变工况

摘要： 针对往复压缩机在部分行程顶开进气阀的气量调节工况下,因卸荷装置改变了气阀原本的运动规律导致其易发生泄漏等故障,从而导致气量调节偏差或失效,进一步造成压缩机其余部件发生故障的问题,本文构建了某六缸多级双作用往复压缩机曲轴力学模型,分析了其在正常气量调节工况以及气缸级内和级间发生调节故障时整周期交变载荷的变化规律,并利用多体动力学软件刚柔耦合分析法研究了在正常与故障工况下往复压缩机曲轴的变形及强度特性。结果表明:压缩机需尽量避免在36%气量负荷以下长期运行,且级内负荷调节偏差应控制在15%范围内,级间负荷调节偏差应控制在10%,否则将致使曲轴产生较为明显的恶化。该研究结果可为同类压缩机曲轴的设计和气量调节工况运行提供参考。

摘要： 采用数值方法研究了小流量条件下汽轮机低压缸末五级的气动性能及流动特性。分析了6种工况下低压缸末级气动参数和流场结构的变化规律,得到低压缸末五级的效率、焓降分配、子午面流线,以及末级流动结构、气流角和温度的分布规律。结果表明:减小相对质量流量会导致低压缸末五级总-总等熵效率和输出功率降低,在5.6%相对质量流量时,末五级总-总等熵效率、输出功率相对于设计工况分别下降23.5%和89.9%;随着相对质量流量的减小,末级动叶进口相对气流角逐渐增大,压力面近前缘处因负攻角发生流动分离,吸力面近尾缘处因逆压梯度产生流动分离,末级叶片温度显著上升;在小流量条件下,低压缸出口出现回流,末级动叶叶顶出现环形涡流;在14.2%相对质量流量下,末级动叶回流区沿径向发展至60%相对叶高处;在5.6%相对质量流量下,回流区从末级扩展至次末级。

摘要： 实际工程中传统的以恒定转速和平稳信号为前提的故障诊断方法难以有效提取故障特征,为此,将深度学习中的残差网络(ResNet)与迁移学习中的领域对抗网络(DANN)相结合,提出一种深度迁移方法——残差对抗网络(RANN)。RANN采用滑窗取样策略从原始振动信号中截取故障样本,构建了包含特征提取器、故障分类器和领域判别器的残差对抗网络,采用3个工况下的滚动轴承数据,共开展6组迁移诊断试验。研究结果表明:RANN相比于标准DANN,特征提取及故障诊断效果均有所改善,平均准确率提升了约2.5百分点;该残差对抗网络通过特征提取器与领域判别器的对抗训练,可以自适应逐层提取对工况信息敏感度低的域不变特征;相比于单通道输入,采用双通道输入平均故障诊断准确率提升了约1.3百分点。所得结论可以为变工况机械设备的故障诊断提供参考。

摘要： 提出一种新型的固体氧化物燃料电池与微型燃气轮机联合循环结构,基于Matlab/Simulink软件建立了仿真模型,并与实验结果对比,验证了模型的正确性,最后分析了燃料流量、燃料进气压力以及汽碳比对系统性能的影响。研究结果表明,燃料流量的增大可以明显地提高系统的输出性能,而燃料进气压力和汽碳比对系统性能的影响较小。

摘要： 针对变工况下的串行多工序制造系统,引入融合历史工况的设备故障率衔接机制,构建变工况设备的改进型比例故障率模型,进而通过综合考虑设备衰退对产品质量的影响机制,以有效开动时间为核心建立集成质量与可靠性的变工况设备维护模型。在此基础上,结合多品种小批量生产下工况变动近期确定而远期模糊的特性,建立一种基于动静结合型时间窗的制造系统机会维护模型。算例分析结果表明,相对于现有的静态时间窗策略,动静结合型时间窗更适用于变工况制造环境,且在工况大幅变动时更具优势。

