發(fā)布時(shí)間：2018-05-20 20:00

  本文選題：離心泵 + 空化狀態(tài)識(shí)別��； 參考：《西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年11期

【摘要】：空化狀態(tài)識(shí)別是離心泵狀態(tài)監(jiān)測(cè)的難點(diǎn)之一,為了提高空化狀態(tài)識(shí)別的效果,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的離心泵空化狀態(tài)識(shí)別方法。首先,采集了在3種工況下泵殼的振動(dòng)信號(hào),分別構(gòu)建了振動(dòng)信號(hào)的改進(jìn)倍頻帶特征矩陣和時(shí)頻特征矩陣;然后,基于自動(dòng)編碼器構(gòu)建了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),通過無監(jiān)督訓(xùn)練自動(dòng)學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征,利用監(jiān)督訓(xùn)練對(duì)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行了調(diào)整;最后,運(yùn)用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),對(duì)離心泵的4類空化狀態(tài)進(jìn)行了分類識(shí)別。研究表明,無論是基于改進(jìn)倍頻帶特征矩陣還是基于時(shí)頻特征矩陣,深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)4類空化狀態(tài)都有很好的識(shí)別效果,尤其是對(duì)于弱空化狀態(tài),深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更有效。
[Abstract]:The identification of cavitation state is one of the difficulties in the state monitoring of centrifugal pump. In order to improve the effect of cavitation state recognition, a method of identifying the cavitation state of centrifugal pump based on depth learning is proposed. First, the vibration signals of the pump shell are collected under 3 operating conditions, and the improved frequency doubler band characteristic matrix and the time frequency characteristic moment of the vibration signal are constructed respectively. Secondly, a deep learning network is constructed based on automatic coder, and the characteristics of the input data are automatically learned by unsupervised training, and the parameters of the network are adjusted by supervised training. Finally, the 4 types of cavitation state of the centrifugal pump are classified and identified by using the depth learning network. The eigenmatrix or time frequency characteristic matrix is based on the time frequency characteristic matrix, and the depth learning network has a good recognition effect for the 4 kinds of cavitation states. Especially for the weak cavitation state, the depth learning network is more effective than the BP neural network.
【作者單位】： 海軍工程大學(xué)動(dòng)力工程學(xué)院;海軍工程大學(xué)管理工程系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51306205) 湖北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015CFB700) 海軍工程大學(xué)博士生創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(4142C15K)
【分類號(hào)】：TH311;TP18

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本文編號(hào)：1916031