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邓敏强

作品数:12 被引量:37H指数:4
供职机构:东南大学火电机组振动国家工程研究中心更多>>
发文基金:国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金更多>>
相关领域:动力工程及工程热物理机械工程电气工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 12篇中文期刊文章

领域

  • 8篇动力工程及工...
  • 2篇机械工程
  • 2篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 6篇故障诊断
  • 5篇轴承
  • 3篇滚动轴承
  • 3篇风电
  • 3篇齿轮
  • 3篇齿轮箱
  • 2篇电机
  • 2篇多尺度
  • 2篇行星齿轮
  • 2篇行星齿轮箱
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇滑动轴承
  • 2篇变分
  • 1篇带宽
  • 1篇动力特性
  • 1篇动力特性系数
  • 1篇独立分量分析
  • 1篇遗传算法
  • 1篇英文

机构

  • 12篇东南大学
  • 2篇深能南京能源...
  • 1篇南京审计大学
  • 1篇国华太仓发电...
  • 1篇中国能源建设...

作者

  • 12篇邓敏强
  • 8篇邓艾东
  • 4篇傅行军
  • 2篇郭瑞
  • 1篇邢海波

传媒

  • 5篇东南大学学报...
  • 2篇润滑与密封
  • 1篇发电设备
  • 1篇汽轮机技术
  • 1篇工业控制计算...
  • 1篇Journa...
  • 1篇信息化研究

