ISSN 1009-0134
CN 11-4389/TP
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2024年, 第46卷, 第11期
刊出日期：2024-11-25
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针对车用电子水泵高频电磁噪声的问题，基于改进的随机载波空间矢量脉宽调制（RCSVPWM）方法，提出了一种车用电子水泵高频电磁噪声抑制策略。首先以Xorshift算法为核心设计一种新的随机序列生成器，以产生均匀性较好的随机数，增加对高频谐波幅值的削弱作用。其次结合锯齿波周期函数，分散集中出现在载波频率及其整数倍频段的大量谐波。而后搭建车用电子水泵多平台协同仿真模型对SVPWM、RCSVPWM和改进的RCSVPWM控制策略的谐波抑制效果进行对比分析，验证改进的RCSVPWM控制策略对高频谐波的抑制能力。最后搭建车用电子水泵实验平台，对电子水泵在3种控制策略下的运行结果与仿真结果进行相互验证，谐波扩展因子降低2.35，高频谐波幅值的抑制效果提升10.39%。验证改进的RCSVPWM控制策略能够在不影响原有控制系统的前提下，显著改善车用电子水泵6 kHz以上的高频电磁噪声。
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当吊钩质量或负载与吊钩之间的缆索长度不可忽略时，桥式起重机会产生双摆效应，它会导致所有基于单摆假设的控制方法性能降低。为此，提出了一种基于轨迹规划的双摆桥式起重机自适应有界跟踪控制方法。首先，规划了一条S型曲线作为位移参考轨迹，并在轨迹中引入摆动抑制环节，定义了新的系统耦合定位误差项。之后，基于系统的总能量，构造了一种新型的储能函数，并在此基础上推导出摆动抑制的数学模型，进一步设计了自适应跟踪控制器。通过引入误差约束函数，确保系统耦合跟踪误差始终满足设定的上下边界条件。最后，利用Barbalat定理和Lyapunov稳定性理论，证明了系统的稳定性。仿真与实验结果表明，该方法能够精准驱动台车到达目标位置，同时显著抑制负载与吊钩的摆动，并对桥式起重机的参数变化及外界干扰表现出较强的鲁棒性。
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重载AGV（Automated Guided Vehicle）在启动和突加负载时，传统的直接转矩控制（Direct Torque Control，DTC）存在速度超调、转矩脉动大和抗干扰性差等因素。为提高直接转矩控制对重载电机的控制性能，设计了一种线性自抗扰结合改进滑膜控制的直接转矩控制策略。首选，针对传统PI控制速度环存在的速度跟踪不稳定，采用改进的线性自抗扰控制器替换了PI控制结构。然后，针对转矩环在重载时转矩脉动较大的问题，对原有滑膜控制器进行了改进。最后，通过Matlab/Simulink搭建了控制模型，验证了改进的融合控制策略对重载AGV电机的转矩和磁链波动分别降低了56.12%和21.8%，突加负载时的速度波动降低了50.2%，并消除了启动时的速度超调，提升了重载AGV行走时的平顺性。
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飞机蒙皮损伤是威胁飞行安全的重要隐患之一，为保障飞机的持续适航性，需要对飞机蒙皮进行航线检与定期检。目前，大部分检测任务仍然依赖于人工目视检查，但该方式存在作业安全性差、检测覆盖率难以保证以及主观性强、误检、漏检等问题。为解决这些问题，设计了一个能够自动采集飞机蒙皮图像的智能无人车（Unmanned Ground Vehicle，UGV）系统，并提出了一种可以覆盖指定区域的覆盖路径规划（Coverage Path Planning，CPP）算法。该UGV具有自主建图、定位、全局路径/局部轨迹规划、升降高度和云台相机（Pan-Tilt-Zoom Camera，PTZ）的自动控制等功能。根据CPP对UGV位姿、升降高度以及PTZ的规划结果，整个系统能够自动地进行作业。CPP算法设计满足拍摄距离、拍摄倾角、重叠率等摄影学约束，采集到的飞机蒙皮图像可用于图像拼接与损伤识别。为了解决升降装置的引入导致的质心偏高问题，CPP算法采用视点投影合并策略并设计了安全、稳定的运动模式。仿真和实验结果表明了所提方案的有效性，不仅可以实现指定机身区域的全覆盖而且可以保证采集图像质量。
