机械故障数值模拟驱动的生成式对抗网络及智能诊断原理

预测性维护是智能制造领域潜在爆发点.人工智能诊断作为其关键一环,成为近年来工程领域研究的热点,发展出一系列极具应用前景的诊断方法.众所周知,完备故障样本是激活智能诊断模型的关键,然而,在工程实践中,机械系统实际发生的故障远多于我们能预先从运行状态下获得的故障样本.因此,基于机械故障数值模拟驱动的生成式对抗网络,获得完备故障样本,架设人工智能模型与实际运行的机械系统故障诊断之间的桥梁,提出新型智能诊断原理意义重大.首先,采用有限元仿真得到机械系统缺失故障样本,与预先获得的故障样本一起,组成相对完备故障样本.其次,为进一步提高故障样本质量,利用生成式对抗网络生成大量与相对完备故障样本相似的新样本,与相对完备故障样本一起,构成完备故障样本(合成故障样本).最后,以完备故障样本作为训练样本,以待检测未知故障样本作为测试样本,基于人工智能模型进行故障分类.以故障轴承公共数据集、故障齿轮实验台、故障转子实验台为例,通过与常用的人工智能诊断模型比较研究,验证了所提出的智能诊断原理有效性,为推广智能诊断模型至实际运行的机械系统带来了新希望.     

非线性随机动力学与控制研究进展及展望

随机动力学系用概率与统计方法研究自然界、工程及社会中各种随机动力学过程与现象。经一个世纪的发展，非线性随机动力学与控制已有相当的理论方法，主要是扩散过程理论方法。本文概述该理论方法，特别是作者提出与发展的非线性随机动力学与控制的Hamilton理论体系框架。最后建议各领域随机动力学与控制研究者进行跨学科的合作研究。     

基于预测滤波器的故障诊断方法研究

提出了基于预测滤波器的非线性系统的系统故障诊断的方法, 并且给出了这种方法的故障可检测性条件, 故障的误检率和漏检率, 以及故障检测时间的上界. 通过对一个二阶非线性系统进行的仿真验证了这种方法的有效性. 结果表明预测滤波器用于故障诊断时, 具有较快的速度、较低的误检和漏检率, 并且在故障发生后仍然具有对系统状态的跟踪能力. 该方法提供的实时故障估计还可以用于在线故障补偿.     

一类飞行器姿态动力学特征建模研究

本文研究飞行器姿态动力学的特征建模问题.针对飞行器姿态动力学所具有的三角形式的仿射非线性系统,通过引入非线性系统的时间尺度和一类与系统状态有关的压缩函数,给出了将动力学压缩到特征模型参数中的一般方法,并且给出了特征模型的参数范围及其极限.从所给出的参数范围可以看出,特征模型参数的界与采样周期、建模误差、系统阶数、系统变化率有关.所建立的特征模型的建模误差可以按照控制精度的要求任意小,表明了特征建模和一般模型降阶方法是不同的,该方法并不丢失系统信息.在此基础上建立了挠性卫星姿态特征模型,并给出了参数的界和极限,为基于特征模型的飞行器控制设计奠定了理论基础.     

基于最大方差展开的非线性信号降噪方法及其在故障诊断中的应用

将流形学习的思想引入信号降噪中,提出了一种新的基于最大方差展开（maximum variance unfolding,MVU）的非线性信号降噪方法.该方法首先基于相空间重构理论将含噪信号重构到高维相空间,再采用流形学习理论中的MVU算法对相空间数据进行非线性降维,将蕴含在相空间中代表吸引子的低维流形与噪声子空间分离,然后对低维流形进行逆重构,从而得到降噪后的信号.对加噪的Lorenz信号的仿真结果表明,该方法的降噪性能要优于基于KPCA的非线性降噪方法,且具有参数估计简单、参数影响不大等优点.最后将该降噪方法应用于带有轻碰磨故障的航空发动机转子―机匣系统振动信号,有效地提取出了淹没在噪声中的轻碰磨故障特征.     

约束切换非线性系统给出初始稳定区域的预测控制设计

有约束切换非线性系统的稳定控制是一个重要的研究问题．通常的预测控制方法可以很好的处理约束问题并使得系统稳定，但一般首先假设其中的优化问题初始可行，而对于初始稳定区域并没有具体的描述．本文针对一类输入变量受约束且状态不可测的非线性切换系统，提出了一种混合非线性预测控制方案．其主要思想是：利用李亚普诺夫函数和状态观测器，设计在预测控制器和有界反馈控制器之间适当切换的混杂控制器，以得到初始稳定区域的描述并使得子系统闭环稳定；对整个切换系统，基于状态估计，设计在各组件间平稳切换的切换律，以保证整个闭环系统的渐近稳定性．最后通过对一个化工过程实例进行仿真，验证了本文所提控制器的有效性．     

基于证据推理的故障预报模型

为处理存在定量与定性不确定性信息的非线性复杂系统故障预报问题,建立了基于证据推理(evidential reasoning,ER)的故障预报模型,提出了ER预测模型的参数优化方法.该模型利用ER算法可以处理精确数据、不完整数据、模糊数据的能力,及其非线性融合的特性,对模型的输入信号,通过信息变换技术转化到信度结构框架下,应用解析ER算法对输入信息融合,根据输出数据的类型,构造相应的预测输出,给出了故障识别方法.针对ER预测模型参数难以精确的主观确定的困难,建立了非线性优化模型,对模型参数进行优化学习,获取最优模型参数.通过实验对ER预测模型的性能进行了分析,结果表明,建立的预测模型和参数优化模型可以有效的处理故障预报问题.     