摘要： 针对滚动轴承实际变工况条件使得新工况样本的类标签很难甚至无法获取,导致故障诊断准确率较低的问题,提出基于类间排斥松弛判别迁移学习(inter-class repulsive slack discriminant transfer learning,IRSDTL)的故障诊断方法。在提出的IRSDTL方法中,首先,构造非负扩展松弛矩阵,将严格二进制标签矩阵转化为扩展松弛标签矩阵,增加辅助域中不同类标签向量之间的距离,同时使公共子空间维数不再局限于类标签的数量,进而减少辅助域分类误差,提高IRSDTL方法的泛化能力;其次,引入联合分布差异,减小辅助域和目标域之间的差异,以更好地实现两域的跨域迁移学习;然后,构造类间排斥力项来增大两域中某类标签子域样本到其他类标签子域样本之间的距离,以促进类判别学习;最后,采用交替方向乘子法(alternating direction multiplier,ADM)对IRSDTL的整体框架进行优化,便捷地得到IRSDTL参数的最优解。根据以上步骤,IRSDTL方法能在新工况样本的类标签不存在的情况下,仅利用历史工况中的有标签样本对新工况待测样本进行较高准确率的类判别。滚动轴承故障诊断实验结果表明:所提出的基于IRSDTL的故障诊断方法具有比其他4种迁移方法更高的故障诊断准确率;同时,所提出的方法将3类故障误诊为正常状态和将正常状态误诊为3类故障的误诊率都很低,从而验证了所提出方法的有效性和实用性。

摘要： 针对滚动轴承在强噪声背景时运行存在不同工况下样本分布不同而导致传统模型诊断精度较低的问题,提出一种改进一维卷积神经网络的滚动轴承变工况故障诊断方法。以一维卷积神经网络模型为基础,通过全局均值池化代替全连接层,减少模型训练参数,同时在全局均值池化层引入最大均值差异域自适应迁移学习实现滚动轴承变工况故障诊断。与ResNet和1DCNN+DA等方法的对比分析表明,将1DCNN模型中的FC层通过GAP层代替并与DA迁移学习相结合,能够提高整个模型的泛化性和诊断精度。

摘要： 鉴于供热机组常在非额定工况下运行,建立了供热改造机组的变工况计算模型,以国能泉州电厂300 MW凝汽式供热改造机组为例,分析了供热机组变工况运行的热力特性,并从能量品位的角度定量计算了变工况条件下供热机组的[火用]效率和局部[火用]损失率。结果表明:在特定热用户条件下,随着主蒸汽流量的增加,热电厂的总热效率呈下降趋势,而发电热效率和[火用]效率均提高;主蒸汽流量不变时,随着第1级回热抽汽(一抽)流量的增加,热电厂的[火用]效率先升高后降低,存在最佳的一抽供热抽汽量,使得机组热力性能最优。汽轮机组实际工作时,可以根据具体的热用户需求和机组热力特性,选择合适的主蒸汽流量和抽汽供热流量,以确保热电厂保持较高的[火用]效率。

摘要： 在对矿山机械装备中使用的轴承进行故障诊断时,易受噪声干扰及多变工况的影响,同时也难以适应不同诊断任务,针对这一系列问题,提出了一种基于分支卷积神经网络(B-CNN)的托辊轴承故障分级诊断方法。首先,根据具体的诊断任务故障的层级结构进行了划分,采用多层标签表示健康状态、故障类型和损伤程度;通过交替卷积和池化层,构建了一维卷积神经网络(1DCNN)特征提取块;然后,将层级结构和特征提取块融合,设计出了一种基于分支一维卷积神经网络(B-1DCNN)的轴承故障分级诊断模型;最后,使用美国凯斯西储大学轴承数据和自建的带式输送机托辊故障模拟实验台数据,对托辊轴承故障进行了模拟实验,对该方法在噪声干扰和多变工况下的诊断性能进行了验证。研究结果表明:该方法成功实现了对托辊轴承故障从粗到精的分级诊断,对噪声干扰和变工况具有较好的鲁棒性,且与支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)模型相比,该方法的故障诊断性能更好。

