基于数据驱动的控制器性能多属性评价方法

控制器的性能通常表现为多个属性指标,综合涉及了随机性和确定性性能,为此,提出了一个相适应的评价方法。根据特定控制回路对于控制性能的不同要求,对各属性指标分配不同的权重;考虑到不同扰动对于控制性能评价基准的影响,提出了一个基于BP神经网络的过程扰动识别方法;基于历史数据建立评价基准,应用多属性决策方法得出控制器的综合属性评价值,数值实例仿真和TE过程实验证明了所提出方法的有效性。

变分自编码器在机械故障预警中的应用

由于往复压缩机、航空发动机等复杂机械振动信号呈现非平稳性,目前应用较多的单特征门限报警方法存在报警准确率低的问题。针对该问题,依据机械响应点的响应信号特点,提出一种基于变分自编码器的故障预警方法。该方法基于机械振动信号的高维特征参数,利用变分自编码器自学习出高维特征的统计分布模型,将正常工况模型作为基准模型,通过计算实时工况模型与基准模型间的差异度,并将其与自适应预警阈值相比较,实现故障预警。通过与单特征门限报警方法、基于状态子空间的预警方法进行比较,验证了该方法的优越性。实验结果表明,该方法能够提高机械故障预警的准确率并大幅提前故障的报警时间点,具有较高的时效性和较强的适应性。

往复式压缩机小头瓦磨损故障动力学仿真研究

以对置式往复式压缩机为对象,研究建立小头瓦磨损动力学仿真模型,分析小头瓦在磨损故障下的响应规律。采用非线性接触碰撞建模方法,建立小头瓦-十字头销运动副的动力学模型,通过改变小头瓦与十字头销之间间隙,仿真计算小头瓦在不同磨损状态下的接触碰撞参数,分析小头瓦与十字头销、十字头与中体之间接触碰撞力的变化特点,得出小头瓦在磨损故障下的响应规律,指导提取小头瓦在磨损故障下的敏感特征。通过实验验证了仿真研究成果的正确性,为小头瓦磨损故障提供了一种早期预警和诊断方法。

面向核电冷却泵振动监测的压电加速度传感器应用研究

压水堆型核电机组的冷却剂泵振动状态监测是核电站检修的重要内容之一。该文针对我国某核电站冷却剂泵振动状态监测中对耐高温抗强辐射的加速度传感的需求,开展了压电加速度传感器在极限环境下的工作特性研究。实验结果表明,传感器的工作温度可达-55~480℃,抗辐照强度可达1×106Gy。通过振动台架实验验证了传感器的工作状态,结果表明传感器的输出振动信号与5g(g≈9.8 m/s2)、10g的标准振动信号输出结果一致;提出了满足核电现场应用要求的振动监测方案,并在我国某核电站冷却剂泵上进行了实际应用,实验结果满足核电站使用需求,为未来的批量应用奠定了技术基础。