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基于t-SNE-VNWOA的船舶柴油机故障诊断
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作者 尚前明 陈家君 邱天 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2024年第1期37-42,共6页
文中提出一种基于t-SNE-VNWOA-LSSVM故障诊断模型,并进行了台架试验.试验设置了正常工况、供气不足、燃烧提前和单缸断油四种工况,将各种工况采集的缸盖振动信号进行快速傅里叶变换(FFT),提取了13个时域和频域特征,利用t分布邻域嵌入算... 文中提出一种基于t-SNE-VNWOA-LSSVM故障诊断模型,并进行了台架试验.试验设置了正常工况、供气不足、燃烧提前和单缸断油四种工况,将各种工况采集的缸盖振动信号进行快速傅里叶变换(FFT),提取了13个时域和频域特征,利用t分布邻域嵌入算法(t-SNE)对数据降维、可视化故障特征.结合鲸鱼优化算法(VNWOA)对分类器(LSSVM)初始参数δ2和γ寻优,搭建其故障识别模型,将遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的寻优诊断结果与之对比.结果表明:基于t-SNE-VNWOA-LSSVM故障诊断模型精度高达96.57%,且具有良好的稳定性及诊断速度. 展开更多
关键词 柴油机 故障诊断 t-SNE VNWOA 振动信号 LSSVM
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基于改进t-SNE和RBFNN的柴油机故障诊断 被引量:6
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作者 尚前明 黄兴烨 +3 位作者 沈栋 朱仁杰 胡秋芳 邱天 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2023年第1期91-97,共7页
针对柴油机故障诊断问题,提出一种基于改进t分布的随机邻域嵌入(t-SNE)和径向基函数神经网络(RBFNN)的柴油机故障诊断方法。针对t-SNE算法对振动信号的实际降维效果不够理想的问题,进行自适应加权优化;引入遗传算法(GA)解决果蝇优化算法... 针对柴油机故障诊断问题,提出一种基于改进t分布的随机邻域嵌入(t-SNE)和径向基函数神经网络(RBFNN)的柴油机故障诊断方法。针对t-SNE算法对振动信号的实际降维效果不够理想的问题,进行自适应加权优化;引入遗传算法(GA)解决果蝇优化算法(FOA)陷入局部最优的问题,将GA-FOA应用于RBFNN参数选取中;采用改进后的RBFNN模型对经自适应加权t-SNE降维的数据进行故障识别。研究结果表明,改进后的算法能明显改善聚类效果,提高故障识别的正确率,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 柴油机 振动信号 故障诊断 t分布的随机邻域嵌入(t-SNE) 径向基函数神经网络(RBFNN)
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基于PCA-VNWOA-LSSVM的感应电机轴承故障诊断
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作者 尚前明 陈家君 +1 位作者 杜昌 禹杭 《应用科技》 CAS 2023年第3期93-99,共7页
轴承作为感应电机的关键部件,其运行状态直接影响船舶电力拖动系统安全。为解决船舶感应电机轴承故障诊断难题,本文提出一种基于PCA-VNWOA-LSSVM的故障诊断模型。选用美国凯斯西储大学轴承振动数据,利用离散小波分解(discrete wavelet t... 轴承作为感应电机的关键部件,其运行状态直接影响船舶电力拖动系统安全。为解决船舶感应电机轴承故障诊断难题,本文提出一种基于PCA-VNWOA-LSSVM的故障诊断模型。选用美国凯斯西储大学轴承振动数据,利用离散小波分解(discrete wavelet transformation, DWT)从振动信号中提取内圈、外圈和滚动体故障特征,按不同故障类型和直径进行分组、主成分分析(principal component analysis,PCA)降维,结合改进的鲸鱼优化算法(von neumann whale optimization algorithm, VNWOA)对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)初始参数δ^(2)和γ寻优,搭建其故障识别模型,最后将遗传算法(genetic algorithm, GA)和粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)的寻优诊断结果与之对比。结果表明:基于PCA-VNWOA-LSSVM的模型故障诊断精度高,且具有良好的稳定性及诊断速度。 展开更多