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对输变电设备进行缺陷检测已经成为维持电网稳定运行的重要一环。尽管深度学习方法输变电设备缺陷检测方面取得显著的进展，但依旧面临着缺陷样本稀少造成的小样本挑战性问题。为此，提出基于元学习的小样本输变电设备缺陷检测网络，以提高输变电设备的缺陷检测精度。该网络使用DarkNet-53作为检测框架的主干网络，并提出全局信息提取模块、通道注意力模块和跨阶段特征融合模块进行多重特征增强对网络主干进行改进，增强对数据的处理能力。通过将训练集拆分成支持集和查询集，依据元学习算法划分两阶段训练，通过元学习算法优化训练阶段的参数更新策略来解决小样本问题。实验表明，此方法的mAP@0.5可达到0.51，与现有的主流检测方法相比，此方法在输变电缺陷的检测上取得了显著的效果。
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针对传统磨煤机系统维护成本较高、故障与征兆关系复杂、实时性较差等问题，为了提高故障诊断的准确率，在支持向量机（SVM）的基础上建立磨煤机故障诊断模型，提出了一种主成分分析（PCA）特征选取下基于鲸鱼算法（WOA）优化支持向量机的故障诊断方法。首先通过主成分分析对磨煤机故障参数进行特征提取，来实现高阶原始数据的降阶处理，提高原始数据的分类和整合效率，其次应用鲸鱼优化算法对支持向量机参数进行优化并得到最优模型参数并构建故障诊断模型，同时与粒子群算法和遗传算法优化模型进行对比实验验证。结果表明，WOA-SVM模型的分类准确率最高，可以在较短时间内实现对磨煤机系统故障的准确诊断，为磨煤机故障诊断提供实际参考。
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螺栓松动检测对于机械设备或机械结构的正常安全工作十分重要，现有的螺栓松动视觉检测方法存在效率低实用性差等缺点，且对于螺栓分布复杂的机械系统的检测存在一定的局限性。基于此，提出了一种多方位螺栓松动量视觉检测方法。对于螺栓正面可见方位，首先对相机进行参数标定，接着对相机采集的图像进行滤波降噪等预处理操作后转换到HSV色彩空间，调节特定通道的阈值来获取ROI区域，最后通过最小二乘法将矩形ROI区域拟合成直线，将直线斜率转换为螺栓松动角度，可实现0°~180°范围松动角检测，最大绝对误差为0.98°。对于螺栓侧面可见方位，对图像进行处理后获取ROI区域，接着通过旋转卡壳法获取ROI区域的最小外接矩形，然后检测最小外接矩形的宽度，将像素宽度值转换成标记带的实际宽度值后代入螺栓标记带长度与螺栓旋转角度的转换模型中，从而得出实际螺栓旋转角度，可实现0°~300°范围松动角检测，最大绝对误差为3.59°，最小测量绝对误差为0.2°，平均误差为1.77°。可以实现机械系统工作过程中螺栓角度的非接触式检测，提高了检测效率，具有较强的工程适用性。
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为提高自动化立体仓库的货位分配效率，保障其安全稳定运行，建立提高仓库出入库效率、货架稳定性、货物相关性和货物剩余价值为目标的货位优化模型，运用层次分析法将多目标问题转化为单目标问题进行研究。针对该模型提出了一种改进帝国竞争算法，该算法融合了帝国竞争算法与遗传算法的优点，设计了动态调节革命率公式和自然灾变算子增强了殖民地和帝国的多样性。实验结果表明改进帝国竞争算法具有更优的收敛性和搜索范围，有效的解决了不同规模的货位分配问题，求解精度和稳定性优于粒子群算法、遗传算法和标准帝国竞争算法，对提升快销品企业竞争力和立体仓库出入库效率提供了理论依据和实践参考。
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通过工件分批调度，解决临时订单插入对柔性作业车间调度最大完工时间和交货期的影响。首先，建立考虑批量的柔性作业车间动态调度数学模型；其次，提出基于机器、工序、批量的三层染色体编码方案；然后，针对订单插入事件，使用重调度方法；最后，提出三种局部搜索邻域操作和在选择算子中加入非支配排序遗传算法，来提高Memetic算法的寻优能力，并用改进后的Memetic算法对模型进行求解。通过 算例比较，分批调度比不分批调度的最大完工时间减少28.03%，提前/拖期惩罚函数值减少26.62%。批量调度能有效减少工件加工对最大完工时间和交货期的影响，工件分批数量最优为 批。
