BTL0LE6傳感器信號融合的機械巴魯夫BTL7-E100-M0340-B-S32

BTL7-E100-M0340-B-S32汽輪機是船舶電力系統(tǒng)的重要組成部件,其系統(tǒng)運轉(zhuǎn)的好壞關(guān)系到船舶航行的順利進行,對船舶汽輪機故障診斷及預測是保障其良好運行的前提,。傳統(tǒng)的汽輪機故障診斷是對不同類型數(shù)據(jù)源進行單維度網(wǎng)絡(luò)分析,隨著設(shè)備復雜度的增加,故障診斷及預測的準確性與實效性已經(jīng)越來越不能滿足現(xiàn)代船舶故障診斷系統(tǒng)的要求。本文對汽輪機的故障采集數(shù)據(jù)進行多維度融合,建立集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶汽輪機故障診斷及預測模型,后進行仿真,。 通過對智能汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)進行主動控制,可靠并準確地得到期望的轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角,。為了提高智能汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)主動控制的可靠性、安全性,借助橫擺角速度信號,、側(cè)向加速度信號和轉(zhuǎn)向執(zhí)行電動機電流信號,基于卡爾曼濾波的方法對轉(zhuǎn)向管柱轉(zhuǎn)角傳感器進行實時故障診斷和容錯設(shè)計,。根據(jù)診斷和容錯結(jié)果,并考慮執(zhí)行器力矩受限的情況,基于一種條件積分方法,設(shè)計前饋加抗積分飽和的狀態(tài)反饋控制算法,使轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角漸進穩(wěn)定到期望的轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角。并且通過建立李雅普諾夫函數(shù),證明控制系統(tǒng)的漸進穩(wěn)定,。通過實車試驗證明結(jié)合故障診斷和容錯設(shè)計后控制算法能夠有效可靠地實現(xiàn)轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角的精確跟蹤控制,。 行星齒輪箱廣泛應(yīng)用于風電機組等大型裝備中,其振動特征提取在故障診斷領(lǐng)域有重要意義,。但由于存在非平穩(wěn)、調(diào)制,、傳遞路徑復雜,、傳遞路徑具有時變特性等特點,常規(guī)定軸齒輪箱的同步平均技術(shù)不直接適用。在原有行星齒輪箱加窗時域平均方法基礎(chǔ)上提出一種適合時變傳遞路徑及變速工況的角域加窗同步平均技術(shù),從中提取有用信號同時降低傳輸路徑的影響,。由計算階比跟蹤對時域加窗振動信號進行等角度重采樣,轉(zhuǎn)換為角域準平穩(wěn)信號,然后進行同步平均,。將該方法對行星齒輪箱故障實測振動信號進行了分析,實驗結(jié)果表明,所提出方法能夠有效地提取行星齒輪箱太陽輪故障的特征信息。 

BTL0LE6傳感器信號融合的機械巴魯夫BTL7-E100-M0340-B-S32

BTL7-E100-M0340-B-S32為解決傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行傳感器故障診斷時存在的過擬合,、泛化能力有限等問題,提出一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)觀測器的航空傳感器故障診斷方法,。利用深度置信網(wǎng)絡(luò)替代淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,給出深度置信網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點數(shù)選取的遞推公式,構(gòu)建深度置信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器。離線訓練時,利用飛行數(shù)據(jù)訓練深度置信網(wǎng)絡(luò)觀測器,。在線診斷時,通過比較觀測器輸出值與實際輸出值判斷故障類型,并給出3種故障隔離與信號重構(gòu)方法,。

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