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机电工程
机电工程

罗向阳

月刊

1001-4551

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310009

浙江省杭州市大学路高官弄9号

机电工程/Journal Mechanical & Electrical Engineering Magazine北大核心CSTPCD
查看更多>> 《机电工程》杂志系：中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊) ，创刊于1971年，由浙江大学与浙江省机电集团（原浙江省机械工业厅）联合主办，是一份在国内有较高影响力、历史悠久的机电技术领域的专业性科技期刊。以报道机械、仪表技术，机电一体化技术、自动化技术及其应用为特色。《机电工程》杂志是中国机械工程学会优秀期刊，《中国学术期刊（光盘版）检索与评价数据规范》（CAD-CJ）执行规范优秀期刊，浙江省精品科技期刊。 中国学术期刊影响因子年报-自然科学与工程技术2011版显示：复合影响因子为0.748，影响因子列机械工程学科第8位（总计86种）。
正式出版
收录年代

    基于多传感器信息融合和CNN-BIGRU-Attention模型的液压防水阀故障诊断方法

    肖遥向家伟汤何胜任燕...
    1517-1528页
    查看更多>>摘要：在建筑工程领域,尤其是在工程搅拌设备中,涉及到复杂液压工作介质,液压防水阀往往会出现不同程度的故障.此外,恶劣的工作环境和复杂的噪声背景使得对液压防水阀的故障进行诊断变得困难.为了解决这一难题,提出了一种基于多传感器信息融合和卷积神经网络-双向门控循环单元-自注意力机制(CNN-BIGRU-Attention)模型的防水阀故障诊断方法.首先,考虑到单一传感器振动信号难以充分表达故障特征,该方法使用了3 个传感器采集含噪声的振动信号,并进行了必要的预处理;其次,提取了信号的16 个时域特征、5 个频域特征以及3 个时频域特征,并利用熵权法进行了特征融合,达到了增强特征的目的;然后,将融合的多维特征集输入到CNN-BIGRU-Attention模型中进行了特征识别;最后,利用实际的液压防水阀故障诊断实验,验证了该方法的有效性.研究结果表明:采用多传感器提取的特征更为全面,信息融合有助于捕捉更完整的隐藏数据特征,从而显著提高诊断的准确率;相较于其他特征识别方法,采用CNN-BIGRU-Attention模型的液压防水阀故障诊断准确率可分别提高6.7%、4.6%和14.2%,达到了96.86%,证明了该方法的有效性.该方法将先进的机器学习技术与实际工程应用相结合,为建筑工程问题提供了一种新颖、有效的解决方案.

    液压传动系统液压防水阀多传感器滑动时间窗Teager能量算子熵权法卷积神经网络-双向门控循环单元-自注意力机制模型

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    基于多普勒信号校正和短步长波束形成的列车轴承故障检测

    蔺秋雨纪爱敏杜占涛陈曦晖...
    1529-1539页
    查看更多>>摘要：针对受多普勒调制的移动声源信号时域幅值畸变、频域频带展宽,且在强背景噪声下信噪比(SNR)低,难以提取其故障特征等问题,提出了一种基于多普勒信号校正和短步长波束形成的列车轴承故障检测方法.首先,由声源和麦克风的相对运动关系和莫尔斯声学理论,得到了插值时间序列和幅值还原公式,对受多普勒调制的畸变信号进行了恢复;然后,提出了基于麦克风阵列的短步长波束形成方法,分段截断了信号,并对每段信号在其期望方向上进行了增强;最后,通过仿真研究了不同信噪比情况下该方法的有效性,设计了轨边故障检测实验,对产生内圈裂纹缺陷的滚动轴承进行了实验分析,并结合仿真与实验,对该方法的有效性进行了验证.研究结果表明:相较于8 个麦克风收集的原始信号,信号时域、频域均被校正,且信噪比增加了 11.5 dB,在强噪声背景下,采用该方法能够恢复多普勒畸变信号,并有效提取移动声源的故障特征.

