EPS的高能量、绿色化要求。飞轮电池充放电均采用智能矢量控制,其放电直流输出经过DC升压电路和PWM逆变器后为电厂输电配电网提供快速的响应容量。数字仿真结果验证了此EPS能够有效提高电力系统的稳定性、可靠性和电能质量。
- 蒋宇汤双清赵新泽李志雄
- 关键词：应急电源飞轮电池电力系统PWM逆变器
- 一种时序-BP网络在飞轮系统齿轮故障诊断中的应用研究被引量：1
- 2009年
- 提出了一种基于时序和反向传播网络(Back-Propagation Network,BP)相结合的诊断方法。通过对飞轮储能系统(FESS)齿轮箱正常和故障运行状态的振动信号进行时序分析,利用时序模型提取齿轮不同状态的特征,并以其自回归参数组成特征向量作为BP网络分类器的输入进行网络训练,从而实现了对齿轮正常、裂纹和剥落状态的识别与诊断。实验结果表明,基于时序-BP网络结合的方法对于飞轮系统齿轮故障分类和检测是一种非常有效的诊断手段。
- 蒋宇李力李志雄汤双清
- 关键词：齿轮故障BP网络特征提取
- BP神经网络在飞轮电池控制系统中的研究被引量：5
- 2009年
- 飞轮储能用电机的非线性和变参数特性使得传统的PID控制很难取得较好的效果,而人工神经网络在一定的条件下可以逼近任意非线性函数,且具有较强的自学习、自适应、自组织能力,故将其与传统控制相结合构成神经网络自适应控制策略,应用于飞轮储能电机以实现高性能控制。同时采用变学习速率的神经网络学习算法,学习速率随收敛过程误差的大小而自适应地进行调整,可大大加快神经网络学习训练的收敛速度,进一步提高系统动态响应速度。仿真结果表明,在充放电两端,系统的动态响应快,超调小,稳态精度高,鲁棒性强,抗扰动能力强,控制效果较好。
- 蒋宇李志雄汤双清
- 关键词：飞轮电池BP神经网络PID控制SVPWM
- 模糊自适应SNPID在飞轮储能系统中的研究被引量：2
- 2009年
- 飞轮储能系统中飞轮电池电力转换控制器是制约其在电网系统应用的关键技术之一。采用智能控制设计单神经元PID控制器(SNPID),并应用模糊思想对神经元输出增益自适应整定,结合SVPWM策略实现飞轮电池充电控制;同时应用SVPWM策略进行放电控制。仿真结果表明,SVPWM放电控制功率因数高、电流谐波低、动态响应快;模糊自适应SNPID使飞轮转子"充电"过程快速稳定,鲁棒性强,其控制性能优于单神经元PID控制。
- 李志雄汤双清蒋宇
- 关键词：飞轮电池模糊控制SVPWM
- 三维五向编织复合材料飞轮的极限转速分析
- 2009年
- 飞轮储能系统(FESS)储能能力的关键因素之一是飞轮的储能密度。采用三维五向编织工艺能够有效提高复合材料飞轮的综合力学性能,从而提高飞轮储能密度。笔者运用ANSYS对三维五向编织复合材料飞轮进行应力有限元分析,并证明该工艺可以明显提高飞轮储能密度;同时优化设计了基于强度准则的飞轮极限转速计算模型,给出了计算算例,计算结果比采用三维四向编织的极限转速提高了40%。最后进一步分析了影响极限转速的因素。
- 蒋宇李志雄汤双清麻坚
- 关键词：三维五向编织复合材料飞轮极限转速
- EMD下轴承故障程度诊断技术的研究被引量：7
- 2009年
- 对滚动轴承程度故障诊断进行了研究,重点研究了在经验模态分解(EMD)条件下的传统经典理论与现代智能理论,提出了EMD和频率散度指标相结合的诊断方法。阐述了基于EMD的轴承故障诊断原理以及故障程度诊断的现状,指出神经网络诊断的"黑箱操作"往往遗漏了信号内蕴藏的本质特性,并分别使用传统和现代方法对轴承滚动体3种不同剥落程度故障进行诊断。实验结果表明,所提出的传统诊断方法能够实现故障程度的正确诊断,更发现了滚动体频率散度指标存在着随剥落程度增大而减小的潜在本质规律,为轴承故障程度诊断提供了新思路和新方法。
- 蒋宇李志雄唐茗李力
- 关键词：滚动轴承经验模式分解
- 基于知识增殖神经网络的滚动轴承故障诊断被引量：2
- 2009年
- 对滚动轴承故障模式识别进行了研究,阐述了小波包神经网络诊断方法的工作原理和实现过程。针对在处理大规模或者较复杂问题时,人工神经网络存在网络学习失败或推广能力不好的问题,从网络推广能力的角度分析了具有知识增殖能力的小波包神经网络诊断系统的结构设计。试验结果表明,所提出的故障诊断方法能够较精确实现滚动轴承多部位的单一、复合故障的定位和模式识别,效果明显好于单一网络。
- 蒋宇李志雄唐茗李力
- 关键词：滚动轴承故障诊断小波包
- 基于时序-RBF神经网络的齿轮故障诊断方法被引量：6
- 2008年
- 针对齿轮箱早期故障特征不明显,提出一种基于时序和径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络相结合的诊断方法。通过对齿轮箱正常和故障运行状态的振动信号进行时序分析,提取时序模型的自回归系数作为状态特征,并将其组成特征向量输入RBF神经网络分类器进行网络训练,从而实现了对齿轮正常、裂纹、断齿和局部点蚀的状态识别与诊断。结果表明,基于时序—RBF神经网络结合的方法对于早期或多故障分类是可行的。
- 李力蒋宇李志雄
- 关键词：齿轮故障特征提取RBF神经网络
- 基于BP网络的飞轮电池电力转换控制研究(英文)被引量：1
- 2010年
- 飞轮电池储能用集成电机时变非线性特点使得传统PID控制难以得到理想的控制性能,为此基于BP神经网络研究了一种新颖的飞轮电池电力转换器。该控制器结合BP神经网络自学习能力和PID控制的全局渐近稳定性能,通过神经网络在线优化调节PID参数,以实现对飞轮电池的高性能控制。其中,采用变学习速率的神经网络学习算法,学习速率随收敛过程误差的大小而自适应地进行调整,同时使用遗传算法(GA)优化得到PID参数的初始值,这可加快神经网络学习训练的收敛速度并避免陷入局部最小,进一步提高控制性能;另外,PWM采用SVPWM技术以增强能量转换效率和减小转矩脉动。数字仿真表明,基于所提出的BP-PID控制的电力转换矢量控制系统能够使飞轮电池在充放电两端都具有较快动态响应,较小超调,较高稳态精度以及较强的鲁棒性,控制效果明显比传统PID好。
- 蒋宇汤双清李志雄刘侃
- 关键词：飞轮电池BP神经网络PID
- PLC在交流电机速度闭环控制中的应用
- 2010年
- 研究了基于PLC控制的交流电机速度模糊闭环控制系统。构建了基于PLC的控制系统软硬件结构,并对模糊控制器的模糊变量、控制规则等进行了设计。最后通过数字仿真测试验证了所设计的模糊控制闭环系统能够有效控制电机的速度,性能良好。
- 彭俊飞张银洲蒋宇
- 关键词：交流电机PLC模糊控制速度闭环