摘要： 针对不同工况下轴承监测数据分布差异性导致的诊断精度下降问题,基于深度学习与迁移学习,提出一种多领域深度对抗迁移网络,用于变工况下轴承的智能诊断。将不同工况下的样本集视作属于不同的领域,在特征提取时利用深度残差网络将轴承源域的训练数据与目标域的测试数据映射到高维特征空间,提取监测数据高层抽象的特征表示;设计多领域对抗模块,以支持多故障模式的轴承样本在不同领域对抗模块上进行对抗迁移训练,保障源域与目标域数据在特征空间中的分布有效对齐;在利用源域数据训练故障分类器时引入标签平滑约束,增强故障识别的泛化能力,将源域故障诊断知识迁移到目标域数据的故障信息识别,实现变工况下的轴承智能诊断。利用变工况下的齿轮箱轴承故障数据集与电机轴承数据集对提出方法进行验证,结果表明:相比其他方法,提出的新方法考虑了轴承监测数据的多故障模式结构,更好地提取了领域不变特征,提升了变工况下轴承故障的识别精度。

摘要： 振动是离心泵关键性能指标,低振动离心泵设计是目前研究的难点问题.本文对具有特殊结构的侧壁式压水室离心泵振动特性进行测试,分析了不同流量下,模型泵重要测点处振动频谱和能量变化特性.结果表明:变工况对模型泵的中、高频信号影响较小,不同流量下低频振动能量变化明显,因此水力因素主要诱发低频振动信号;加速度频谱图中,叶频处的幅值较小,峰值信号出现在叶频的高次谐波处;低频段振动能量和泵内流场结构密切相关,非设计工况下,泵内容易出现非稳态流动结构,造成泵的振动能量不断上升,尤其在小流量工况,旋转失速导致泵的振动能量迅速增加;通过对振动能量曲线分析初步提出了低频振动能量和流量的特征函数关联式,为预测变工况对泵振动特性的影响提供理论依据.

摘要： 开展了30kW回热式微型燃气轮机（简称"微燃机"）的变工况实验性能研究。重点讨论了环境温度35.6°C，大气压力下燃料耗量、效率、余热量、烟温、功热比等参数随负荷的曲线变化关系，并与设计标况相应的曲线关系做对比分析。研究表明：两种工况变负荷情况下，随着输出功减少，效率明显降低，排烟温度和余热量均减小。环境温度35.6°C，输出功为额定负荷的50%时，效率值仅降低2.23%，但当输出功为额定负荷的1/10时效率值降低了52.85%。排烟温度保持在129.90~250.05°C，余热量34.05~94.03kW之间。当环境温度高出设计温度20°C时，相同出功量天然气耗量明显增大，效率降低，两种工况效率差值随着出功增加而增大，效率差值在3.07%~8.12%之间；余热量增加30%左右，功热比降低30%~40%。微型燃气轮机最大净输功受环境温度影响较大，环境温度高出设计温度20°C时最大净输功仅为额定功率63.07%。

摘要： 本文建立了回热加热器变工况模型，对加热器在不同的蒸汽和给水进口参数下端差和抽汽量的变化进行了计算。结果表明加热器端差随着给水流量和蒸汽压力的增加而增大，随着进口水温和蒸汽进口温度的增大而减小；抽汽量的变化趋势与端差变化相类似。但端差随着蒸汽压力的升高增加速度逐渐加快，抽汽量受蒸汽进口温度的影响较小。研究结果对火电厂节能改造及加热器的设计、运行和维护具有重要指导性意义。