    移动声源多普勒效应滚动轴承故障诊断多普勒信号校正短步长波束形成方法信噪比

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    闭链级混联式液压机械臂运动控制方法

    何嘉懿张道德王君明
    1540-1553页
    查看更多>>摘要：针对含有多个闭链结构的液压机械臂非线性强、控制精度低等特点,采用了虚拟分解控制方法消除了系统非线性引入的误差,以提高其控制精度.首先,根据驱动方式不同将整个机械臂分解为四类结构,针对每一类结构再将其虚拟分割成每一子系统,对每个子系统分别建立了刚体动力学模型、液压执行器流体动力学模型;然后,基于刚体动力学模型和流体动力学模型分别设计了刚性连杆控制律和液压执行器控制律,其前馈控制量和误差反馈量是高精度控制的基础;最后,使用Simulink的Simscape模块建立了该机械臂的多物理域混合模型,进行了轨迹跟踪效果验证,同时引入了控制性能指标,在不同机械臂的液压执行器空间进行了计算.研究结果表明:相比于比例-积分-微分控制器,基于虚拟分解控制理论搭建的控制器控制精度提升较大,单关节平均绝对误差最大降低了88.9%,且控制效果与其他较先进液压控制器的性能指标相近.针对含复杂闭链结构的混联式液压机械臂,采用虚拟分解控制理论能有效提升控制精度.

    凿岩机器人混联式机械臂虚拟分解控制动力学模型控制方法比例-积分-微分控制器

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    基于VMD-CNN-BiLSTM的轴承故障多级分类识别

    王祎颜王衍学姚家驰
    1554-1564页
    查看更多>>摘要：双馈风力发电机(DFIG)作为风能发电领域的关键设备之一,保障其稳定运行显得尤为重要.针对DFIG轴承故障的多级分类问题,提出了一种基于参数优化的变分模式分解-卷积神经网络-双向长短期记忆(VMD-CNN-BiLSTM)故障诊断模型.首先,采用改进的麻雀优化算法——鱼鹰-柯西-麻雀搜索算法(OCSSA)对变分模态分解(VMD)的惩罚因子、模态分量进行了优化,OCSSA算法是将鱼鹰算法和柯西变异策略与麻雀算法进行了融合,形成了一种新的优化算法,该算法利用强大的参数搜索能力获取了更精确的频率特征;然后,利用卷积神经网络(CNN)提取了信号的时域和频域特征,并对特征进行了融合;最后,利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)学习了故障的序列模式,完成了故障的多级分类任务.研究结果表明:基于OCSSA算法优化的VMD-CNN-BiLSTM模型在多级轴承故障识别方面表现出明显的优势,平均识别准确率可达98.36%,与CNN-LSTM、CNN-BiLSTM和VMD-BiLSTM模型进行对比,该模型具有更卓越的故障诊断性能、出色的泛化能力和快速的计算速度.这一结果充分验证了该模型在双馈风力发电机轴承故障的多级分类识别任务上的有效性,且适用于在线监测和智能诊断,为实现高效、可靠的风能发电提供了重要的实际应用价值.

    双馈风力发电机变分模式分解-卷积神经网络-双向长短期记忆鱼鹰-柯西-麻雀搜索算法轴承故障诊断多级分类识别准确率泛化能力

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    时间特征与空间特征融合的轻量网络故障诊断方法

    王仲姜娇张磊谷泉...
    1565-1574页
    查看更多>>摘要：为了解决多传感器数据间存在信息交叉、特征重复,导致模型训练精度低的问题,对滚动轴承在声辐射信号下的故障诊断进行了研究,提出了一种时间特征与空间特征融合的轻量网络故障诊断(SF-TFNet)方法.首先,利用卷积神经网络提取了原始轴承声阵列信号的空间特征(SFs),使用长短时记忆网络(LSTM)提取了声阵列信号中的时域特征(TFs),并对提取的SFs和TFs进行了特征融合,生成了新的特征矩阵;然后,为了消除融合特征带来的重叠特征和信息冗余问题,引入了基于核的主成分分析(KPCA)方法对新生成的特征矩阵进行了非线性降维,去除了特征中的冗余成分,构建了滚动轴承新的时空特征数据集;最后,采用AdaBoost算法对新生成的数据集进行了故障分类,并得到了滚动轴承的最终故障诊断结果.研究结果表明:在半消声室滚动轴承故障实验台测试中,SF-TFNet方法的故障分类精度可以达到 99.75%,其分类精度较高、聚类效果明显.在强背景噪声环境下与 ResNet、ICNN和AlexNet三种方法进行比较,SF-TFNet方法不仅收敛速度快,而且故障识别精度高,诊断精度最高可达 99.25%.为基于多通道的滚动轴承声辐射信号故障诊断提供了理论依据.