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为降低紧急订单插入和机器故障两种动态扰动事件对铝锅生产车间能源消耗的影响，建立了一个最小化完工时间和机器总负荷影响总能耗的调度节能模型。针对非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II，NSGA-II）在求解多目标优化问题中搜索效率低、Pareto解质量不高的问题，提出了一种改进NSGA-II算法（Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II，INSGA-II）。INSGA-II算法采用双链式编码和快速非支配排序，提高了算法的收敛性，将初始Pareto解作为外部精英集合，通过多次交叉变异和多次快速非支配排序，不断更新外部精英集合，提升Pareto解的质量。最后，通过实例验证和算法对比，验证了INSGA-II算法的有效性和优越性。
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风机运行状态的准确预测与判断可以提前预警故障，维持风机的稳定运行，实现风电功率的合理调度，保障电力生产的稳定和安全。提出了一种多传感器数据融合的风机状态预测方法。首先，研究了风机多传感器数据的处理与特征提取方法，应用四分位法与Relief-F算法清洗了多传感器数据，并且依据数据权重选择了多传感器数据源。其次，设计了基于BP神经网络和基于D-S证据理论的信息融合算法，并在MATLAB中进行了实验验证，得到的风机状态预测准确率分别为80.35%及78.72%。再次，基于双层容错数据融合思想，改进了D-S证据理论方法，设计了基于FTDF-TCR的多传感器数据融合算法，并应用相同的样本数据集进行实验验证。最后，经实验验证，算法风机状态预测的准确率为89.36%，相较于原有算法分别提升了9.01%及10.64%，有效提高了风机运行状态预测的准确率。
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传统的船舶元件模板的编制一般由设计人员提出需求，由软件开发人员编写代码。由于软件开发人员缺少船舶设计的专业知识，而设计人员缺少计算机编程知识，导致双方沟通难度大。为解决上述问题，提出了一种融合大语言模型（LLM）和受控自然语言（CNL）的船舶元件模板自动生成方法。通过LLM将自然语言（NL）描述的建模要求转为CNL建模要求，再根据专门设计的映射规则将CNL建模要求转换为元件模板的可视化编码。200个船舶管系典型元件模板的实验结果表明，所提出的模板自动生成方法具有较高准确率，可以用于实船设计工作，同时上述方法可以避免高成本的LLM微调。另外，上述方法全过程不需要软件开发人员参与，解决了设计人员与编程人员的沟通困难，建模效率显著提升。
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针对原麻雀搜索算法（SSA）搜索精度不高，预测石油管道腐蚀剩余强度的SSA-BP模型精度较低的问题，提出了一种混合策略麻雀算法（BOSSA）。采用改进的Circle混沌映射初始化种群，提高种群初始化的多样性；结合鲸鱼算法的位置迭代公式替换发现者位置变化公式，提高了算法的全局搜索能力；将正余弦算法引入加入者公式，以提升算法的局部搜索能力；引入非线性递减策略控制种群中警戒者的数量，加快了种群的收敛速度；选取部分麻雀进行交叉变异，提升种群的多样性。利用四个测试函数进行测试，结果表明改进SSA算法（BOSSA）与其他算法相比有更好的寻优能力和迭代速度。将改进后的算法优化神经网络，以某石油管道为例对管道的剩余强度进行预测。结果表明：BOSSA-BPNN模型的预测结果的平均误差仅为2.21%，显著高于其他模型，可以为管道的检测和维修提供可靠的理论和技术支持。
