D-S理论和Markov链组合的桥梁性能退化预测研究

为准确预测桥梁性能退化,考虑到数据随机性和微小扰动发生状态跳跃,提出了一种D-S(Dempster-Shafer)证据理论和Markov链组合的桥梁性能退化组合预测模型和性能退化率的概念.该模型基于指数平滑(exponential smoothing,ES)方法获得新的预测数据序列,并利用Markov链和D-S理论不断进行优化,从而实现桥梁性能退化的组合预测.实际工程的应用结果表明:性能退化率可以直观地表征在梁性能退化的速度.其次,该模型的平均相对误差为1.54%,较于回归、灰色和模糊加权Markov链模型,精度分别提高了1.11%,0.88%和2.8%,而后验差比值为0.242,小于0.35;模型的标准差为9.021,相比其他模型分别减小了3.978,3.405和7.500,而变异系数为0.109,均小于其他模型,验证了组合预测模型在精度和稳定性方面的优越性,可为在役桥梁结构性能退化预测与维护提供理论基础.

基于加速退化试验的漏电信号调理电路性能退化及可靠性研究

在电子电路服役过程中,元器件退化会引起电路输出特性变化,降低电子电路的可靠性。漏电信号调理电路作为一种电子电路,其可靠性直接决定了漏电断路器的可靠性。以漏电信号调理电路为研究对象,首先基于灵敏度分析方法确定影响电路性能退化的关键元器件,并对漏电信号调理电路进行了以温度为加速应力、动作电流值为退化特征量的恒定应力加速退化试验;其次根据不同温度应力下的试验数据建立基于Wiener过程的漏电信号调理电路性能退化模型,并利用极大似然估计法求取退化模型的未知参数,进而得出寿命预测的概率密度函数和可靠度函数;最后利用阿伦尼斯(Arrhenius)方程外推出正常应力下漏电信号调理电路的预测寿命。相关结论可为不同电子电路的寿命预测及可靠度分析提供支撑。

叶顶间隙对多级轴流压气机性能退化的影响

以某F级燃机压气机为研究对象,考虑燃机实际运行过程中腐蚀和磨损作用导致的压气机叶顶间隙变化,通过三维数值模拟方法开展了不同腐蚀/磨损状态下多级轴流压气机的性能退化机理研究,分析了叶顶间隙变化对多级轴流压气机性能的影响规律。结果表明:叶顶间隙增大会导致压气机特性曲线整体向质量流量减小的方向偏移,使得压气机的质量流量、效率及压比均产生一定程度的衰退;随着叶顶间隙的增大,压气机峰值效率逐渐降低,喘振裕度明显降低;叶顶间隙增大会导致压气机通道内的流动分离加剧,动叶叶顶间隙变化对压气机流动分离的影响更严重;静叶吸力面尾缘附近的流动分离导致形成低马赫数区,同时逆流的低速涡团导致叶根附近的损失显著增大,造成压气机性能衰退。

钢-混组合桥梁栓钉腐蚀疲劳失效及力学性能退化机理试验研究

腐蚀环境中钢-混组合桥梁的栓钉连接件可能因腐蚀-疲劳耦合作用而劣化,为此设计制作3组10个栓钉推出试件,分别进行腐蚀后的静力、疲劳性能试验和腐蚀-疲劳耦合试验,研究栓钉的腐蚀-疲劳失效及力学性能退化机理。结果表明:腐蚀作用使得栓钉抗剪刚度显著退化;腐蚀-疲劳耦合作用下栓钉疲劳寿命明显低于腐蚀后疲劳寿命;栓钉初始疲劳裂纹产生于钉杆靠近焊趾截面的剪力作用侧,以剪切裂纹扩展为主,当疲劳裂纹或腐蚀疲劳裂纹发展至约1/2栓钉直径后,栓钉在拉-剪组合应力作用下断裂;影响栓钉损伤发展速率的主要因素为荷载比、腐蚀速率及腐蚀-疲劳耦合作用;腐蚀-疲劳耦合作用下栓钉抗剪刚度退化速度大于疲劳单独作用下,抗剪刚度退化包括快速退化和缓慢退化2个阶段,前一阶段约占栓钉腐蚀疲劳寿命的20%。