关键词 小波分解 鲸鱼优化算法 最小二乘支持向量机 故障诊断 主成分分析 振动信号 轴承 降维
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基于FSK-CNN的轴承故障诊断研究 被引量:1
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作者 贾晗 尚前明 高海波 《应用科技》 CAS 2023年第2期128-133,共6页
在旋转机械设备的运维保障过程中,采用基于专家经验的传统故障检测方法难以对轴承的健康状态做出实时的状态检测。针对这一问题,本文提出一种基于快速谱峭度与卷积神经网络(FSK-CNN)的故障诊断方法。首先采用快速谱峭度(FSK)法对振动信... 在旋转机械设备的运维保障过程中,采用基于专家经验的传统故障检测方法难以对轴承的健康状态做出实时的状态检测。针对这一问题,本文提出一种基于快速谱峭度与卷积神经网络(FSK-CNN)的故障诊断方法。首先采用快速谱峭度(FSK)法对振动信号进行特征提取,将一维时域信号转化为二维的谱峭度图;之后,采用一种结合卷积注意力模块(CBAM)的卷积神经网络模型完成故障分类。试验结果表明,快速谱峭度法可以有效提取轴承振动信号故障特征,引入卷积注意力模块对传统卷积神经网络模型具有明显的优化作用,FSK-CNN的故障诊断方法对于10种不同的轴承故障类型的诊断准确率可以达到99%。 展开更多
关键词 故障诊断 快速谱峭度法 神经网络 卷积注意力模块 旋转机械设备 谱峭度图 振动信号 运维保障
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多信息融合技术在船舶柴油机故障诊断中的应用 被引量:11
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作者 尚前明 王瑞涵 +1 位作者 陈辉 唐新飞 《中国航海》 CSCD 北大核心 2018年第3期26-31,共6页
柴油机工作过程中的各种参数含有大量的信息,通过数据挖掘将这些参数的内在信息挖掘出来,解决以往在柴油机故障诊断上出现的诊断不准确和耗时长等问题。采用K均值聚类分析(k-means)将数据聚类,并设计BP(Back Propagation)神经网络,对柴... 柴油机工作过程中的各种参数含有大量的信息,通过数据挖掘将这些参数的内在信息挖掘出来,解决以往在柴油机故障诊断上出现的诊断不准确和耗时长等问题。采用K均值聚类分析(k-means)将数据聚类,并设计BP(Back Propagation)神经网络,对柴油机的运行状态进行诊断。在此基础上,利用PCA(Principal Component Analysis)对上述算法进行优化,用PCA对原始数据简化,再进行k-means聚类,最后将聚类后的数据特征量作为BP神经网络的输入,建立柴油机的故障诊断模型。通过对两种诊断算法的结果进行分析和比较,表明优化后的算法能够更有效地提取数据特征,提高了诊断准确度,同时也减少了诊断时间。 展开更多
关键词 数据挖掘 故障诊断 聚类分析 主层次分析法 神经网络
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基于PSO-ELM算法实现船舶发电机组故障识别 被引量:11
6
作者 尚前明 姜苗 +1 位作者 陈辉 路鹏 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2021年第1期87-94,共8页
针对船舶发电机组的不同故障类型,通过传感器采集不同故障下柴油机缸盖处的振动信号,构成大量数据集,选取部分数据集作为样本数据。通过EEMD算法对样本数据进行分解降噪,把一维数据分解成能反映柴油机工况信息的多维数据,对分解形成的... 针对船舶发电机组的不同故障类型,通过传感器采集不同故障下柴油机缸盖处的振动信号,构成大量数据集,选取部分数据集作为样本数据。通过EEMD算法对样本数据进行分解降噪,把一维数据分解成能反映柴油机工况信息的多维数据,对分解形成的多维数据使用KICA算法进行特征提取,并对提取后的数据进行训练集、验证集分组。使用PSO-ELM算法搭建故障识别模型,并使用训练集训练模型,使用验证集验证模型,根据验证结果评价模型是否满足故障识别的精确度。 展开更多
关键词 船舶发电机组 故障识别 POS ELM EEMD算法 KICA算法
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基于主成分分析的船舶柴油机故障监测方法 被引量:5
7
作者 尚前明 杨安声 +1 位作者 陈辉 唐新飞 《中国航海》 CSCD 北大核心 2018年第1期19-23,33,共6页
