铰接式基础风力机数值程序开发与响应研究

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针对50 m作业水深提出了一种新型铰接式基础海上风力机结构,建立了铰接式基础风力机(AOWT)摇摆运动分析模型.采用空气动力-水动力耦合分析方法,利用MATLAB软件在时域内编写运动控制方程,对风、浪、流不同环境载荷作用下铰接式基础风力机的动力响应进行分析,在此基础上,进一步研究湍流风对风力机整体运动及载荷响应影响.计算结果表明,额定风速海况下,铰接式基础风力机运动及载荷性能良好,满足结构设计要求.相比于定常风情况,湍流风作用下,系统响应均值显著减小,但幅值变化加大,且在低频范围内诱发较大共振.
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为提升复杂环境中漂浮式风力机平台筋腱结构隐性损伤识别率,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),提出连续多尺度卷积神经网络(continues-multi-scale convolutional neural network,CMS-CNN),建立“端到端”的损伤识别模型.为验证CMS-CNN方法的有效性,以10 MW漂浮式风力机为研究对象,对损伤位置、程度进行故障诊断,结果表明:连续多尺度模型比传统多尺度的诊断结果更佳;横荡加速度受环境载荷影响较小,基于此响
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针对水电机组故障诊断问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD),曲线趋势编码(CC)和隐马尔科夫模型(HMM)的故障识别方法.该方法首先利用EEMD处理机组振动信号,得到一系列本征模态函数(IMF)然后计算各阶IMF的标准差(SDs)形成标准差曲线,并根据IMF标准差曲线的趋势进行编码构成特征向量.最后将特征向量作为学习样本输入HMM,通过训练得到各状态的HMM.当待测样本输入各状态HMM时,可通过对比各模型输出的对数似然概率值来判断样本所属状态.试验结果表明,该方法能有效提取机组故障特征,识别故障
轴承作为旋转机械中的重要部件,对其性能退化状态进行准确评估是开展预测性维护的重要前提.针对现有性能退化指标在鲁棒性和敏感性上的不足,提出一种基于多尺度威布尔分布与隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)的滚动轴承性能退化评估方法.首先,采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)对轴承振动信号进行多尺度分解,将轴承振动数据分解到不同尺度的本征模态分量(intrinsic mode function,IMF)中;然后,通过峭度指标选取故障特征信
基于混沌理论,将邻近隧道爆破、上跨坑道爆破作用下既有隧道振动响应时间序列进行相空间重构,通过吸引子、Lyapunov指数、关联维数等核心参量计算,分析隧道爆破振动响应信号混沌特征.经过计算,邻近隧道爆破作用下既有隧道振动响应信号相空间重构后具有奇怪吸引子,且Lyapunov指数均大于0,可判定其具有混沌特征;上跨坑道爆破作用下既有隧道振动响应信号的Lyapunov指数也均大于0,表明其也具有混沌特征.研究表明,隧道爆破振动信号具有混沌特征,随着钻爆作业面与既有隧道爆心距减小,A值变大,隧道爆破振动响应的混
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钢轨隐伤病害在重载铁路中大量存在,病害发展后期会导致病害位置整个轨道-路基动态响应增大,严重影响轨道-路基正常服役状态.为研究重载铁路典型隐伤病害产生后对整个轨道-路基的时频域影响特征,开展了现场静态测试与病害原因分析,以及分别进行了病害断面和正常断面的动态行车测试对比试验,得出了病害断面的时频域及振动传递特征.结果 表明:病害断面钢轨轨头存在局部低塌、剥离掉块及多裂纹病害,轨头表面会存在明显的裂纹扩展区,其呈Y型扩展并有贯通整个轨头的趋势.病害断面轨道-路基振动明显较正常断面大,其中钢轨、轨枕、道床及路
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