考虑起飞工况的航空发动机性能退化预测研究

针对现阶段航空发动机性能退化建模研究没有考虑起飞工况的影响问题,提出了基于修正的非线性维纳过程发动机性能退化建模方法。该方法结合了同类型号发动机的历史性能退化数据与个体发动机的实时退化和工况数据。首先,考虑发动机每次起飞的工况不同,把工况修正引入非线性维纳过程建立发动机的性能退化模型。然后利用极大似然估计方法求得退化模型离线估计值,基于贝叶斯理论对退化参数进行在线更新,最后基于局部线性嵌入算法,对工况参数进行融合构建工况因子,修正退化参数,实现了基于起飞工况的单台发动机性能退化预测。结果表明,采用融合工况因子修正模型,与未修正和压比修正模型相比,平均绝对百分比误差分别降低1.50%和1.01%。证明融合工况因子修正模型能降低发动机起飞工况差异和仅用单工况参数修正所造成的预测误差,可以用来辅助指导下发决策。

无迹粒子滤波跟踪的发动机性能退化预测

针对航空发动机性能退化预测问题,这里提出了一个结合多阶段有效传感器融合的无迹粒子滤波发动机剩余寿命预测模型。模型针对数据融合,基于累积方差贡献率动态更新各个退化阶段的有效传感器,得到更符合实际情况的退化状态健康指标,然后应用无迹粒子滤波算法更新模型时变参数以实现发动机健康指标和剩余寿命的提前预测。这里采用发动机性能退化仿真实验数据集进行数据分析和验证。结果表明,所提出的基于方差贡献率的分阶段非线性融合方法,可以减少退化量中的冗余数据影响。所引用的无迹粒子滤波算法,有效解决了传统滤波算法中的粒子退化、结果发散问题。相较于一般的滤波方法在最终预测结果上,绝对误差减少7个周期,精度提高了3.6%,加强了粒子的跟踪能力,提高了目标跟踪的精度。为航空发动机的健康管理和可靠性评估提供参考依据。

基于混合多机器学习算法的燃料电池性能退化预测框架

质子交换膜燃料电池(Proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)是当下极具发展潜力的绿色发电装置,对其性能退化状态进行精准预测有助于促进电池健康管理,优化电池成本效益。为提高预测模型拟合度与精确度,提出用鹈鹕算法(Pelican optimization algorithm,POA)优化最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LSSVM)的PEMFC性能退化预测模型。采用小波阈值去噪(Wavelet threshold denoising,WTD)与轻量级梯度提升机(Light gradient boosting machine,LGBM)进行数据预处理,以摒弃噪声与小关联度输入变量对预测的干扰。通过提供不同工况下电池运行数据和设立对比实验。结果表明,本模型的精度与稳定性优于其他模型,且占用资源较少,均方根误差保持在0.1%内,平均绝对百分比误差小于0.05%,性能优秀。

基于LabVIEW的电动机轴承故障诊断和性能退化评估系统设计

轴承作为电动机的核心部件,主要起到支撑引导轴、减小设备摩擦、连接不同设备等作用,准确判断其故障类型并评估其健康状态对于合理安排设备的检修具有重大意义。为此,设计了一套基于LabVIEW平台的电动机轴承实时故障诊断和性能退化评估系统。利用卷积神经网络(CNN)的特征挖掘能力,自主学习原始振动信号中的故障特征,在LabVIEW平台上构建故障诊断模型,实现轴承运行状态的实时诊断;对原始振动信号小波降噪后,提取信号时域特征,通过对所提取的特征进行主元分析(PCA)来获取表征轴承性能退化的综合指标;在LabVIEW平台上开发电动机轴承的故障诊断与性能退化评估系统软件。在线故障诊断和性能评估实验结果验证了该系统的实时性和有效性。

面向设备性能退化监测的分步参数估计策略

为通过预防性定期维护提升化工装置的精细化管理水平,探讨了关键设备的在线性能监测原理,针对设备性能参数可估计性差的问题,提出了一种基于机理模型分析设备性能退变的分步参数估计策略,根据灵敏度分析确定参数处理规则。首先以工业装置的严格机理模型为基础给出在线的粗粒度模型候选项,以历史数据拟合误差最小为目标完成初步参数估计,给出最优模型和各参数初值。然后基于灵敏度分析矩阵特征给模型参数排序,以表征性能退变的时变参数为界,前后不同顺位的定常参数采用不同策略依次处理。最后以滑动时间窗方式估计时变参数,实现设备性能监测。以反应釜夹套换热器的传热性能监测为例,按照分步策略获得设备性能参数的退变,剥离操作变量的影响,结果与工厂操作周期符合。表示该策略可以用于设备性能监测。