为研究船舶柴油机运行状态与热工参数之间的联系,通过监测热工参数的变化来判断船舶柴油机当前的状态。以12K98ME-C柴油机为研究对象,采用主成分分析法对其12种热工参数进行分析,揭示柴油机性能各热力参数之间存在很大的内在联系。在样... 为研究船舶柴油机运行状态与热工参数之间的联系,通过监测热工参数的变化来判断船舶柴油机当前的状态。以12K98ME-C柴油机为研究对象,采用主成分分析法对其12种热工参数进行分析,揭示柴油机性能各热力参数之间存在很大的内在联系。在样本数据中加入异常点,采用T2统计量和Q统计量对故障点进行检测分析,进而验证该方法对故障监测的有效性。研究发现柴油机热工参数之间的相关性非常强,采用该方法可达到很好的降维效果,能准确识别出柴油机的异常状态。 展开更多
关键词 柴油机 主成分分析 热工参数 统计量 故障监测
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基于优化孤立森林的船舶柴油机故障监测 被引量:7
8
作者 操江能 尚前明 +1 位作者 杨安声 杨闽松 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2021年第11期125-132,共8页
针对船舶柴油机日常运行状态数据中故障样本较少且获取成本较高,不能准确建立故障诊断模型的问题,引入基于孤立森林算法的异常检测模型。基于柴油机正常工况下的样本数据建立故障监测模型,实现对船舶柴油机异常状态的监测。针对孤立森... 针对船舶柴油机日常运行状态数据中故障样本较少且获取成本较高,不能准确建立故障诊断模型的问题,引入基于孤立森林算法的异常检测模型。基于柴油机正常工况下的样本数据建立故障监测模型,实现对船舶柴油机异常状态的监测。针对孤立森林不适于处理高维数据和没有阈值的缺点,引入流形学习和聚类算法改进传统的孤立森林算法。通过t-分布领域嵌入算法对原始高维数据进行特征重组,降低数据维度;基于k-means聚类算法计算正常工况和故障工况的样本中心,设计故障监测模型的阈值,方便进一步分析状态信息数据。所提出的故障监测模型的性能可以通过设计柴油机试验和在Matlab/Simulink环境下的仿真模型来验证。结果表明,经流形学习和聚类算法优化的孤立森林故障监测模型具有更高的诊断准确率和稳定性,更适用于船舶柴油机的实际运行。 展开更多
关键词 船舶柴油机 故障监测 孤立森林 流形学习 聚类算法
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基于二次加窗插值FFT算法的船舶电网间谐波检测方法 被引量:3
9
作者 陈辉 于桐 +5 位作者 尚前明 杨祥国 孙盼 杨诚 吴书礼 李博 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2018年第5期761-765,共5页
为提高船舶电网间谐波的检测精度,通过对船舶电网间谐波产生机理及其特性的分析,提出了一种基于二次加窗插值FFT算法的间谐波检测方法.为验证所提出方法的可行性,通过Matlab进行了仿真验证.仿真结果表明,所提出的方法能够有效滤除谐波干... 为提高船舶电网间谐波的检测精度,通过对船舶电网间谐波产生机理及其特性的分析,提出了一种基于二次加窗插值FFT算法的间谐波检测方法.为验证所提出方法的可行性,通过Matlab进行了仿真验证.仿真结果表明,所提出的方法能够有效滤除谐波干扰,精确估计船舶电网中的间谐波参数. 展开更多
关键词 船舶电网 间谐波 加窗插值FFT 二次算法
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基于粒子群算法的无源滤波器多目标优化设计 被引量:2
10
作者 尚前明 王潇 +2 位作者 杨亚磊 杨祥国 潘志强 《中国航海》 CSCD 北大核心 2019年第2期17-21,共5页
为解决电力推进船舶谐波污染等问题,以电力推进船舶电能质量为研究对象,使用粒子群算法,以无源滤波器的投资成本、滤波效果和无功功率补偿能力作为优化对象进行多目标优化,并在此基础上采用离差排序法确定各目标函数权重,进行多目标优... 为解决电力推进船舶谐波污染等问题,以电力推进船舶电能质量为研究对象,使用粒子群算法,以无源滤波器的投资成本、滤波效果和无功功率补偿能力作为优化对象进行多目标优化,并在此基础上采用离差排序法确定各目标函数权重,进行多目标优化设计无源滤波器;以“丰隆01”号自升、自航石油工程船电网参数为例进行计算,得到滤波器多目标优化结果;为进一步验证优化结果的正确性,按照船舶电网参数在MATLAB/SIMULINK中构建仿真模型,验证该方法的可行性和优越性。结果表明:该方法具有可行性与实用性,且可实现更灵活的谐波抑制。 展开更多
关键词 无源滤波器 粒子群算法 多目标优化 离差排序法
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基于RP-CNN的柴油机故障识别 被引量:1
11
作者 尚前明 朱仁杰 +3 位作者 杨安声 黄兴烨 胡文庆 邱天 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2022年第6期89-94,116,共7页
