基于模糊理论的湿法脱硫故障诊断和优化模型研究

为了指导脱硫系统故障检修和运行优化,以石灰石-石膏湿法脱硫系统为对象,探讨了浆液循环泵常见故障模式及故障原因,运用模糊理论建立了浆液循环泵的故障诊断模型和石灰石-石膏湿法脱硫效率的优化模型,并对某70MW机组石灰石-石膏湿法脱硫装置进行了验证。结果表明:故障诊断模型能准确诊断出故障问题;效率预测模型的数值和实际监测值其相对误差较小(在±1%范围内),预测值与实际监测值的均方根误差RMSE为0.0021,曲线趋势基本一致。这说明本研究成功地将模糊理论运用于湿法脱硫系统的故障诊断和优化运行。     

基于贝叶斯的苯并(α)芘PBPK模型优化与健康风险评估应用

应用基于生理的药代动力学(PBPK)模型预测苯并(α)芘(BaP)暴露的人体内部剂量,基于贝叶斯的马尔科夫链蒙特卡洛模拟(MCMC)方法对模型参数进行校准和优化,最后运用已优化的模型对BaP内暴露基准值进行推导.研究发现,基于贝叶斯的MCMC方法对模型后验参数校准后,模型精度明显提高,两个数据集验证结果显示残差平方和分别降低了72%和94%.PBPK模型以BaP和子代谢物3-羟基苯并(α)芘(3-OHBaP)的体内动力学过程为结构基础,模拟BaP体内浓度分布大小为脂肪>肾脏>皮肤>缓慢灌注组织>快速灌注组织>静脉血>肝脏;3-OHBaP体内浓度分布大小为肾脏>快速灌注组织>脂肪>肺>静脉血>缓慢灌注组织>肝脏>皮肤.敏感性分析显示,快速灌注组织-血分配系数对模型输出影响最大,灵敏度系数超过了200%;排泄系数影响最小,只有肾小球过滤率K_BR的灵敏度系数超过了1%.以美国国家环境保护局推荐的参考浓度2.0×10^-6mg/m³为外暴露安全基准值,基于PBPK模型推导了职业暴露的BaP生物监测当量(BE),结果显示BE值为0.405pmol/mol肌酐(尿液3-OHBaP平均浓度),为基于人体内暴露剂量水平进行定量健康风险评估奠定了基础.     

基于检验测试的安全仪表系统安全评价Markov简化模型

Markov模型是研究安全仪表系统(Safety instrumented system,SIS)安全性的重要模型之一,但随着SIS运行特性日益复杂,其状态数量呈指数性增长,导致计算量剧增.考虑SIS运行阶段检验测试的特性,通过计算状态间转换率、确定主导状态、合并相似状态、引入修正因子补偿计算偏差等方法对Markov模...     

基于Pyrosim和Pathfinder的高校实验楼火灾疏散安全性分析与优化

高校实验楼人员密集,电气设备较多,火灾风险性较高。为分析并优化高校实验楼火灾疏散安全性,以某高校实验楼为研究背景,建立建筑信息模型(BIM),导入Pyrosim与Pathfinder软件,建立火灾仿真模型与人员疏散仿真模型,分析火灾场景下烟气温度、CO浓度、能见度对人员疏散的影响,通过对比人员可用安全疏散时间与所需安全疏散时间,计算安全裕度,用于判断火灾疏散安全性是否合格,并根据火灾烟气变化与疏散人员拥堵数据,制定高校实验楼防火设计优化方案,对比防火设计优化前后火灾疏散仿真模拟结果。结果表明：实验楼第2层B楼梯口的安全裕度为25.7 s,存在安全风险,防火设计优化后该处的安全裕度提高至76.7 s,脱离了安全风险,且实验楼第1层、第3层、第4层、第5层的安全裕度比防火设计优化前分别提高了57.5、69.0、122.3、45.5 s,实验楼各楼层重点危险区域火灾疏散安全性均得到提升。该研究结果可为我国高校实验楼防火设计优化提供理论依据与参考。     

基于条件变分自编码器的齿轮箱故障诊断

目的实现齿轮箱故障类型的智能识别诊断。方法针对传统故障诊断方法通用性不广、数据依赖强、泛化能力弱并需人工提取特征问题,提出一种基于条件变分自编码器的故障诊断方法。以故障类别概率分布为目标并将振动信号频谱作为条件,通过条件变分自编码器,建立齿轮箱振动信号频谱到对应各故障下的条件概率模型,并通过多层神经网络结合变分推断方法进行训练优化,实现对齿轮箱各类型故障的高精度分类诊断。结果在仅有少量训练数据条件下,实现了准确的故障识别。结论条件变分自编码器在齿轮箱振动信号频谱概率分布建模上具有优异性能,对故障信号数据量的依赖低、泛化能力强,无需人工提取特征。能有效实现齿轮箱故障的智能分类诊断。     

离散型多准则最优化决策模型在NEQDSS中的应用

离散型多准则最优化决策模型(简称DMODM)是解决由有限决策变量离散取值生成的、评价准则为多个的一类决策优化问题的模型。与目前常见的决策模型或方法相比,该模型具有适应性强、交互式过程、吸收决策者的参与以及离散性和求解速度快等特点。本文简要地介绍了该模型的原理及其两种求解方法,并具体描述了国家环境质量决策支持系统(简称NEQDSS)选择该模型的依据、决策过程、具体数学模型的选择与匹配、决策控制变量确定与取值,以及决策目标确定和交互式过程等应用情况。最后对该模型在NEQDSS中的应用效果作了总结评价。     