基于直驶效率数据的机电复合传动系统性能退化评估

目的 基于直驶效率数据,实现机电复合传动系统的性能退化评估。方法 将机电复合传动系统全工况测试周期内的效率云图进行梯度和网格划分,得到各梯度内的网格点数。通过Pick定理,计算各梯度下不规则效率云图的面积,对各梯度效率云图面积求和,即可得到该测试周期内的机电复合传动系统性能退化评估指标。结果 计算了6个全工况测试周期的效率云图面积,结果显示,性能退化评估指标逐渐上升。通过效率云图对比发现,高效区间逐渐增大。从性能退化指标的发展趋势看,目前该传动系统正处于磨合期。结论 该方法能够有效评估机电复合传动系统的性能退化情况。

基于多性能退化参数的电主轴可靠性研究

以数控机床磨削电主轴为研究对象,运用多性能退化参数可靠性理论对磨削电主轴进行研究。通过分析磨削电主轴的失效机制,选取性能退化参数,并在此基础上建立性能退化模型,提出一种基于多性能退化参数的电主轴可靠性评估方法。通过搭建试验台,采集性能退化参数试验样本数据,预测电主轴的可靠性变化规律,并将基于多性能退化参数的电主轴可靠性方法与基于单一性能退化参数中的贝叶斯法进行对比。结果表明:基于单一性能退化参数的方法往往高估电主轴的寿命,多性能退化参数的电主轴可靠性评估方法更加贴合实际。提出的方法可为数控机床电主轴可靠性评估提供参考。

损伤源-异常点累计谐波减速器性能退化评估

以LSHG-20-50-C-I型谐波减速器为研究对象,以声发射为监测手段,提出损伤源-异常点累计算法,完成谐波减速器的性能退化评估。首先,分析声发射信号,通过对振铃计数的经历图分析分辨出性能退化过程中磨损和裂纹两类声发射源,对比加速寿命实验结果,验证损伤源分类的准确性。在此基础上,建立裂纹扩展模型,依据裂纹扩展规律及能量和平均电平平均值的变化趋势,进行基于损伤源的性能退化评估,区分出占主要地位的裂纹扩展在性能退化过程中的4个时期。为解决单一声发射参数趋势性和单调性差的问题,提出基于PCA异常点累计指标的性能退化评估方法,与传统的One-Class SVM算法相比,PCA算法对早期异常点更敏感,阈值报警时间提前650 h,更适用于谐波减速器的异常点检测与性能退化评估。

动态工况下基于WOA-BiGRU的PEMFC性能退化预测

质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)是重要的现代可持续能源发电装置,准确估计其性能退化对实际应用至关重要。传统的数据驱动方法缺少对老化机制的考虑,因此对性能退化过程中的电压恢复现象的处理欠佳。通过分析PEMFC运行数据中的多种特征信息,提出一种动态工况下的PEMFC性能退化预测方法,更好地处理电压恢复现象。首先使用随机森林算法进行数据特征分析,确定模型训练使用的特征量。然后建立双向门控循环单元模型(bidirectional gated recurrent units, BiGRU),并使用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)进行参数优化。最后,使用经过优化的BiGRU模型进行PEMFC性能退化预测,并进行预测效果评估。在PEMFC动态数据集上的实验结果表明,预测效果较GRU提高了28.1%~33.7%,较BiGRU提高了25.5%~31.2%。

基于维纳过程的低温环境下齿轮泵性能退化研究

针对低温环境下(5℃以下)温度对齿轮泵性能退化的影响,以驼峰车辆减速器齿轮泵为研究对象,以流量为性能退化分析指标,建立齿轮泵流量计算模型;采用带有线性函数或指数函数漂移项的维纳过程模型,建立包含工作压力、温度和等效磨损间隙的多参数齿轮泵性能退化过程模型;通过齿轮泵流量计算模型的分析结果与现场试验数据对比,建模分析低温环境下齿轮泵性能退化过程中环境温度、工作压力对齿轮泵性能退化的影响。结果表明:低温环境下齿轮泵的性能退化与环境温度存在强相关性;线性漂移模型较指数漂移模型有更优的统计拟合效果;包含多参数带漂移的维纳过程模型能有效表征齿轮泵的性能退化过程。

