【摘 要】
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磨煤机作为火电厂制粉系统的核心设备,依靠新磨煤机投入使用后仅有的少量异常工况数据,建立其异常工况诊断模型,对整体系统安全运行有着重要的意义.本文首先针对磨煤机三个典型异常工况建立异常工况诊断模型,并提出新的基于节点辨识的贝叶斯网络模型实时更新方法.将已有磨煤机成熟的异常工况诊断模型作为源域模型,利用目标域磨煤机仅有的少量新数据信息,搜索源域模型与新数据信息不匹配的节点.在保留源域模型有用信息的前提下,通过局部更新,依据新的数据信息完成目标域模型的更新补足.为了验证方法的有效性,将所提方法应用于磨煤机异常工
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院 沈阳 110819
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磨煤机作为火电厂制粉系统的核心设备,依靠新磨煤机投入使用后仅有的少量异常工况数据,建立其异常工况诊断模型,对整体系统安全运行有着重要的意义.本文首先针对磨煤机三个典型异常工况建立异常工况诊断模型,并提出新的基于节点辨识的贝叶斯网络模型实时更新方法.将已有磨煤机成熟的异常工况诊断模型作为源域模型,利用目标域磨煤机仅有的少量新数据信息,搜索源域模型与新数据信息不匹配的节点.在保留源域模型有用信息的前提下,通过局部更新,依据新的数据信息完成目标域模型的更新补足.为了验证方法的有效性,将所提方法应用于磨煤机异常工况诊断过程,实验结果表明,更新得到的模型具有良好的性能,平均诊断正确率超过98％.
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近些年利用电池阻抗谱(EIS)估算锂电池状态的研究取得了较大进展.本文提出了一种EIS等效电路模型参数提取算法,用于分析提取不同状态下的电池等效电路参数,具有简单、不易发散的优点.首先通过结合模型的物理意义计算获得等效电路模型参数初值,然后利用等效电路与EIS之间的映射关系进行迭代,从而实现了参数的提取.对比理论参考值,提取的关键参数的误差低于4.4％.为了获得锂电池在不同荷电状态下的EIS数据,利用电化学工作站在恒温状态下测量选用的磷酸铁锂电池,利用算法编写的软件实现等效电路参数的提取.通过对比不同荷电
针对不同工况下存在两域分布差异复杂的问题,提出自适应正则化迁移学习的不同工况下滚动轴承故障诊断方法.首先,训练基分类器为目标域预测伪标签,利用联合分布适配对齐两域分布,以减小分布差异;其次,通过流形正则化对目标域数据进一步利用,挖掘数据的潜在分布几何结构,学习目标域数据分布信息;最后,利用在结构风险最小化框架下建立的分类器结合上述两步学习策略,迭代更新伪标签获得最优系数矩阵完成不同工况下滚动轴承故障诊断.在两组滚动轴承数据集上进行实验验证,实验结果显示所提方法识别准确率分别达到了96.38％,94.18％
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