基于非概率可靠性的离散变量结构优化设计

目的针对工程结构设计中因材料供应规范限制使得设计变量不能连续取值以及材料性能波动、外界载荷偏差等不确定性问题,探索研究非概率可靠性在离散变量结构优化设计中的应用。方法以桁架结构杆件截面直径为设计变量、结构质量极小化为目标,考虑材料强度极限与外部载荷的不确定性,建立具有非概率可靠性指标约束的离散变量结构可靠性优化模型,并采用遗传算法求解离散变量结构优化设计问题。结果求解获得了三杆、十杆超静定桁架杆件截面直径最优组合,得到的优化结果相较确定性优化结果更具鲁棒性。结论非概率可靠性模型对于解决工程中设计变量具有离散性和不确定性的优化设计问题具有可行性。     

基于决策树支持向量机算法的船用设备故障诊断

目的 提高船用设备的智能化水平,增强船舶的安全性、可靠性,对船上设备进行状态监测,并基于监测数据对设备健康状况进行评估,对可能存在的故障工况进行识别.方法 通过采集机舱内的振动数据,对数据进行预处理、快速傅里叶变换,提取1/3倍频带特征,将倍频带谱信号作为特征向量,利用支持向量机算法进行模型训练及分类.对于船上多种工况...     

基于AVMD与DPC-FCM的旋转机械无监督故障诊断方法

目的 针对旋转机械故障诊断过程中存在故障信号特征提取困难、故障诊断过程有标签数据较少、故障诊断准确率低等问题,提出自适应变分模态分解算法(Adaptive Variational Mode Decomposition, AVMD)与密度峰值算法优化的模糊C均值算法(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks Optimizing Fuzzy C-Means,DPC-FCM)结合的无监督诊断方法。方法 首先,将多尺度排列熵与峭度相结合的综合系数作为适应度函数,对VMD算法的惩罚因子alpha和模态个数K进行参数寻优,提取分解后本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的平均样本熵与平均模糊熵,并输入至聚类算法中。其次,提出利用密度峰值聚类算法确定FCM的初始聚类中心,降低聚类结果的随机性。结果 将提出的无监督故障诊断模型应用到滚动轴承试验信号中,实现了准确的故障诊断。结论 AVMD在故障提取方面具有优越性,同时DPC算法可以有效提高FCM算法无监督聚类的准确性,二者结合可以有效实现旋转机械故障的智能分类。     

基于CBR的新型防空导弹故障诊断专家系统研究

应用基于案例推理技术研究了某新型防空导弹的故障诊断问题。在对原理进行介绍的基础上,采用CBR的知识表示方法及推理机制等建立了故障诊断专家系统,给出了诊断实例,使导弹武器系统的诊断推理保证了高效率和高质量。     

ABC算法优化SVR的磨损故障预测模型

目的为了提高故障预测的精度,针对支持向量回归SVR(Support vector machine for regression,SVR)参数选择困难的问题,提出一种采用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法优化支持向量回归(SVR)的故障预测模型(ABC-SVR)。方法该模型先对样本数据进行重构,然后将故障预测误差(适应度)作为优化目标,通过ABC算法寻优找到最优的SVR参数,建立故障预测模型。最后通过实例仿真验证模型的优越性。结果采用ABC算法优化的SVR故障预测模型进行时间序列预测,能够较好地跟踪发动机滑油金属元素浓度的变化过程,并且能够提前2个取样时间预测异常情况的出现。结论 ABC-SVR模型有效解决了SVR参数选择难题,能够更加准确地表现故障变化规律,提高了故障预测精度。     

PCA和SDG融合的天然气脱水装置故障诊断

目的 快速定位天然气脱水装置的故障源.方法 对反映脱水系统运行状态的众多监测参数进行主成分分析,从而识别其中的异常参数.结合脱水工艺流程图,对所有参数及潜在设备故障进行因果分析,以建立脱水装置整体的SDG模型,将各异常参数的符号代入到该模型,按照双向推理规则最终确定造成这些参数异常的故障源.结果 通过主成分分析构造的S...     

基于混合推理的枪械故障诊断

目的 提高枪械研制过程中的故障诊断效率与正确率,针对现场排除难度大、单一诊断方法准确率低且操作过程复杂等问题,建立RBR-CBR混合推理模型,实现枪械故障的快速准确诊断。方法 针对枪械故障因果关系复杂、随机性大和迭代更新快等特点,提出以RBR为主、CBR为辅的推理模式。采用RETE算法进行RBR推理,提高规则匹配的效率;采用可拓方法,建立枪械故障实例的物元模型;对数值型和区间型不同组合形式的局部相似度进行准确表征;基于最近邻近法进行实例相似度分析。结果 基于RBR和CBR的混合推理方法,开发了枪械故障诊断专家系统。此专家系统可有效指导研制过程中枪械故障问题的诊断和排除。结论 利用混合推理方法,在保证枪械故障诊断速度的前提下,提高了故障诊断准确率,证明了基于RBR和CBR的混合推理方法的有效性和此专家系统的高效性。     

基于灰色马尔科夫模型的2A12铝合金腐蚀预测方法研究

目的研究飞机结构件的腐蚀随时间的变化规律,为其寿命预测及可靠性分析提供参考。方法以2A12铝合金试件为对象,利用加速腐蚀试验设备,对其进行7个周期的加速腐蚀,以获得蚀坑深度的原始数据。在此基础上,将灰色GM(1,1)模型与马尔科夫链模型相结合,建立起能够预测蚀坑深度的灰色马尔科夫模型。结果将预测值与试验值进行对比,结果表明,灰色马尔科夫模型预测精度在0~4.5%之间,预测结果比较准确。结论该灰色马尔可夫模型能够较好地反映该型铝合金在腐蚀过程中蚀坑深度的变化趋势,建立起了一种新的腐蚀预测方法。