    滚动轴承声辐射信号多信息融合特征轻量融合故障诊断长短时记忆网络时域特征基于核的主成分分析

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    基于反步法的电磁气量调节执行机构自适应积分滑模控制

    张睿张旭龙王瑶张进杰...
    1575-1583页
    查看更多>>摘要：往复压缩机电磁气量调节执行机构是一种利用电磁驱动力控制进气阀启闭的装置.传统的脉冲电压控制方法存在高频快速响应与低落座速度的矛盾,以及抗扰动性能差等问题,为此,提出了一种基于反步法的自适应积分滑模控制.首先,针对电磁气量调节执行机构建立了考虑扰动的非线性模型;其次,利用反步法设计思想将高阶的电磁气量调节执行机构系统分解成了两个互相串联的低阶子系统,并在此基础上,结合滑模控制、自适应控制和积分控制的特点设计了一种复合型控制方法;最后,采用AMESim-Simulink联合仿真平台,对该控制方法与传统PID控制、滑模控制进行了不同角度的仿真分析对比.研究结果表明:在该控制方法下,电磁气量调节执行机构在的顶出和撤回过程中的最大跟踪误差平均值分别为9.6%和10.8%,平均落座速度分别为0.32 mm/s和0.98 mm/s,扰动造成的最大位移偏移量为1.3%.该控制方法能够保证跟踪误差快速收敛,提高位移跟踪精度,降低电磁气量调节执行机构的落座冲击,并对外部扰动具有强鲁棒性.

    往复压缩机电磁气量调节执行机构无级气量调节反步控制自适应控制积分滑模控制平均跟踪误差落座冲击

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    基于RCMDE和ISOMAP的行星齿轮传动耦合故障辨识研究

    苏世卿王华锋
    1584-1594页
    查看更多>>摘要：现有针对行星齿轮箱的故障诊断方法一般仅研究单一故障,但实际行星齿轮箱的故障一般由多个故障耦合而成,耦合故障的故障机理比单一故障的故障机理更复杂,振动信号中的非线性因素对特征提取的干扰更严重.针对该问题,提出了一种基于精细复合多尺度散度熵(RCMDE)、等距特征映射(ISOMAP)和遗传算法优化核极限学习机(GA-KELM)的行星齿轮箱耦合故障诊断方法.首先,利用振动加速度计采集了行星齿轮箱单一故障和耦合故障下运行时的振动信号,构建了故障数据集;随后,利用RCMDE提取了行星齿轮箱振动信号的故障特征,建立了初始的特征样本;接着,利用ISOMAP对故障特征进行了降维,并以可视化的方式获取了低维的特征样本;最后,将新特征输入至GA-KELM分类器中,对行星齿轮箱的不同故障类型进行了识别,并基于行星齿轮箱多点损伤样本,对RCMDE方法的可靠性进行了研究.研究结果表明:基于RCMDE和ISOMAP的故障特征提取方法能够有效提取振动信号中的故障特征,而GA-KELM的故障诊断准确率达到了98.13%,平均诊断准确率达到了 96.25%.相较其他故障特征提取方法,基于RCMDE、ISOMAP和GA-KELM的行星齿轮箱耦合故障诊断方法能够更好地诊断行星齿轮箱的耦合故障,具有更高的诊断准确率.

    齿轮传动耦合故障故障诊断准确率精细复合多尺度散度熵等距特征映射遗传算法优化核极限学习机

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    基于全局快速终端滑模的6-PSS并联运动模拟器轨迹跟踪控制研究

