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基于稀疏表达特征提取的发动机爆震状态检测: 2021年; 研究了利用发动机缸体振动信号进行爆震检测和强度评价的方法,提出了一种基于广义正交匹配追踪的改进K-均值奇异值分解(K-means singular value decomposition,简称K-SVD)信号处理方法,将稀疏表达理论引入了发动机爆震特征识别领域。首先,对缸体振动信号进行稀疏分解,得到涵盖爆震特征的稀疏字典以及针对单个信号的稀疏系数;然后,计算重构信号的四阶累积量的自然对数,提出了一种爆震强度评价指标。计算结果表明,该方法对于混有强烈背景噪声的缸体振动信号表现出了良好的降噪和特征提取能力,且提高了运算效率,能够准确区分强烈爆震、轻微爆震和正常燃烧3种状态,证明了该方法在发动机爆震识别领域的应用价值。; 沈鹏飞毕凤荣马小强李鑫汤代杰杨晓; 关键词：内燃机四阶累积量

基于MACNN的柴油机故障诊断方法研究被引量：7: 2022年; 高效、准确的故障诊断可以提高柴油机的安全性和可靠性。传统机械故障诊断方法中人工参与程度过高,对识别结果带来诸多不确定性。针对这一问题,提出一种基于多重注意力卷积神经网络(multiple attention convolutional neural networks,MACNN)的端到端故障诊断方法。该方法采用多层卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)结合卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)对原始时域数据进行特征提取;然后,对多维卷积输出特征图进行重组以保留其序列信息;最后,直接采用序列注意力机制完成序列特征的学习。经采用实测柴油机缸盖振动信号数据进行验证后表明:面对8分类柴油机故障数据集,MACNN能够达到97.88%的识别准确率,测试100个样本用时仅为0.35 s。与现有多种传统故障诊断方法和端到端故障诊断方法相比,均具有更好的诊断效果。; 程建刚毕凤荣张立鹏李鑫杨晓汤代杰; 关键词：故障诊断端到端

基于QPSO-MC-GCN的柴油机典型故障诊断方法研究被引量：4: 2022年; 针对现有方法在处理训练样本较少的数据集时易出现过拟合现象的问题,将图卷积神经网络引入柴油机故障诊断领域,并结合量子粒子群优化算法,建立一种基于QPSO-MC-GCN(Quantum Particle Swarm Optimization-Multi-channel-Graph Convolutional Network)的故障诊断方法。该方法搭建了一种邻接矩阵,将时序振动数据转换为图数据,实现多个测点样本特征的有效融合;利用QPSO对多通道图卷积神经网络(MC-GCN)的关键参数学习率和热核函数宽度进行寻优,以提高模型的泛化能力;在传统图卷积神经网络(GCN)的基础上建立双头权值矩阵以提取更丰富的深层特征,并引入一维最大池化层进一步控制过拟合现象。对实测柴油机振动信号的分析结果表明,该方法针对试验所设定故障类型的诊断准确率优于文中的对比方法,尤其是在低标签比的情况下优势更明显。; 廖舒琅毕凤荣田从丰杨晓李鑫汤代杰; 关键词：量子粒子群柴油机

基于人工数据融合的柴油机故障数据增强方法被引量：1: 2023年; 针对基于数据驱动的柴油机故障诊断方法在训练数据匮乏时易过拟合、准确率低的问题,提出一种基于人工数据融合的数据增强方法,实现训练数据的增广。该方法将Wasserstein距离与梯度惩罚法引入辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial network,ACGAN),解决原始ACGAN训练不稳定的问题;将优化前后的ACGAN生成的两种人工数据按比例引入原始训练集中,从强化原有数据和优化诊断网络判定范围两个角度对训练集进行数据增强。经柴油机故障诊断试验验证,采用该方法对训练集进行数据增强后,在不同故障类型下的诊断准确率均有明显提高,且效果优于其他对比方法。; 黄盟毕晓阳杨晓李鑫汤代杰毕凤荣; 关键词：数据融合柴油机

小型柴油发电机组隔声罩结构优化设计研究被引量：10: 2018年; 采用实验手段研究了小型柴油发电机组的噪声源和噪声特性,对不同频率范围的噪声提出了具体可行的隔声罩结构优化措施。针对结构隔声量,分析板结构质量是影响隔声罩隔声量的主要因素,采用拓扑优化方法进行优化设计,使1 000 Hz频率以下噪声隔声量达13.16 d B(A);对隔声罩通风口处的声能泄露,确定中高频噪声为噪声控制主要目标,在考虑管道内存在高次波传播的情况下,分析管道隔板位置和大小对传递损失的影响,采用遗传算法设计和优化通风管道结构,减少高次波的传播,使1 000 Hz^3 500 Hz频率范围内噪声传递损失达30.3 d B(A)。通过以上措施,小型柴油发电机组7 m处的噪声降低至60.7 d B(A)。; 毕凤荣杨晓马腾; 关键词：柴油发电机组噪声控制结构优化遗传算法