年份

  • 1篇2023
  • 1篇2022
  • 1篇2021
  • 2篇2020
  • 4篇2019
  • 2篇2018
  • 1篇2017
12 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于MED和自适应VMD的行星齿轮箱故障诊断方法被引量:6
2020年
为解决变分模态分解(VMD)在行星齿轮箱故障特征频率提取过程出现的鲁棒性低及分解个数不确定的问题,提出一种基于最小熵反褶积(MED)和自适应变分模态分解(AVMD)的齿轮箱故障诊断方法.首先通过MED对信号进行降噪,突出故障信号特征;采用瞬时频率的新定义及变差概念,自适应选择VMD的级数;使用VMD方法将行星齿轮箱的断齿故障信号分解为若干个本征模态函数(IMF)分量;根据相关系数分析选取带有故障信号的IMF分量,对其进行包络谱分析,以提取故障特征频率.仿真信号和试验信号分析结果表明,使用MED去噪后信号的峰值信噪比提高了10%,解决了传统VMD个数经验选择出现的误差问题,从而实现此过程自适应化,解决了VMD在强噪声下针对非线性非平稳信号鲁棒性低的问题,准确提取了风电齿轮箱的故障特征频率.
朱静邓艾东邓敏强邓敏强刘洋
关键词:行星齿轮箱故障诊断
基于热耦合的滑动轴承两相流场特性数值研究被引量:2
2019年
针对滑动轴承热动力特性,建立考虑空化效应和黏温效应的轴承转子热耦合三维模型,对转子和轴瓦的热传导方程、油膜能量方程与全空化模型进行了联合求解。计算结果表明:轴瓦最高温度出现于下轴瓦最小膜厚下游,下轴瓦的温度沿润滑油流动方向逐渐升高,而上轴瓦的温度变化较少;考虑轴承热传导和两相流特性,热耦合三维模型比绝热边界模型更符合实际情况;与绝热边界模型相比,热耦合三维模型计算出的压力分布趋势相同,但计算结果较大;随着进口油温升高,油膜最大压力、承载力、空化体积比、进出口温差变小,热耦合三维模型与绝热边界模型之间的计算结果偏差变小。采用该热耦合三维模型计算的收敛区和发散区的温度分布,均与实验数据相符,验证了建立的热耦合三维模型。
刘黄亮郭瑞傅行军仇超邓敏强
关键词:滑动轴承空化效应
660MW汽轮发电机组热态启动振动诊断及处理被引量:2
2017年
针对某电厂660 MW机组热态启动过程中1瓦振动过大问题,分析机组升速、降速和定速过程中振动变化特征,确定故障原因是热态启动条件下胀差过小导致碰摩。通过调整运行参数,缩短升速时间,机组成功升至额定转速,且振动状态优良,对治理同类故障具有参考价值。
李晚涛傅行军邢海波邓敏强蔡明
关键词:汽轮机热态启动胀差碰摩
基于遗传算法的风电塔架混凝土基础优化研究被引量:2
2019年
塔架基础作为塔筒的支撑结构,提高其经济性和安全性具有重要的意义。文章以西北某地区1.5MW风力发电机组塔架基础作为研究对象,以塔架基础原材料造价作为目标函数,以混凝土基础的强度、刚度、稳定性、疲劳等作为约束条件,利用改进的遗传算法对混凝土基础的各段截面尺寸和高度进行优化。在满足各项约束条件的前提下,优化后的混凝土塔架基础原材料造价得到较大幅度的降低。
孙铁雷张翔许千寿朱静邓敏强邓艾东
关键词:结构优化混凝土基础遗传算法
基于RSIFICA的行星齿轮箱故障诊断方法被引量:3
2020年
为了对行星齿轮箱进行故障检测和诊断,提出了一种基于共振稀疏快速独立分量的分析方法(RSIFICA).该方法首先采用共振稀疏分解对信号进行降维预处理,进行二次共振稀疏分解,构造虚拟通道增加传感器通道数目,同时引入牛顿-辛普森公式对快速独立分量分析方法进行改进.该方法减少包含瞬态冲击的宽带信号的影响,实现信号中振源信号数目的降维.同时,二次分解增加输入FastICA的通道数,解决了独立分量分析方法在提取行星齿轮箱故障特征频率过程中出现欠定盲源和收敛速度缓慢问题,同时提高了FastICA的运算效率.将该方法应用到行星齿轮箱的故障诊断中,包络谱分析结果表明,RSIFICA能准确地提取行星齿轮箱断齿故障特征频率,有效地解决了FastICA的问题,计算效率提高了21.49%.对比实验表明,相比于EMD-FastICA联合方法,RSIFICA能够对齿轮微弱故障特征进行更为有效的提取.
朱静邓艾东邓敏强翟怡萌孙文卿王姗
关键词:行星齿轮箱快速独立分量分析故障诊断
基于多尺度和注意力机制的滚动轴承故障诊断被引量:7
2022年
针对滚动轴承信号易受噪声干扰和智能诊断模型在不同工况下自适应性差的问题,提出了一种多尺度注意力卷积神经网络(MSACNN)模型.首先,将一维时间序列转化为二维图像作为模型的输入,在特征提取过程中,利用多尺度卷积结构拓宽网络的宽度并实现不同维度敏感特征的提取;然后,通过注意力机制对数据不同维度的特征赋予不同的权重,使模型更关注于最具类别区分度的区域,从而提高模型的特征学习能力;最后,通过全连接层的多分类函数实现滚动轴承的故障诊断.实验结果表明:与其他方法相比,该模型不仅能在同负载各测试集上达到很高的准确率,而且在变负载工况下具有较强的迁移泛化能力和鲁棒性;该模型在强噪声环境下也具有良好的诊断性能,较其他方法抗噪性优势明显.此外,通过可视化方法分析了该模型的特征学习过程和故障分类机理.
丁雪邓艾东李晶邓敏强邓敏强史曜炜
关键词:滚动轴承故障诊断卷积神经网络
基于有限元法的风电机组塔架暂态响应研究被引量:3
2018年
暂态响应分析是研究风电机组塔架动力学特性的有效方法之一。以某风电场2.0 MW风电机组为例,采用有限元瞬态计算方法模拟了塔架在脉动风载荷作用下的振动特性。研究结果表明,在某一平均风速下脉动风对塔架振动有较大影响,塔架在脉动风的作用下以一阶振型为主,高阶振型分量可忽略不计。
孙铁雷张翔许千寿邓敏强朱静邓艾东
关键词:风电有限元计算暂态响应数值模拟
超声波对润滑油黏度影响的试验研究
2019年
研究超声波降黏技术对润滑油黏度和温度的影响。通过搭建润滑油超声降黏试验装置,研究在超声作用和水浴作用下润滑油黏度和温度之间的关系,分析超声降黏机制。结果表明:在温度点相同情况下,超声降黏比水浴降黏效果更好,超声作用相比于水浴加热的降黏幅度更大;润滑油降黏率随着超声作用时间的增加先增大而后趋于稳定,频率42 kHz、超声功率70 W超声波作用10W-50润滑油30 min左右,其降黏率就达74.1%;润滑油的超声降黏机制,除了超声热作用外,还包括超声空化和机械效应;在相同的温度条件下,超声波的热作用对高黏度油样的降黏效果好于低黏度油;超声机械效应可以起到搅拌和均化的作用,促进润滑油温度的均匀化。
仇超郭瑞傅行军邓敏强刘黄亮
关键词:超声波润滑油黏度滑动轴承
基于随机森林和自编码的滚动轴承多视角特征融合(英文)被引量:6
2019年
为了提高复杂工况下滚动轴承故障诊断的准确性和鲁棒性,提出了基于振动信号多视角特征深度融合的故障诊断方法.首先,通过傅里叶变换、希尔伯特变换以及经验模态分解(EMD)提取滚动轴承振动信号的时域、频域及时频域特征;然后,利用随机森林模型(RF)选择多视角特征集中与轴承运行状态相关性较大的特征,将选出特征通过自编码器(AE)进行深度融合以进一步降低特征的冗余性;最后,将融合后的多视角特征作为支持向量机(SVM)的输入,以对其有效性进行评价.实验结果表明,提出的多视角特征融合的故障诊断方法能有效地反映轴承运行状态之间的差异,提高了滚动轴承故障诊断的准确率.
孙文卿邓艾东邓敏强朱静翟怡萌程强刘洋
关键词:故障诊断滚动轴承
基于频率诱导变分模态分解的齿轮箱故障诊断
2023年
针对风电传动系统齿轮箱的故障诊断问题,在脉冲激励响应的基础上提出了一种频率诱导变分模态分解(FIVMD)方法,并将其应用于齿轮箱故障特征提取.首先,根据振动信号傅里叶谱的极大值分布估计齿轮箱系统的自振频率;然后,将固有频率的估计值作为各模态分量中心频率的初始化位置,并通过交替乘子法将原始信号自适应分解为本征模态函数;其次,通过希尔伯特变换对各本征模态函数求包络谱,并计算其故障特征频率比;最后,挑选出故障特征频率比最大的模态分量,并根据其包络谱特征实现齿轮箱故障的有效识别.以维斯塔斯某3 MW风电机组圆柱齿轮断齿故障为例,验证了FIVMD在工程应用中的有效性和优越性.
马天霆孙振波邓艾东邓敏强
关键词:风电机组齿轮箱故障诊断
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