    沈书宇张海峰叶伟
    1595-1603页
    查看更多>>摘要：针对6-PSS并联运动模拟器动力学模型中的不确定性和时变扰动,提出了一种基于全局快速终端滑模的鲁棒控制策略.首先,运用虚功原理建立了该机构的动力学模型(该动力学模型表明 6-PSS并联机构是一个具有非线性和强耦合特性的多变量系统),对动力学模型进行了离线处理,使其反映出机构真实动力学特性,并满足设备实时计算能力的要求;然后,基于简化后的动力学模型设计了一种全局快速终端滑模控制器(GFTSMC),设计李雅普诺夫(Lyapunov)函数对控制律进行了分析,证明了控制器的稳定性;最后,将控制策略应用于6-PSS并联运动模拟器轨迹跟踪控制,并将其与PD前馈控制及传统滑模控制(SMC)进行了对比实验.研究结果表明:GFTSMC相对于PD和SMC的平均误差分别下降了82.92%和18.88%,标准差分别下降了80.03%和41.73%,且能够起到抑制抖振的效果,是6-PSS并联运动模拟器的一种有效且实用的鲁棒控制方案.该研究结果可为6-PSS并联运动模拟器控制及工程应用提供理论依据.

    并联机构动力学建模虚功原理滑模控制李雅普诺夫函数全局快速终端滑模控制器

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    基于EEMD分解的阶次跟踪方法研究

    魏仕华蔺梦雄
    1604-1612页
    查看更多>>摘要：摆线针轮减速器组成零部件繁多、构成复杂,工作时噪声干扰大且多在变转速、往复的复杂工况下工作,因此,难以准确提取其内部的故障特征.针对这一问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)与阶次跟踪分析的方法,对摆线针轮减速器进行了故障诊断.首先,对采集到的时域振动信号和转速信号进行了等角度域差值采样,得到了振动信号的等角域平稳信号;然后,对等角域信号进行了集合经验模态分解,得到了若干个固有模态分量(IMFs),计算了各个固有模态分量的峭度值,选取目标模态分量进行了信号重构;接着,采用快速傅里叶变换得到了故障信号的阶次图;最后,根据减速器的传动方式、各零部件的模数,计算出了各主要部件的故障阶次,对比减速器在故障前后阶次图的能量峰值进行了故障诊断.研究结果表明:该方法能够准确提取包含故障信息的固有模态分量,实现从等时域信号到等角域信号的转换,并提取摆线针轮减速器的滚针故障阶次(8.37 阶),故障准确率达到99.6%,可实现摆线针轮减速器在非平稳工况下的故障特征识别,并验证该方法的可行性和有效性.

    摆线针轮减速器集合经验模态分解阶次跟踪分析故障诊断变转速工况固有模态分量

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    基于ResNet多特征图融合的钻削表面粗糙度分类方法

    陈刚彭望王闻宇赵海军...
    1613-1627页
    查看更多>>摘要：传统五面复合数控(CNC)钻削表面粗糙度测量工作复杂,采用人工测量存在较大人为误差.传统多元回归、多项式拟合方法仅采用转速和进给速度参数,数据利用率低且噪声敏感性强;用传统机器学习方法无法有效提取信号的深层复杂特征.针对上述问题,提出了一种基于ResNet模型、频谱图特征与时频图特征融合的钻削表面粗糙度分类预测方法.首先,根据CNC钻削加工理论和企业实际CNC钻削经验确定了CNC钻削加工实验的工艺参数变量;然后,基于SYNTEC CNC系统开发了多源数据采集系统,实时采集了钻削加工过程数据;接着,分析了三轴振动信号的频谱特征和时频特征,验证了振动信号跟表面粗糙度类别的关联性;随后,采用卡尔曼滤波对三轴振动信号进行了降噪处理,采用快速傅里叶变换(FFT)和连续小波变换(CWT)进行了振动信号频谱热图与时频图转换,采用矩阵拼接对三轴振动信号的单轴时频图进行了拼接融合,得到了三轴振动时频图;最后,对频谱热图和时频图进行了卷积运算融合频谱特征与时频特征,并进行了ResNet和其他网络模型如Densenet、Shufflenet和Mobilenet_v3_small等的对比实验.研究结果表明:相对上述其他网络模型,基于ResNet网络模型的表面粗糙度分类正确率提高了约9%,同时也验证了三轴时频特征融合以及频谱特征和时频特征融合方法的正确性.由于模型训练成本低、训练收敛速度快,该方法在轻量级、低成本的CNC机床钻削表面粗糙度预测分类中具有良好的工业应用前景.

    智能制造数控机床数据采集SYNTEC数控系统表面粗糙度分类快速傅里叶变换连续小波变换

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