摘要： 采用商业软件THERMOFLEX对基于分体式燃气轮机的热电联产系统进行模拟,建立了系统的性能分析模型,分析指出压气机转速、透平转速和燃气初温是影响系统变工况性能的主要因素,对转速和燃气初温变化时系统的输出性能进行了计算分析。通过和共轴燃机联产系统的比较分析,得出了基于分体式燃气轮机的热电联产系统的性能潜力。

摘要： 升温型吸收式热泵可以对工业上大量的70~100°C的废热、余热以及太阳能低温热等进行利用, 将其提升到100°C以上进行有效的利用。而余热的流量和温度受上游影响较大,太阳能的利用受时间、天气和季节影响也很大,用户端也会在不同时间有不同的负荷要求,因此对升温型热泵进行变工况特性的研究与分析是保证机组正常运行的重要环节。本文结合热泵各部件内部传热传质的模拟计算设计了85°C热水驱动产110°C热水的立式降膜升温型溴化锂吸收式热泵,吸收器输出功率为50kw,然后对其在热源热水温度和流量变化、冷却水入口温度和流量改变以及用户负荷的改变等非设计工况下的工作特性进行了计算与分析研究,得到变工况对于机组性能和各部件负荷的影响关系图。

摘要： 本文针对小型燃气轮机的结构特点,基于(火用)分析方法研究了小型燃气轮机变工况性能.模拟程序利用用解析解部件特性,采用实际气体模型,对额定功率为1714kW的小型燃气轮机变工况性能进行了计算, 结果表明,燃烧室(火用)损失最大,其范围是38.7%～48.5%，排烟(火用)损失次之,分析了变工况条件下各部件的(火用)效率,得出了变工况下各部件具体的(火用)损失分布。

摘要： 基于分布式冷热电联产系统变工况运行的实际需要,建立了烟气型双效溴化锂吸收式制冷机的稳态运行模型。制冷机额定工况模拟计算时,参考厂家样本选择合适的已知参数,得到额定工况下的每一状态点的参数和机组性能,并与已有文献进行对比,验证模型的可靠性。制冷机变工况模拟计算时,保持浓溶液流量及换热系数不变,得到了烟气进口温度、烟气流量及冷却水进口温度变化时的制冷机各重要性能参数曲线及拟合公式。

摘要： 本文提出了一种风能直接利用海水淡化系统及其控制系统，该系统利用一种压力平衡装置来解决风能的波动性与反渗透海水淡化系统要求稳定供能的矛盾，同时压力平衡装置的储水作用也解决了系统产水量与用户需水量的不同步问题。本文以某万吨级反渗透海水淡化示范工程为例进行模拟计算，分析了系统的运行特性，分别给出系统在非设计工况和变工况条件下的运行情况。同时，分析计算了压力平衡装置的容积和横截面积对系统工作的影响，分别给出影响曲线。

摘要： 将不同浓度的SiO2/H2O纳米流体应用于铜制脉动热管，并对其不同工况下的传热特性进行了实验研究。采用去离子水为对比工质，分析了0.05wt%、0.1wt%、0.3wt%、0.4wt%、0.5wt%的SiO2/H2O纳米流体为工质的脉动热管的传热热阻、工作温度、启动时间、温度波动等传热特性。对不同加热功率下各浓度的工作性能进行了记录与分析。改变冷却端冷却的介质温度，比较去离子水与0.1wt%SiO2/H2O纳米流体的工作特性。采用静置沉淀法，对比分析了0.3wt%SiO2/H2O纳米流体的静置前和静置后的传热特性。实验发现低浓度的纳米流体具有较好的传热性能，并且在不同工况下有着良好的适应性。