为了在故障诊断的过程中充分利用数据间存在的时间信息,提出一种递归图-卷积神经网络(RP-CNN)的柴油机故障识别模型。将一维振动信号通过递归图原理编码成为图像作为卷积神经网络的训练样本,完成柴油机的故障特征提取与分类。通过不同... 为了在故障诊断的过程中充分利用数据间存在的时间信息,提出一种递归图-卷积神经网络(RP-CNN)的柴油机故障识别模型。将一维振动信号通过递归图原理编码成为图像作为卷积神经网络的训练样本,完成柴油机的故障特征提取与分类。通过不同的编码方式以及不同的诊断模型进行对比试验。结果表明,卷积神经网络在识别图像上的优势与递归图编码相结合的诊断方式优于其他的智能算法。 展开更多
关键词 柴油机 故障识别 递归图 卷积神经网络 图像识别
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基于SVM的2PTMC多分类算法在船舶柴油机故障诊断中的应用 被引量:1
12
作者 尚前明 杨烨 +2 位作者 王潇 曹召 邓晓光 《中国修船》 2019年第2期30-33,共4页
文章针对船舶柴油机故障特征变得越来越复杂,且大量的故障样本难以获得的状况,引用基于小样本的支持向量机算法(SVM)分类器。采用基于SVM的2PTMC算法,该方法根据故障优先级的不同,将不同类故障逐层分类,相比于传统的一对一(OVO)和一对多... 文章针对船舶柴油机故障特征变得越来越复杂,且大量的故障样本难以获得的状况,引用基于小样本的支持向量机算法(SVM)分类器。采用基于SVM的2PTMC算法,该方法根据故障优先级的不同,将不同类故障逐层分类,相比于传统的一对一(OVO)和一对多(OVA)多分类策略,该方法具有模型简单、重复次数较少的优点。文章构建了一个四级SVM分类器,结果表明,该方法适用于船舶柴油机故障分类。 展开更多
关键词 船舶柴油机 故障诊断 支持向量机算法 2PTMC多分类算法
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船用空压机装置故障诊断方法研究 被引量:2
13
作者 尚前明 胡浩帆 +1 位作者 曹召 王潇 《中国修船》 2019年第1期4-8,共5页
随着船舶自动化要求的提高,船用空压机作为重要设备,有必要加强其对故障自动诊断的功能。文章通过分析空压机的工作原理、故障历史记录,建立了船用空压机常见的4种故障树,并对故障树进行定性和定量分析,根据结构重要度对故障树进行简化... 随着船舶自动化要求的提高,船用空压机作为重要设备,有必要加强其对故障自动诊断的功能。文章通过分析空压机的工作原理、故障历史记录,建立了船用空压机常见的4种故障树,并对故障树进行定性和定量分析,根据结构重要度对故障树进行简化。然后完成故障树到贝叶斯网络的转化,并根据专家经验运用模糊综合评价法得到先验概率和条件概率,完善了贝叶斯网络。最后根据以往事故对模型进行了验证。 展开更多
关键词 船用空压机 故障树 模糊概率 贝叶斯网络 诊断
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基于小波阈值去噪与t-SNE的船舶柴油机故障识别 被引量:1
14
作者 尚前明 沈栋 边祥瑞 《中国修船》 2021年第5期40-42,47,共4页
通过对船舶柴油机振动信号的分析研究,文章提出一种基于小波阈值去噪和t分布随机邻域嵌入算法(t-SNE)结合的船舶柴油机故障识别方法。首先通过多种不同的阈值处理方式对采集的振动信号进行小波阈值去噪,使用小波能量谱对数据进行特征提... 通过对船舶柴油机振动信号的分析研究,文章提出一种基于小波阈值去噪和t分布随机邻域嵌入算法(t-SNE)结合的船舶柴油机故障识别方法。首先通过多种不同的阈值处理方式对采集的振动信号进行小波阈值去噪,使用小波能量谱对数据进行特征提取,并利用t-SNE对高维特征向量降维,最后使用GA-SVM进行故障分类。实验结果证明,文章提出的方法能够较正确地对柴油机的故障模式做出诊断。 展开更多
关键词 小波阈值去噪 t-SNE GA-SVM 船舶柴油机
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SCR系统对二冲程柴油机热负荷特性的影响分析
15
作者 尚前明 路鹏 +2 位作者 管聪 刘治江 孙晨轩 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2021年第6期1062-1067,共6页
文中以船用6S46MC-C型柴油机为主机,在Matlab/Simulink环境中建立带有SCR系统的仿真模型;为模拟SCR系统内部的化学反应,模型基于Langmuir-Hinshelwood反应速率表达式进行一维建模,研究了SCR系统对二冲程柴油机热负荷特性的影响.结果表明... 文中以船用6S46MC-C型柴油机为主机,在Matlab/Simulink环境中建立带有SCR系统的仿真模型;为模拟SCR系统内部的化学反应,模型基于Langmuir-Hinshelwood反应速率表达式进行一维建模,研究了SCR系统对二冲程柴油机热负荷特性的影响.结果表明:在稳态和瞬态仿真中,对比排气总管后无SCR系统和含未堵塞SCR系统两种工况,柴油机运行参数未有明显差异;但在SCR系统堵塞工况下,柴油机热负荷显著增加,尤其在低负载下需要启动鼓风机. 展开更多
