基于多传感器的神经网络和D-S证据理论在故障诊断中的应用

为提高滚动轴承故障诊断的准确性,本文提出了一种基于多传感器神经网络和D-S证据理论的故障诊断方法,并通过包含3个传感器的监测数据融合对模型进行了验证.首先,利用两个加速度传感器和一个声传感器采集滚动轴承的振动信号和噪声信号.其次,分别对两个加速度传感器的振动信号进行总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)得到各固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,并提取各IMF分量的能量特征作为子网络1和子网络2的输入参数;同时,对声传感器的噪声信号进行小波包分解提取各频段能量特征作为子网络3的输入参数;3个子网络的局部诊断结果归一化处理得到各自独立的证据体,对冲突证据加权修正并运用D-S证据理论进行决策级的信息融合得出最终的故障诊断结果.实验结果表明:该方法可有效提高滚动轴承故障诊断的准确率,降低故障诊断的不确定性.

SOM-MQE的钻井泥浆泵健康状态评估

为了对钻井泥浆泵的运行状态进行分析与评估,提出了一种基于SOM-MQE的钻井泥浆泵健康状态评估方法,并通过实测数据验证了算法的可行性。首先,采用加速度传感器采集泥浆泵的振动信号,应用相关性滤波算法对原始振动信号进行滤波降噪,提高信噪比。其次,对滤波后的数据提取时域、频域和时频域特征;再对这些特征PCA降维处理,得到反映泥浆泵状态的主成分特征矢量。最后,将主成分特征矢量作为SOM-MQE评估模型的输入,构建SOM-MQE评价模型,并计算最小量化误差(MQE)值大小,利用钻井泥浆泵偏离其在无故障状态下的MQE值对其健康状态进行评估。现场试验结果表明,MQE值表征的运行状态与钻井泥浆泵实际运行状态相对应,准确率高达96.28%,MQE值可以用来评价钻井泥浆泵的健康状态。

敞开式建筑物改造成封闭式车间的设计构想

皖南山区某一小型发电厂建于1971年;原为三线工程,拆移后将旧厂址转交给某纸厂作为纸浆生产扩建基地。根据多方面考察和工艺流程的要求,确定原发电厂的一座全敞开式煤棚改建为纸浆车间。原煤棚全长77m,柱距7m,檐口高度13.3m,单跨排架结构。屋架采用钢筋混凝土三角形坡屋架,屋盖采用水泥槽瓦,四面无围护墙均敞开,屋面瓦已大部分破损呈半露天现状,地面按山形坡度呈倾斜地面,纵向两端地面高差为1.45m。原结构的平面和剖面如图1示意。

基于AHP的水下油气生产控制系统信息安全评估

为解决水下油气生产控制系统的信息安全风险评估问题,提出基于层次分析法的水下控制系统信息安全评估方法。首先依据相关评估准则和规范标准,构建了水下控制系统信息安全风险评估层次模型,并通过层次分析法得到各层级评价指标的权重系数;行业专家对各项指标评分后,再使用加权平均法得到综合评价分值及其对应的风险等级。实例分析结果表明,层次分析方法可合理有效地量化控制系统信息安全风险,解决了风险评估过度依赖专家经验和不确定性问题,提高了评估结果的准确性和科学性。

SHDSL技术在水下路由通讯中的应用

海洋资源探索需求日益增加,对水下通讯技术的要求也越来越高,以应对深水环境复杂多变、设备间通讯距离长等挑战。本文以南海某水下油气田开发工程为背景,结合项目的实际应用情况,从工程及生产实践角度出发,介绍了SHDSL技术在水下路由通讯中的应用。

基于cRIO的滚动轴承故障诊断系统设计

为解决传统故障诊断仪器功能单一、开发成本高且升级换代困难等问题,本文设计了一种基于cRIO的滚动轴承故障诊断系统.系统开发采用LabVIEW和MATLAB混合编程技术,实现了数据采集、数据分析和时频特征提取,并在LabVIEW中实现了神经网络的故障诊断.系统首先采用cRIO数据采集平台采集滚动轴承的振动信号和噪声信号,对采集的振动信号进行时域特征和EEMD分解后IMF能量特征的提取,并将其作为子网络1的输入;同时,对采集的噪声信号提取时域特征,并进行小波包分解提取各频段能量特征,作为子网络2的输入;两个子网络的局部诊断结果归一化后运用D-S证据理论进行决策级的信息融合得到融合诊断结果.最后,通过振动信号包络谱分析验证融合诊断结果并得到最终的故障诊断结果.系统测试结果表明该系统具有较高的可靠性,能够有效识别滚动轴承的故障类型.