混凝土桥梁服役性能退化及预防性维护综述

针对混凝土桥梁服役性能退化分析与预防性维护这一热点问题进行了综述。混凝土桥梁作为复杂的结构体系,具有损伤因素多、材料劣化机理复杂以及服役性能评估难等特点,在环境与荷载等因素的共同作用下,钢筋与混凝土材料特性发生劣化,导致混凝土构件承载力退化,最终影响桥梁整体结构力学性能。从材料劣化机理分析、材料与结构力学性能退化模拟、服役性能评估、剩余使用寿命预测以及预防性维护策略制定等方面对既有混凝土桥梁服役性能退化与预防性维护进行了详细阐述,同时对比分析了各研究模型和方法的优势与不足。然后,分别从既有混凝土桥梁材料、构件和结构等层次着手,分析了桥梁材料微观劣化特性,探讨了桥梁构件损伤机理与失效过程,明确了在役混凝土桥梁结构力学性能宏观退化规律。最后,基于对现有研究的分析与总结,指出了当前混凝土桥梁服役性能退化与预防性维护中存在的问题,为后续研究提供了新的思路,为桥梁全寿命智能运维管理提供科学依据。

MG300/720-AWD型采煤机截割部性能退化案例分析

针对采煤机截割部易出现性能退化的问题,以MG300/720-AWD型采煤机为研究对象,介绍一种采煤机截割部性能退化检测方法。该方法主要通过对采煤机电气、温度、效率、速度、压力、振动等方面指标数据的采集与预处理后,利用基准高斯混合模型进行计算与分析,以推导出衡量截割部性能退化程度的熵值,进而确定出设备的性能退化发展趋势,为截割部维护维修提供支持,确认该方法具有一定实践应用价值。

考虑结构性能退化的桥梁地震易损性研究

文章基于地震易损性理论,以某一连续刚构桥为工程背景研究了不同服役年限下桥梁结构构件抗震性能的退化规律.建立了氯离子扩散模型,并综合混凝土和钢筋的材料劣化机理和结构强度退化模型,提出了综合考虑结构性能退化的易损性分析模型。结果表明:当服役年限低于25年时,氯离子侵蚀作用对结构抗震性能的影响较小;当服役年限大于25年时,氯离子侵蚀作用会显著影响桥墩的抗震性能,服役年限越长,结构不同损伤状态的超越概率越高,且当地面峰值加速度指标越高,结构性能退化对抗震性能的影响愈发明显。

基于特征融合与LOF的滚动轴承性能退化早期故障预警技术

针对传统滚动轴承性能退化故障预警技术未能考虑转子故障干扰的问题,提出了一种基于高通滤波的轴承健康状态评估技术。首先,根据滚动轴承性能退化机理,在传统经典特征以及高通滤波频域特征的基础上,建立了基于特征融合与局部离群因子(LOF)的滚动轴承早期故障预警模型;然后,通过实验验证了所提方法。结果表明该方法在排除转子故障干扰的同时,能够有效识别与追踪轴承性能退化过程,且识别的早期故障发生时间比传统振动加速度有效值突变点提前1700 min。

基于时变特性的钢板组合梁桥性能退化规律研究

文章依托安徽省50座典型在役钢板组合梁桥,对钢板组合梁桥运营期的时变性能规律展开研究,分析了钢板组合梁桥体系性能的影响因素;综合考虑材料性能、荷载效应及抗力变化规律,形成了钢板组合梁桥的性能退化模型;建立40 m简支钢板组合梁精细化模型,分析了中载、偏载工况下钢板组合梁桥的时变性能退化规律。研究表明,钢板组合梁体系时变性能退化规律可采用乘幂函数曲线形式表达,其规律主要表现为桥梁运营初期性能退化速率较快并逐渐减缓,桥梁运营后期性能基本不发生退化或退化速率极缓。

基于PCA多模型融合的滚动轴承性能退化指标构建

单模型构建的滚动轴承性能健康指标仅能从本身的“单角度”来描述滚动轴承的性能退化状态,具有一定的局限性。为解决这个问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)多模型融合的滚动轴承健康指标构建方法。该方法分别采用支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)模型、自联想核回归(auto-associative kernel regression,AAKA)模型和高斯混合模型(gaussian mixture module,GMM)构建相应单模型的健康指标,再将3个单模型的健康指标经主成分分析(PCA)融合,并选取第一主成分作为能够包含“多角度”性能退化信息的健康指标(SAG-HI)。试验结果表明,相比于各单模型的健康指标,SAG-HI与滚动轴承保持可靠度的灰置信水平达到98.38%,其相关性、单调性和鲁棒性也均表现为最优,且通过包络谱分析验证了其能够准确且及时监测到早期故障发生时刻。