轨道不平顺条件下板式轨道动力分析

国内外对于有碴轨道的动力学研究已比较成熟，己经步入轮轨相互作用的系统动力学研究阶段。无碴轨道结构作为近几年发展起来的新型轨道结构，对于它的设计和研究仍限于静力学分析和一些简化的动力学分析，对于无碴轨道和高速车辆的系统动力学研究还比较少，本文运用通用有限元计算软件ANSYS，建立土质路基板式轨道系统非线性力学模型并施加列车移动载荷，分析在不同波深轨道竖向谐波不平顺工况下，板式轨道各部分，轨道板、CA砂浆、混凝土基座及基床的竖向沉降、竖向振动加速度及横向、纵向与竖向的三向应力状况及时程曲线。     

考虑混合修形的非对称直齿轮副啮合特性与振动特性分析

基于能量法与切片理论,提出了一种非对称直齿轮副啮合特性及振动特性分析模型.该模型将延长啮合、非线性赫兹接触、齿基刚度修正以及轮齿修形考虑在内,能较为准确地分析非对称直齿轮副的啮合特性.通过将解析方法得到的时变啮合刚度和接触应力与有限元方法得到的结果进行比较可以得知:两种方法得到的啮合刚度和接触应力吻合很好,并且解析方法的计算效率远远高于有限元方法;随着工作侧压力角的增大,齿面接触应力和齿轮副重合度减小,啮合刚度增大.在啮合特性分析模型的基础上,建立了非对称直齿轮副动力学模型.通过振动特性分析可知:随着工作侧压力角的增大,振动幅值增大,系统的固有频率略微降低.本文解析模型可以为非对称直齿轮副的设计提供理论依据.     

采煤机截割部行星架的可靠性分析及优化设计

本文首先应用三维实体建模软件Pro／E、通用有限元分析软件ANSYS和机械系统动力学仿真分析软件ADAMS建立了采煤机截割部虚拟样机模型，对其进行了动力学仿真分析，得到了行星架所受的外载荷并编辑生成载荷文件；然后将载荷文件导入ANSYS中，施加载荷和边界条件后，进行有限元分析，得到了行星架应力分布及变形情况；最后应用疲劳分析软件Nsoft对行星架进行疲劳寿命分析，得到了行星架的寿命情况。根据分析结果，应用ANSYS的优化设计模块对其进行优化设计，为采煤机截割部行星传动系统的可靠性设计提供了重要的依据。     

基于MATLAB的煤与瓦斯突出BP网络预测方法

影响煤与瓦斯突出的各种要素与突出现象之间的关系复杂,且具有明显的非线性特点.BP人工神经网络模型可以很好地逼近这种非线性函数关系.基于煤与瓦斯突出特征指标的分析,建立了合理的单隐层结构的BP预测模型,并利用MATLAB神经网络工具箱实现了模型的训练与预测,应用结果表明,这种突出预测方法具有很高的计算效率和预测精度.     

信息融合非线性控制理论初探

将信息融合思想引入控制领域，提出信息融合非线性控制理论．基于信息融合最优估计理论，研究非线性离散控制系统的最优控制问题．信息融合控制是把对控制系统的所有性能要求以及系统动力学转化为可融合信息，然后从信息融合估计的角度，使原问题转化为求控制量的“融合估计”问题．首先，给出了非线性信息融合估计定理；然后，推导了非线性系统信息融合控制的算法；最后，通过对机械手的转移控制问题的仿真研究说明了信息融合非线性控制算法的有效性．     

基于小波的钦州水稻产量多时间尺度分析与预测

利用小波诊断技术对广西钦州1950～2005年水稻产量和播种面积进行了多时间尺度分析，并利用基于小波的ARIMA模型进行了预测。分析结果表明：56年来，钦州水稻总产量和单位产量波动具有明显的3a、7a和25a特征时间尺度，播种面积7a特征时间尺度主要受农村土地制度改革影响。基于小波的ARIMA模型在水稻产量、播种面积预测方面精度很高，预测误差与气象灾害和土地政策变化有关。利用基于小波的水稻产量多时间尺度分析与预测方法，可以辅助水稻产量增减周期的分析以及对未来趋势的判断，对于结合供求关系合理调整种植面积，促进农业可持续发展提供帮助。     