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针对单一监测信号难以实现电主轴复杂工况的精确评估问题，提出了一种基于熵权法改进D-S证据理论的分析方法。基于电主轴不同类型的监测信号，结合多域特征提取、主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）算法和改进基于密度的噪声应用空间聚类（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN）算法，获取能够表征电主轴运行状态的特征指标。引入信度熵概念，基于熵权法对经典D-S证据理论算法进行改进，降低不敏感信号的干扰，改善了电主轴弱状态信息特征的融合效果。设计并搭建了电主轴试验台，对比研究了电主轴在不同转速下服役状态评估效果。依托现有的集成开发环境（Integrated Development Environment， IDE）开发了主轴运维信息管理评估系统，实现了电主轴服役过程中的数据采集、健康监测、状态评估的应用，满足了高精密电主轴运行维护的工程需求。为机床或电主轴等生产企业和设备制造企业提供系统的状态诊断与运维管理的系统解决方案。
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飞轮储能设备的快速充放电特性使其非常适用于解决新能源并网所造成的能量波动问题。现阶段的飞轮储能设备多是小容量轻载型设备，以储能量100 kWh、10000 r/min的调频大容量重载飞轮储能设备为设计目标，对该设备的关键转子支撑部件电磁轴承进行设计。基于100 kWh的重载飞轮转子的承载力要求，分别设计了径向、轴向电磁轴承，仿真验证电磁力与磁感应强度等参数，并对承载力进行仿真分析与验证，同时研究了等效刚度下的重载飞轮转子的固有频率与临界转速，分析不同支撑刚度对重载飞轮转子固有频率的影响。结果表明所设计的重载电磁轴承能够满足100 kWh大容量重载飞轮储能设备的运行要求。
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以某型号车用减速式永磁起动机为研究对象，通过RMxprt软件对起动机的永磁直流电机进行仿真分析，得到不同温度下起动机的输出性能，发现起动机存在功率不足、转速过低的问题，通过对起动机进行瞬态磁场的有限元分析，得到起动机内部磁场分布均匀且无漏磁现象，通过分析气隙和永磁体等结构参数，得到了对起动机性能影响最大的四个电磁参数，并以永磁体极弧系数、永磁体厚度、转子外径和转子长度为优化变量，以起动机的转速和转矩为优化目标，通过optiSLang软件采用遗传算法进行起动机的多目标优化。最后对优化后的起动机进行仿真和试验验证，结果表明：起动机优化后的性能明显提升，转速提高了4.3%，转矩增大了3.3%，功率提升了7.8%。
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针对工业机器人广泛应用的RV减速器，建立纯扭转动力学模型，该模型包含了影响振动的关键因素，如输入轴扭转刚度、行星齿轮和摆线针轮啮合刚度以及轴承支撑刚度等。在动力学模型基础上推导出系统动力学微分方程，求解出系统固有频率和振型。结合模态分析的理论基础，采用有限元分析方法分别研究了RV减速器在自由、轴承约束以及固定约束等多种约束状态下的模态特性，得到了RV减速器在不同约束状态下的频率分布和振型特性的仿真结果。结果表明：在轴承约束和固定约束共同作用的啮合工作状态下，RV减速器的固有频率分布和模态振型均发生明显变化，其模态分析仿真结果与理论计算结果更接近，更加符合实际工作状态。
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高精度数控机床是制造高附加值零件的重要平台，这种机床具有很高的重复定位精度和自动化程度。但是机床加工颤振严重限制了这种技术的应用范围。为了抑制颤振现象，现有研究聚焦刀具-夹具-主轴系统的高频振动，忽视了机床结构低频振动对颤振的贡献。针对该问题，结合机床低频振型分析与振动仿真算法，研究机床的加工稳定性。首先在低频段内对机床进行实验模态分析，据此改造机床结构。使用改进前后的几何模型进行有限元仿真，获取系统模态参数。建立结构动力学模型并进行受迫振动仿真，比较系统受迫振动以观察稳定性。结果表明，改进后的机床固有频率和阻尼比均有所提升，机床振动幅值降低为原始情况的30%。机床结构改造对加工颤振的抑制效果显著。