基于多重注意力卷积神经网络双向门控循环单元的机械故障诊断方法研究被引量：12: 2021年; 为解决传统机械故障诊断方法需要人工提取特征的不足,提出一种基于多重注意力卷积神经网络双向门控循环单元(multiple attention-convolutional neural networks-bidirectional gated recurrent unit,MA-CNN-BiGRU)的端到端的故障诊断方法。首先将原始时域数据输入卷积神经网络(convolutional meural networks,CNN)进行初步特征提取并降维,然后将结果重组输入双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU),可以有效地解决BiGRU对于过长序列数据处理困难的问题。采用美国凯斯西储大学开源轴承数据集进行训练,确定了最佳卷积层数和最佳样本长度约减比例分别为2和1/8。同时,通过在CNN和BiGRU中分别加入卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和序列注意力模块(sequence attention module,SAM),进一步加强了模型对于关键信息的提取能力。最后实测柴油机故障振动信号试验表明:MA-CNN-BiGRU模型可以实现端到端的故障诊断,与变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)核模糊C均值聚类算法(VMD-kernel fuzzy C-means clustering,VMD-KFCM)、VMD-反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和一维CNN等方法进行对比,MA-CNN-BiGRU模型的故障诊断性能更优。; 程建刚毕凤荣张立鹏李鑫杨晓汤代杰; 关键词：注意力故障诊断

共振式消声器声学性能三维时域计算及分析被引量：2: 2017年; 共振式消声器是改善进排气噪声的重要措施。基于计算流体动力学(CFD)的方法对共振式消声器声学特性进行计算,并通过有限元技术验证了模型与计算结果的准确性。研究流速及温度变化对共振式消声器传递损失的影响规律,结果表明:随流速增加,共振频率处峰值减小,通过频率处传递损失逐渐接近共振峰峰值,消声器频率特性向高频移动,整体消声量下降;随温度增加,共振频率向高频移动,峰值减小,带宽增加;流速、温度对低频处传递损失的影响大于高频。; 田赛龙毕凤荣景亚兵姚昱儒杨晓刘建飞; 关键词：计算流体力学消声器流速温度

基于VMD与KFCM的柴油机故障诊断算法被引量：17: 2020年; 针对柴油机的故障诊断问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)与核模糊C均值聚类算法(kernel fuzzy C-means clustering,简称KFCM)联合的故障诊断方法。首先,针对VMD算法中分解层数K的选择问题进行了自适应优化;然后,从优化VMD算法的分解结果中选取3个关键分量计算最大奇异值,并将其作为3维的特征向量输入KFCM算法中进行分类识别;最后,对仿真信号以及某型柴油机的模拟故障实验信号使用优化VMD、传统VMD和经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法分别进行分解与识别。结果表明,笔者提出的方法明显改善了模态混叠现象,提高了模式识别的诊断正确率,提出的联合算法具有更好的应用前景。; 毕凤荣汤代杰张立鹏李鑫马腾杨晓; 关键词：柴油机振动信号

基于优化VMD与欧氏距离的柴油机故障识别被引量：6: 2020年; 为实现利用单一通道信号通过同一方法区分多种发动机故障的目的,笔者对现有算法进行了优化以提取振动信号中的故障特征。首先,针对变分模式分解(variational mode decomposition,简称VMD)的分解层数选择困难问题,文中以几种不同类型故障的频率特征为基础,优化了其中心频率迭代初始值,在保证准确性的前提下提高了算法的计算效率与简便性;然后,利用鲁棒性独立分量分析(Robust independent component analysis,简称Robust ICA)对VMD处理结果再次分解,分析发动机中可能存在的不同振源的同频率信号,并将两个阶段分解结果重构信号的四阶累积量作为故障判定指标。结果表明:以模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,简称FCM)确定的聚类中心为参考点,利用各个工况点与喷油故障聚类中心的欧氏距离区分故障类型,取得了较高的正确率。; 张海龙宋业栋李鑫毕凤荣毕晓博汤代杰杨晓马腾; 关键词：柴油机振动信号信号处理

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杨晓

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