关键词 二冲程柴油机 SCR MATLAB/SIMULINK 热负荷
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基于PCA-RF的永磁电机故障诊断 被引量:3
16
作者 禹杭 高海波 +3 位作者 付博 林治国 尚前明 盛晨兴 《应用科技》 CAS 2021年第6期90-96,共7页
针对永磁电机振动信号非周期、非线性,特征提取困难且复杂,故障难以辨识的问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)与随机森林(RF)的故障诊断方法。本文进行了台架实验,提取正常工况、转子偏心、定子短路、轴承内圈故障的振动时域数据,以15... 针对永磁电机振动信号非周期、非线性,特征提取困难且复杂,故障难以辨识的问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)与随机森林(RF)的故障诊断方法。本文进行了台架实验,提取正常工况、转子偏心、定子短路、轴承内圈故障的振动时域数据,以15个转速周期划分数据段,提取每段数据共13个典型时域特征和数学统计特征,引入主成分分析法对特征降维去噪、计算方差贡献率,将得到的二维特征用随机森林进行故障分类。结果表明,与传统分类算法相比,基于PCARF的特征信息提取更加全面,具有更高的诊断精度、更快的诊断速度。 展开更多
关键词 永磁电机 主成分分析 随机森林 特征提取 故障诊断 机器学习 数据挖掘 振动信号
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基于PSO-SVM的柴油机故障诊断研究 被引量:1
17
作者 尚前明 陶兴 王潇 《中国修船》 2021年第4期49-53,共5页
文章以船舶柴油机表面振动信号作为故障诊断的对象,使用经验模态分解(EMD)结合小波阈值法对振动信号进行分解和降噪,再通过PSO-SVM方法对数据样本进行故障诊断。通过对比原始信号和重构信号在PSO-SVM算法计算之后的结果,经过降噪后的振... 文章以船舶柴油机表面振动信号作为故障诊断的对象,使用经验模态分解(EMD)结合小波阈值法对振动信号进行分解和降噪,再通过PSO-SVM方法对数据样本进行故障诊断。通过对比原始信号和重构信号在PSO-SVM算法计算之后的结果,经过降噪后的振动信号能很好地保持自身特性,可以很好地去除其中冗余、无效的信号,在提升诊断准确率的同时,还可以提高诊断速度。 展开更多
关键词 船舶柴油机 经验模态分解 PSO-SVM 故障诊断
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Ultra-High Voltage System Supercharges Energy Revolution
18
作者 shang qianming 《China Today》 2021年第3期26-29,共4页
N January 2009,the 1,000 kV ultra-high voltage(UHV)alternating-current(AC)power transmission line from southeastern Shanxi Province to Jingmen in Hubei Province began operation.During their meeting in the U.S.a few mo... N January 2009,the 1,000 kV ultra-high voltage(UHV)alternating-current(AC)power transmission line from southeastern Shanxi Province to Jingmen in Hubei Province began operation.During their meeting in the U.S.a few months later,Steven Chu,the United States Secretary of Energy at the time,told then State Grid Corporation of China(State Grid)Chairman Liu Zhenya that he envied China’s UHV project,admitting that China was ahead of the U.S.in this area and expressing his wish to share China’s relevant achievements. 展开更多
关键词 CHARGES southeastern EXPRESSING
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