摘要： 将不同浓度的SiO2/H2O纳米流体应用于铜制脉动热管，并对其不同工况下的传热特性进行了实验研究。采用去离子水为对比工质，分析了0.05wt%、0.1wt%、0.3wt%、0.4wt%、0.5wt%的SiO2/H2O纳米流体为工质的脉动热管的传热热阻、工作温度、启动时间、温度波动等传热特性。对不同加热功率下各浓度的工作性能进行了记录与分析。改变冷却端冷却的介质温度，比较去离子水与0.1wt%SiO2/H2O纳米流体的工作特性。采用静置沉淀法，对比分析了0.3wt%SiO2/H2O纳米流体的静置前和静置后的传热特性。实验发现低浓度的纳米流体具有较好的传热性能，并且在不同工况下有着良好的适应性。

摘要： 本发明涉及一种变温变流工况下锂电池退化演变基准路径的构建方法，具体方案如下：1)基于不同温度、不同电流工况下锂电池退化数据的退化演变路径构建；2)不同温度、不同电流工况下锂电池退化演变基准路径的转换方法；3)基于机器学习方法的变温、变流下锂电池基准路径中退化容量的计算。本发明的优点在于：本发明方法填补了现有技术的空白，同时考虑温度、电流两者变化工况下锂电池退化演变过程，该过程符合实际应用工况。

摘要： 本发明涉及一种具有典型变道和转弯工况的城市综合行驶工况的构建方法，包括：获取实验数据；分割出变道和转弯片段；选用和计算出变道和转弯片段的特征参数；对变道片段和转弯片段进行主成分分析和聚类分析；获取代表性变道片段和转弯片段，形成变道代表性工况数据库和转弯代表性工况数据库；将获取的变道代表性工况替换进城市综合行驶工况中并附上对应变道半径‑时间二维曲线图和半径特征参数；将获得的转弯代表性工况替换进城市综合行驶工况中并附上相应的转弯半径‑时间二维曲线图和半径特征参数。本发明弥补了传统的行驶工况中缺少的变道和转弯特性，为车辆变道和转弯时的操纵稳定性、燃油消耗量和尾气排放量提供数据支持。

摘要： 本发明涉及一种变温变流工况下锂电池退化演变基准路径的构建方法，具体方案如下：1)基于不同温度、不同电流工况下锂电池退化数据的退化演变路径构建；2)不同温度、不同电流工况下锂电池退化演变基准路径的转换方法；3)基于机器学习方法的变温、变流下锂电池基准路径中退化容量的计算。本发明的优点在于：本发明方法填补了现有技术的空白，同时考虑温度、电流两者变化工况下锂电池退化演变过程，该过程符合实际应用工况。

摘要： 本发明提出了一种基于工况识别和相似性匹配的变工况下航空发动机整机剩余寿命预测方法，该方法着力解决复杂的工况变化掩盖航空发动机真实性能退化趋势致使整机剩余寿命难于预测这个问题，包括如下步骤：首先，识别航空发动机的运行工况；其次，对不同工况下的历史退化数据进行数据标准化；再次，对标准化后的数据进行传感器选择和参数维度约减；接着，使用相似性匹配方法匹配每一台参考发动机和待预测发动机的退化轨迹，获得待预测发动机的剩余寿命估计值和两者之间的相似性距离；最后，通过相似性距离生成加权权重，加权这些寿命估计以获得待预测发动机的剩余寿命。经验证，本发明对不同的发动机测试样本均具有较高的寿命预测精度。

摘要： 一种基于工况识别和谷本距离的变工况下航空发动机整机健康评估方法，航空发动机工作在复杂多变的环境下，发动机在使用过程中变化的工况使得性能数据并不呈现出衰退趋势性，基于单模型的健康评估方法的评估结果不够准确。本发明提出一种基于工况识别和谷本距离的变工况下航空发动机整机健康评估方法，首先，识别航空发动机当前的工况状态；其次，根据识别出的工况选择对应的健康评估模型，对系统的健康状态进行评估；最后，将不同工况下健康指数合并得到变工况下的健康指数序列。本发明提出的方法可以免受工况变化的干扰，给出航空发动机真实的健康状态。

