高速开关阀以其结构简单、响应速度快、抗污染能力强、稳定性好等优点得到了广泛的应用。水液压高速开关阀的工作介质黏性低,更容易因性能退化发生故障。提出了一种基于机器学习的水液压高速开关阀性能退化状态识别及退化趋势预测方法。搭建了高速开关阀性能测试试验台,将电流信号的变化作为高速开关阀的性能退化指标。根据高速开关阀性能退化程度,将其退化状态定义为正常期、退化期和严重退化期3个阶段。采用BP神经网络(BPNN)方法对高速开关阀的退化状态进行了识别,并采用粒子群优化长短期记忆模型(PSO-LSTM)方法对高速开关阀的退化趋势进行了预测。使用高速开关阀的性能退化试验数据对提出模型的有效性进行了检验,结果表明该方法具有较高的预测精度。

海上潜水器事故对潜水器乘员生命安全具有重大威胁,潜水器上设置的救生舱室为幸存乘员提供临时避难场所,能够防止事故发生后幸存乘员的二次伤害。开发了一种远距离救生舱室供排气系统,该系统有常压通风和减压脱饱和两种工作方式。对救生舱室供排气系统工作原理进行分析,建立了舱室供排气系统的AMESim和Simulink联合仿真模型,采用PID和模糊PID两种控制方式对系统工作方式进行了仿真分析,结果表明,两种控制方式都能满足救生舱的工作要求,但是模糊PID控制在控制精度、响应速度和控制平稳性等方面更具有优势。