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    我校鄭近德教授團隊在國際權威期刊發表機械故障診斷領域最新研究成果

    發布時間:2023-01-10   文章來源:機械學院   瀏覽:

    近日,我校機械工程學院鄭近德教授團隊在國際權威期刊《Mechanical Systems and Signal Processing》和《Information Sciences》發表機械故障診斷與智能運維方面最新研究成果?!禡echanical Systems and Signal Processing》是機械故障診斷領域國際權威期刊(中科院一區Top期刊,影響因子8.934)。我校為論文第一單位,鄭近德教授為第一作者,2020級碩士生應萬明為第二作者,加拿大英屬哥倫比亞大學(UBC)Feng Ke博士為通訊作者?!禝nformation Sciences》是信息系統領域頂級期刊(校高水平A類、中科院一區Top期刊,影響因子8.233)。我校為論文第一單位,潘海洋博士為論文第一作者,2020級研究生徐海鋒為第二作者,鄭近德教授為通訊作者。上述研究成果得到了國家自然科學基金、安徽省高校杰出青年基金、省屬高校領軍骨干人才項目和安徽省自然科學基金等項目資助。

    (所提HHSSA故障診斷方法基本步驟)


    (基于所提HHSSA方法的故障診斷結果)

    設備健康監測與故障診斷是保證機械裝備安全可靠運行的重要手段。本研究通過搭建雙層分解結構,將傳統希爾伯特譜分析拓展到包含幅值調制信息的高維表示,更清晰直觀地揭示了故障信號內部非線性耦合關系。所提出的幅值調制邊際譜方法克服了傳統傅里葉分析的周期性和平穩性假設,減少了無關諧波的干擾,更便于故障特征信息的獲取,并通過理論建模、模擬實驗臺數據及實測故障數據驗證了所提方法的有效性和噪聲魯棒性。研究內容豐富了機械非線性和非平穩故障信息表征,為機械裝備及部件故障定位提供了新的解決方案。

    (所提NPBSMM智能診斷方法流程圖)


    (不同參數下所提NPBSMM方法的診斷結果)

    設備故障特征提取與智能識別是故障診斷的關鍵步驟。本研究提出了一種基于矩陣數據的智能識別方法——非平行有界支持矩陣機(NPBSMM),通過構造一對約束范數組并將其應用于模型,不僅抑制了異常特征對模型的負面影響,同時提高了NPBSMM的稀疏性;采用多秩左右投影矩陣建立目標函數,不僅能夠有效地提取矩陣隱藏的結構化信息,同時能夠提高NPBSMM的擬合能力和魯棒性。本研究從噪聲魯棒性、模型效率及大規模數據等方面綜合考量和驗證了模型性能,為機械裝備及其關鍵部件故障智能識別與診斷提供新思路。

    論文鏈接:https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.12.090

    https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2022.110069

    (撰稿:潘海洋 審核:劉慶運 張苒 杜飛)

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