摘要： 本发明针对不同工况条件下故障的边缘分布相同，但每类故障样本的条件分布在尺度和位置上发生变化的特点，提供一种工况自适应深度神经网络模型及变工况故障诊断方法，该工况自适应深度神经网络模型由五部分构成，包含源领域特征提取模块、故障分类器、目标领域特征提取模块、位置尺度变换模块和领域差异正则化模块。源领域的故障样本经过源领域特征提取模块和位置尺度变换模块处理后，其条件分布与目标领域同类故障样本的条件分布相似。本发明克服了变工况条件下传感数据分布的差异，提供了一种能够消除工况影响，并获取仅反映滚动轴承故障或性能退化的信息的方法，从而使滚动轴承故障的诊断更加准确，具有极高的推广价值。

摘要： 本发明提出了一种基于工况识别和相似性匹配的变工况下航空发动机整机剩余寿命预测方法，该方法着力解决复杂的工况变化掩盖航空发动机真实性能退化趋势致使整机剩余寿命难于预测这个问题，包括如下步骤：首先，识别航空发动机的运行工况；其次，对不同工况下的历史退化数据进行数据标准化；再次，对标准化后的数据进行传感器选择和参数维度约减；接着，使用相似性匹配方法匹配每一台参考发动机和待预测发动机的退化轨迹，获得待预测发动机的剩余寿命估计值和两者之间的相似性距离；最后，通过相似性距离生成加权权重，加权这些寿命估计以获得待预测发动机的剩余寿命。经验证，本发明对不同的发动机测试样本均具有较高的寿命预测精度。

摘要： 一种基于工况识别和谷本距离的变工况下航空发动机整机健康评估方法，航空发动机工作在复杂多变的环境下，发动机在使用过程中变化的工况使得性能数据并不呈现出衰退趋势性，基于单模型的健康评估方法的评估结果不够准确。本发明提出一种基于工况识别和谷本距离的变工况下航空发动机整机健康评估方法，首先，识别航空发动机当前的工况状态；其次，根据识别出的工况选择对应的健康评估模型，对系统的健康状态进行评估；最后，将不同工况下健康指数合并得到变工况下的健康指数序列。本发明提出的方法可以免受工况变化的干扰，给出航空发动机真实的健康状态。

摘要： 本发明提供一种针对变工况变流量的毛细管标定装置系统及标定方法，所述装置系统包括制冷单元和标定单元；所述制冷单元包括1条制冷循环主路和2条旁通支路，且所述2条旁通支路分别独立地并联于制冷循环主路上；所述制冷循环主路上顺次串联设置有压缩机、冷凝器、电子膨胀阀和蒸发器；所述标定单元包括顺次串联设置于标定管路上的氮气瓶、毛细管和气体流量计；所述制冷循环主路上的电子膨胀阀与标定管路上的毛细管相互并联。所述标定方法通过运行制冷单元得出设定制冷工况和制冷剂流量下电子膨胀阀的阀步，然后采用氮气测定法标定了相同流量特性下的毛细管规格，实现了制冷工况或制冷剂流量发生变化时毛细管规格的标定，提高了标定的准确度。

摘要： 本实用新型涉及压缩机工况技术领域，具体是多工况及变工况压缩机，用于解决现有技术中当压缩机不满足当下工况时，需要对压缩机改造，且改造时间长，成本高的问题。本实用新型包括通过管道依次串联的多级气缸，每级所述气缸前段和后段的管道上均设有气口，每级所述气缸前段和后段的管道上均安装有管阀，靠近每个所述气口的管道通过平衡管连通，所述平衡管上和管道上安装有与气口对应的控阀。本实用新型通过合理设置平衡管、管阀和控阀，能够满足用户多工况或变工况条件，而不改变原有的机型和管路，从而有助于用户遇到原工况条件时可以直接利用，不用再改造回去或新购一台产品，从而可以减少相应的成本和时间。