【摘 要】
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针对设备故障诊断中多工况与环境扰动对故障特征表征能力的影响问题,以及故障特征的个体差异性对稀疏分类精度的影响问题,提出基于自适应协同稀疏表示的多工况故障诊断方法.该方法通过各个故障特征在K-SVD稀疏表示中的重构残差构建特征稀疏分类性能的评分矩阵,以评分矩阵迭代优化后得到的权值矩阵对输入特征进行协同稀疏表示,更新字典原子与稀疏系数,使得同类故障模式下的稀疏重构误差最小化,不同类故障模式下的稀疏重构误差最大化,以增强每个样本特征的协同稀疏分类性能.该方法避免了多工况故障诊断中敏感特征筛选及特征高维映射的繁琐
【机 构】
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重庆大学机械与运载工程学院,重庆市 沙坪坝区 400044
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针对设备故障诊断中多工况与环境扰动对故障特征表征能力的影响问题,以及故障特征的个体差异性对稀疏分类精度的影响问题,提出基于自适应协同稀疏表示的多工况故障诊断方法.该方法通过各个故障特征在K-SVD稀疏表示中的重构残差构建特征稀疏分类性能的评分矩阵,以评分矩阵迭代优化后得到的权值矩阵对输入特征进行协同稀疏表示,更新字典原子与稀疏系数,使得同类故障模式下的稀疏重构误差最小化,不同类故障模式下的稀疏重构误差最大化,以增强每个样本特征的协同稀疏分类性能.该方法避免了多工况故障诊断中敏感特征筛选及特征高维映射的繁琐步骤,无需大量历史故障数据支撑,通过故障特征的自适应协同稀疏表征与稀疏分类器的加权迭代优化,建立最能表征设备故障状态的稀疏字典,有效提升了稀疏分类器对多工况设备故障的鉴别能力.滚动轴承与齿轮箱故障诊断实验结果表明,提出方法比现有的稀疏分类算法与传统的神经网络分类算法,具有更高的故障辨识精度与工况环境鲁棒性.
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四乙烯五胺(tetraethylenepentamine,TEPA)与乙二醇二缩水甘油醚(glycol diglycidyl ether,GDE)同时载入多孔聚酯中,并加热使TEPA与GDE反应,从而制备出负载有固体胺的多孔吸附剂.通过元素分析和红外光谱能够确定多孔聚酯中负载了大量的TEPA,并且TEPA与GDE在多孔聚酯中成功反应.通过扫描电子显微镜和氮气吸附等温线可以确定负载有机胺后多孔聚酯的中的通孔结构得以保留,而孔体积以及比表面积明显减少.作为CO2吸附材料,研究发现负载固体胺的多孔吸附材料吸附C
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