掘进机截割头辅助设计软件的研究与开发

针对目前国内掘进机截割头设计大多凭经验进行以及截割负载的非线性、时变性和强耦合等特点，通过对纵轴式掘进机截割头的分析与研究，建立了截割头负载的瞬态动力学模型；基于VC＋＋和MATLAB联合开发了用于掘进机截割头设计和负载计算的计算机辅助设计软件。应用此软件可以获得截割头载荷波动曲线及波动系数、生成截割头瞬时负载的文本及截割头三维参数化实体模型，以评价截割头设计的合理性并进一步指导截割头的优化设计；解决了掘进机截割头设计中盲目缩放几何尺寸及其负载计算因人而异造成设计与计算结果迥异的问题；为新型截割头的研发及对现有机型的改进提供了新的方法和手段。软件界面友好、操作简单、方便实用，使基于科学方法的截割头计算机辅助设计在工程中的应用和推广成为可能。     

复杂电网连锁故障预测研究综述

复杂电网连锁故障序列预测是揭示电力系统大停电事故演化机理、阻断连锁故障肆意传播以及制定早期事故预防策略的前提.本文总结了现有的连锁故障预测方法,详细介绍了模式搜索法、模型法以及风险评估法在电网连锁故障预测中的应用及发展现状.最后,针对目前已有的研究成果,提出了复杂电网连锁故障预测未来的研究方向.     

基于一种动态特征选择融合算法的蛋白质结构类预测

本文根据氨基酸理化性质，基于氨基酸组成成分与自相关函数相结合特征提取法从非同源蛋白质序列中提取七个特征集，采用局部正确性的动态特征选择算法进行多特征组合来预测蛋白质结构类，并与各个特征集进行了比较。结果表明，DFS_LA算法的预测总精度较各个特征集均有不同程度的提高。Jackknife检验下，DFS_LA算法的预测总精度为82．80％，比COMP特征集提高8．91％；独立测试检验下，DFS_LA算法的预测总精度为86．67％，比COMP特征集提高11．67％。这说明DFS_A算法可有效提高结构类预测精度，多特征组合能在一定程度上更多地反映蛋白质的空间结构信息。     

非线性宽频振动能量采集技术的研究进展

环境中的振动大都不是单一频率的振动,其频率成分分布在一个较宽的频带内.为了充分采集环境中的振动能量,实现无线传感器的自供电,要求振动能量采集器具有宽频振动采集性能.非线性振动法是目前研究最多的一种方法,利用非线性振动法可较容易地实现宽频振动能量采集,且能获得较好的能量采集性能.本文阐述了非线性宽频振动能量采集器的工作原理、机电耦合理论,根据不同的类型介绍了宽频振动能量采集器的最新研究进展,总结了不同类型的优缺点,并对非线性宽频振动能量采集器的发展趋势进行了展望.     

基于栅极信号的功率器件老化特征分析

本文研究栅极动态信号在功率器件故障预测上的应用.首先介绍了功率器件栅极动态信号反映的相关失效机制,并分析了栅极动态信号的老化特征及影响因素.提出了老化特征提取方法,选定动态过程时间,动态过程面积比率作为老化特征.使用降频错位采样的方法还原高频采样下计算的老化特征,降低利用动态信号进行故障预测的采样频率,以提高方法可行性.通过NASA公布的数据集进行实验验证,提取的老化特征明显,降频采样达到了预期效果.     

我国城市轨道交通环境振动影响的研究现况

明确给出了交通环境振动的一般强度、频率与传播特征.分析了城市轨道交通环境振动问题的12个主要影响因素,总结了目前我国正在研究的8个主要方面和面临的3个主要问题,即行业标准与评价方法、振动传播与辐射噪声的预测以及减隔振技术工程的实施.作为当前城市轨道交通发展最快、规模最大的国家,我们必须开展交通环境振动相关标准的基础性研究工作,完善相应的规范编制;深入开展列车振动、道路交通振动振源输入谱及其传播计算方法的理论研究工作,结合大数据及云计算技术,推动交通环境振动预测的可视化进程;促进轨道交通行业在项目可行性研究、初步设计及工程实施的全过程中,将交通环境振动的综合减振降噪优化工作纳入其方案规划、线路布局、产品准入、结构设计以及工后验收评估等关键工作环节中.     

快速凝固过程中的多定态与非晶转变

注意到非晶转变实际上是在严重的非平衡凝固条件下发生的一种物理现象，运用非线性理论分析了快速凝固条件下的非晶转变的动力学过程，并建立了非晶转变的分支理论模型，结果表明：由于冷却条件严重的非平衡性及凝固速度与凝固温度之间的非线性耦合，在快速凝固条件下，凝固纱可产生多定态现象，而这种多定态现象可以被理解为非晶转变，该交好地解释发生非晶转变时的实验特点，并能预测金属及合金形成非晶的临界冷却速度及非晶转变点