【摘 要】
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阀门作为天然气管线的关键部件,若发生内漏会带来经济损失及生产安全隐患.因此,阀门内漏的有效诊断及内漏速率的准确量化具有重大意义.针对复杂背景噪声下内漏诊断效率不高的问题,以内漏信号和非泄漏噪声信号的功率谱密度图作为输入,构建了阀门内漏卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)识别模型;针对物理理论及浅层网络模型在多工况阀门内漏数据上存在量化误差大的问题,构建了阀门内漏速率深度信念网络(deep belief network,DBN)量化回归模型,并与支持向量回归机、B
【机 构】
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中国石油大学(北京)机械与储运工程学院,北京102249;浙江浙能技术研究院有限公司,杭州311121;中国石油大学(北京)机械与储运工程学院,北京102249;浙江浙能技术研究院有限公司,杭州311
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阀门作为天然气管线的关键部件,若发生内漏会带来经济损失及生产安全隐患.因此,阀门内漏的有效诊断及内漏速率的准确量化具有重大意义.针对复杂背景噪声下内漏诊断效率不高的问题,以内漏信号和非泄漏噪声信号的功率谱密度图作为输入,构建了阀门内漏卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)识别模型;针对物理理论及浅层网络模型在多工况阀门内漏数据上存在量化误差大的问题,构建了阀门内漏速率深度信念网络(deep belief network,DBN)量化回归模型,并与支持向量回归机、BP神经网络等模型进行了对比研究.研究结果表明:所构建模型的内漏识别准确率及内漏速率量化平均绝对百分比误差分别为99％和9.1012,证实了所构建模型的高效性,为阀门内漏诊断与评价开拓了新的研究方向.
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振动能量采集能够将外部环境中的振动能转化为电能,具有绿色可持续、节能环保、设计灵活等优势,在工业、生物、医学、军事等领域具有广阔的应用前景.为使振动型能量采集器适应更为复杂多变的工作环境,提高其采集功率和工作频带,提出一种多梁结构-Z型梁结构压电式能量采集器.理论分析了该采集器的固有振动特性,并通过有限元分析了结构尺寸、激励大小与方向、外部负载等参数对能量采集器性能的影响规律.结果 表明,通过合理的动力学设计,Z型梁结构压电式能量采集器可以实现多模态共振频率下的有效能量采集.
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硬涂层减振是一项新兴的阻尼减振技术,硬涂层复合结构在随机激励载荷作用下的振动特性建模与分析方法还未开展研究.将有限元建模方法和虚拟激励法(pseudo excitation method,PEM)相结合,实现了随机激励作用下硬涂层悬臂薄板结构振动建模及减振性能预估.首先,基于等效单层法创建了双面涂敷硬涂层的薄板结构振动特性有限元模型,得到了基础激励作用下包含涂层材料阻尼和剩余等效黏性阻尼的复合板结构的运动方程.接着,利用虚拟激励法,将平稳随机激励载荷谱转化为简谐激励,得到了硬涂层薄板结构在随机激励作用下的
考虑不同形式负刚度动力吸振器对有限长弹性简支梁动态响应的影响,提出并建立“弹性梁-负刚度动力吸振器”耦合系统动力学模型.基于模态叠加法,推导得到各阶模态对应幅频响应解析表达式.以弹性梁第1阶振动模态作为振动抑制目标,结合固定点理论和最大值最小化优化准则得到各类型动力吸振器的最优设计参数.以功率流作为振动控制效果的评价指标,建立“弹性梁-动力吸振器”耦合系统的导纳功率流理论模型.在此基础上,计算得到安装动力吸振器前后弹性梁的总功率流和净功率流,以及动力吸振器消耗的功率流,研究不同形式动力吸振器的振动抑制效果
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