基于深度学习的小样本流体机械故障诊断方法

主要开展了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）在流体机械故障诊断方面的应用研究,建立了基于深度学习和迁移学习在小样本条件下的流体机械故障诊断方法.仿真实验结果表明：基于DCGAN生成的数据能涵盖原始数据的主要特征,可被用于对流体机械小样本故障诊断数据的扩充.结合迁移学习和深度学习的故障诊断方法,采用不同流体机械的运行数据对模型进行实验验证,结果表明：该模型解决了小样本训练中的过拟合问题,诊断准确率为98%~100%.     

固液混合过程的数值模拟及实验研究

基于计算流体动力学(CFD)方法,对搅拌槽中的固液混合过程进行数值模拟,研究不同转速下固液相的分布规律,并得到固体颗粒完全离底悬浮的临界转速。结果表明,对于平直叶涡轮式搅拌器,当安装高度为100 mm时,随着涡轮式搅拌器转速的逐渐增大,槽底的中心沉积区逐渐减小,固体颗粒在300 r/min的转速下达到完全离底悬浮;对于斜叶涡轮式搅拌器,固体颗粒在250 r/min的转速下达到完全离底悬浮。通过与实验结果比较,可以认为CFD方法能够较好地还原搅拌过程。此外,通过改变搅拌器叶片的角度以及搅拌器的安装位置,明确了斜叶涡轮式搅拌器更适合固液混合体系,并且在安装高度为直径的0.5～0.8倍时,能够在较低的临界转速下,使固体颗粒达到完全离底悬浮,明显降低搅拌功耗,具有良好的经济效益。