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东南大学能源与环境学院火电机组振动国家工程研究中心 收藏

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研究主题:滚动轴承    故障诊断    卷积神经网络    CNN    风机    

研究学科:机械类    能源动力类    电气类    航空航天类    

被引量:180H指数:8EI: 12 北大核心: 15 CSCD: 15

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28 条 记 录,以下是 1-10

基于注意力模块及1D-CNN的滚动轴承故障诊断 ( EI收录)
1
《太阳能学报》东南大学能源与环境学院火电机组振动国家工程研究中心;国家能源集团谏壁发电厂;中国能源建设集团安徽省电力设计院 刘洋 程强 史曜炜 王煜伟 王姗 邓艾东  出版年:2022
国家自然科学基金(51875100);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2242020k30031)。
针对传统的卷积神经网络对特征的辨识性差的问题,提出一种将注意力模块与一维卷积神经网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。首先以加入噪声的振动信号作为输入,利用“卷积+池化”单元提取信号的多维特征,然后通过注意力模块对特征赋予不...
关键词:风力机 滚动轴承 故障诊断  卷积神经网络 注意力机制  特征提取  
基于深度卷积神经网络和支持向量机的NO_(x)浓度预测 ( EI收录)
2
《中国电机工程学报》东南大学能源与环境学院火电机组振动国家工程研究中心 余印振 韩哲哲 许传龙  出版年:2022
国家自然科学基金项目(51976038);江苏省重点研发计划(社会发展)(BE2020691)。
NO_(x)浓度的准确预测对于燃烧优化控制至关重要,有利于提高能源利用效率和减少环境污染。提出了一种基于深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)和支持向量机(suppo...
关键词:深度卷积神经网络  支持向量机 NO_(x)浓度  火焰图像
基于数据驱动的卷积神经网络电容层析成像图像重建 ( EI收录)
3
《化工学报》东南大学能源与环境学院火电机组振动国家工程研究中心;东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室 孙先亮 李健 韩哲哲 许传龙  出版年:2020
国家自然科学基金项目(51676044);江苏省自然科学基金项目(BK20190366);中央高校基本科研业务费专项 (2242019k30017)。
针对电容层析成像技术的图像重建问题,提出了基于数据驱动的卷积神经网络图像重建方法。根据气固两相流的流型特点,通过数值模拟的方法随机生成了60000组介质分布图像,并利用有限元法计算了与之对应的电容向量,从而建立了一个"电...
关键词:卷积神经网络 电容层析成像 图像重建 颗粒浓度分布
基于两相流理论滑动轴承动力特性求解 ( EI收录)
4
《航空动力学报》沈阳航空航天大学航空航天工程学部;广东电网公司电力科学研究院;东南大学能源与环境学院火电机组振动国家工程研究中心 孙丹 张楚 郭瑞 杨建刚  出版年:2012
沈阳航空航天大学博士科研启动基金
将计算流体动力学(CFD)两相流与动网格技术应用于滑动轴承动力特性数值求解,建立了基于CFD两相流滑动轴承动力特性求解模型,该模型无需设定油膜破裂边界条件且更能准确模拟滑动轴承流场特性.比较了单相流与两相流滑动轴承压力分...
关键词:滑动轴承 动力特性 计算流体力学 两相流 动网格
基于模型融合的风电机组齿轮箱故障诊断 ( EI收录)
5
《太阳能学报》东南大学能源与环境学院火电机组振动国家工程研究中心 孙文卿 邓艾东 邓敏强 刘洋 程强  出版年:2022
国家自然科学基金(51875100)。
针对单视角特征及单一模型对齿轮箱复合故障的诊断准确率较低的问题,提出基于比例冲突分配规则的模型融合故障诊断方法。首先,对齿轮箱振动信号进行特征提取,针对复杂复合故障,从时域及时频域角度构造特征;然后,将多视角特征送入多个...
关键词:风电机组 故障诊断 信息融合 齿轮箱 PCR6  
基于改进深度森林的旋转机械故障诊断方法 ( EI收录)
6
《振动与冲击》东南大学能源与环境学院火电机组振动国家工程研究中心 刘东川 邓艾东 赵敏 卞文彬 许猛  出版年:2022
国家自然科学基金(51875100);中央高校基本科研业务费专项资金(3203002101C3)。
为了解决深度神经网络受限于超参数和数据量问题,提出一种改进的深度森林模型,实现旋转机械故障的高效诊断。首先利用多粒度扫描环节对初始输入数据进行特征提取得到概率特征,然后在与多粒度扫描层级联的地方添加stacking层对输...
关键词:故障诊断 深度学习  深度森林  STACKING
基于CAE和CNN的变工况下滚动轴承智能故障诊断研究
7
《动力工程学报》国家能源集团宿迁发电有限公司;东南大学能源与环境学院 周文宣 刘洋 邓敏强 丁雪 邓艾东  出版年:2022
国家自然科学基金资助项目(51875100)。
针对变工况下滚动轴承的状态评估问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和卷积自编码(CAE)的故障诊断方法:首先将单一工况下有标签的数据和变工况下无标签的数据输入到CAE的编码器中,得到特征参数矩阵F;然后将由单一工况...
关键词:滚动轴承 故障诊断  卷积自编码  卷积神经网络
基于LSTM的风机滚动轴承剩余寿命预测研究
8
《工业控制计算机》中国能源建设集团西北电力设计院;东南大学能源与环境学院火电机组振动国家工程研究中心 薛嫣 朱静 翟怡萌 邓艾东  出版年:2020
滚动轴承作为风机的关键部件,其状态监测和剩余寿命预测对机械的稳定运行具有重要作用。剩余寿命预测(Remaining Useful Life,RUL)不仅可以有效地防止机械装备发生突发性故障,而且可以最大限度地利用关键零部...
关键词:滚动轴承 LSTM  剩余寿命预测 特征提取
基于模态叠加法的风电机组塔架实时状态研究 ( EI收录)
9
《太阳能学报》东南大学能源与环境学院火电机组振动国家工程研究中心;深能南京能源控股有限公司;中国能源建设集团安徽省电力设计院;国电环境保护研究院 邓敏强 邓艾东 朱静 许千寿 王姗 王圣  出版年:2021
国家自然科学基金(51875100)。
振动模态是机械结构在某一自振频率下的振动型态,是多自由度系统的固有属性。在模态分析的基础之上,提出一种基于模态叠加法的风电机组塔架振动状态与应力状态计算模型。该模型首先通过有限元法得到塔架的模态,然后通过模态叠加法根据塔...
关键词:风电机组 状态监测  振动测量 应力分析 模态分析 塔架振动  
基于RSBLMD算法的风机滚动轴承早期故障诊断
10
《动力工程学报》东南大学能源与环境学院火电机组振动国家工程研究中心;国华太仓发电有限公司 马天霆 孙振波 邓敏强 邓艾东  出版年:2020
国家自然科学基金资助项目(51875100);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2242020k30031)
针对滚动轴承的早期故障诊断问题,提出一种基于有理样条插值的局部均值分解(RSBLMD)算法,并将其应用于滚动轴承早期微弱故障的诊断。采用优化的有理样条插值算法构造信号的包络线,并通过RSBLMD算法将原始信号分解为一系列...
关键词:故障诊断 局部均值分解 滚动轴承 RSBLMD算法  
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