基于变分模态分解和改进模糊支持向量机的汽轮机故障诊断方法

针对现有方法在汽轮机故障诊断中存在影响诊断结果的样本、诊断准确率不高等缺陷,提出了基于变分模态分解(VMD)和改进的模糊支持向量机(FSVM)相结合的故障诊断模型;采用VMD对信号进行分解,并计算出各模态分量的样本熵值作为特征值,构造特征向量;通过核模糊C均值(KFCM)聚类算法计算出不同特征向量的模糊隶属度值,并将其引入支持向量机(SVM)中形成FSVM故障诊断识别模型,同时采用粒子群算法(PSO)优化FSVM中的参数;通过本特利RK4型转子试验台模拟汽轮机故障,将得到的数据输入诊断模型中进行实验。结果表明,在保证诊断模型性能的前提下,与传统SVM相比,基于VMD和改进的FSVM方法可以有效提高汽轮机故障诊断的准确率,而且诊断时间更短。     

旋转机制对三管储能系统凝固特性影响的数值研究

为了提高三管潜热储能系统的凝固性能，本文将旋转机制应用到其凝固过程中并开展了相应的数值模拟研究。通过实验数据对数值模型的准确性进行了验证，深入探究了旋转对放热过程液相分布、温度分布和流速分布的影响；对比分析了无旋转状态和不同转速下，三管潜热储能系统凝固放热过程的液相演化、热能释放总量及热能释放速率。研究结果表明：旋转机制的加入能有效地降低相变材料凝固时间且增大热能释放速率，但在单个凝固周期内总热能释放量略有降低；相比于静置状态，0.50 r/min转速下相变材料凝固时间缩短了78.10%,该转速下的热量释放速率是静止状态的4.45倍，但总热能释放量降低了2.52%。本文研究结果为旋转机制在三管潜热储能系统中的设计和应用提供了参考。     

VMD参数优化及其在轴承故障特征提取中的应用

针对群优化算法对变分模态分解所需模态数和二次惩罚项参数寻优效率较低的问题,提出了快速局部均值经验模态分解的信号预处理方法.对预处理后的模态分量根据相似系数准则进行模态数预估,同时利用多评价指标选择二次惩罚参数.针对VMD对故障信号中存在的固有振动高频带分解效果较差的问题,利用自相关能量函数实现降噪和减小高频带的影响.通过仿真实验和实测轴承故障数据分析,并与群优化算法选择参数以及中心频率相近选取模态数的VMD分解效果相比,该方法能有效提取故障信号的特征频率.