针对变工况条件下现有深度学习网络模型对滚动轴承故障分类效果不佳的问题,以滚动轴承实验台数据为研究对象,提出迁移学习和注意力机制相结合的滚动轴承故障诊断方法。结合域对抗神经网络(DANN)与宽卷积核卷积神经网络(WDCNN)得到新的网络诊断模型(WDAANN),并通过对目标域的带标签数据进行训练以优化网络参数;结合注意力机制方法使所提网络获得更好的分类能力,从而实现变工况下的滚动轴承故障诊断。最终将该方法与传统CNN、DANN、WDAANN等模型进行对比验证。结果表明所提方法的准确率提高,且模型的跨域诊断能力提高;所提网络的性能相比WDCNN、CNN及WDAANN网络明显提升,验证了所设计模型的优越性。

为了提高轴承在变工况下的故障诊断准确率,提出了融合注意力机制的卷积神经网络诊断方法。分析了卷积神经网络结构工作原理及参数优化方法。给出了注意力机制的实现方法,并将注意力机制融入到卷积神经网络中,帮助卷积神经网络从众多特征中选择对当前任务敏感的深层特征,从而提出了融入注意力机制卷积神经网络的故障诊断方法。明确了融合注意力机制卷积神经网络结构和诊断流程。经过实验验证,在单工况的变工况下,ATTM-CNN神经网络的识别准确率均值比CNN网络高2.94%;在两工况的变工况下,ATTM-CNN神经网络的识别准确率均值比CNN网络高3.42%,以上数据证明了ATTM-CNN算法具有较高的诊断准确率和较好的泛化能力。

为了研究大子午扩张低压涡轮变工况下的流动性能,分别对大子午扩张低压涡轮的两套不同的扇形叶栅进行气动实验研究。在设计进口气流角条件下,分别进行不同高亚声速马赫数出口变工况实验研究;在出口马赫数不变的条件下,完成变攻角实验。分析了大子午叶栅流动损失特点和二次流的影响规律。结果表明:大子午扩张实验叶栅出口存在两个明显的高损失通道涡,上通道涡位于展向1/3位置,远离上端壁,且强度明显大于下通道涡。随着马赫数增加,叶栅出口流动损失增加了15%。大子午扩张涡轮端壁曲率影响近端壁叶片的压强分布和变工况敏感性,优化端壁曲率将有助于流动状态的改善。

翅片管换热器变工况、变结构特性,是指其性能不仅受到工况参数的影响,而且也随结构参数的改变而变化的特性。因此,为深入研究此换热器特性,建立了相关的分析模型。当任一工况或结构参数在其最大可变范围内变化时,该模型可分析预测翅片管换热器相应的性能变化规律。利用实验数据对模型计算结果进行了对比验证：干工况下,模型计算所得的各性能参数值与实测值吻合良好,其平均相对误差均小于6%;湿工况下,计算值与实验值的平均相对误差也在20%内,且其变化趋势一致,从而证明了模型的正确性及有效性。分析模拟所得的变工况、变结构特性,不仅有利于优化产品的结构设计,可辅助换热器的选型,而且还为换热器运行调节方法的选取提供了依据。

基于液压系统的能量回收技术,分析了液压泵和马达实验中的功率回收,提出了在变工况条件下的功率回收方法,对控制系统的响应进行了分析,为实验系统功率回收设计提供了参考。

中国电网容量的不断增加以及大功率机组数量的增长,火电机组必须进行深度调峰。过程中机组长期处在非设计工况下运行,对缸体而言会出现一系列叶片问题。本文基于CFD数值模拟采用ATM Optimized拓扑结构,针对末级通流计算域进行变工况气动特性及静应力分析。气动计算结果表明:额定工况流线平整,内吸力面未出现流动分离,极限流线大部分位置彼此接近平行;变工况条件下,流量下降引起动叶表面气体脱离程度加大,流动不断恶化;另一方面,其内部脱流现象会随着机组处在较低流量但背压保持在较高状态时变得尤为严重。对此,本文提出末级叶片变工况的气动特性与静力分析的数值研究方法,不仅对变工况低压缸最小流量起到预测作用,更对电厂进行试运行及机组经济性提高起到指导作用。

基于已设计的变工况机械密封为研究对象,建立机械密封二维轴对称模型,采用有限元的方法对变工况下接触式机械密封的动环、静止环进行热力耦合计算,分析密封环端面温度以及密封环端面轴向变形随介质压力和转速的变化规律,并进行试验验证结构设计合理性。结果表明:密封环端面的温度和最大温差,随着介质压力和转速的增大而增大;该结构的密封在运转时,由于热变形占主导作用,密封端面易形成正锥度,且随着压力和转速的升高而不断增大。经运行试验表明,该结构的机械密封在变工况下未出现可见泄漏,具有良好的密封性能。

风机在多种工况条件下运行时,利用轴承的振动监测系统所检测到的信号难以实现故障诊断,而大量文献研究的轴承故障诊断多是在恒定转速下进行的。针对变工况下运行的滚动轴承,提出一种基于SHO-VMD分解和多特征参数融合的特征提取方法,使用t-SNE降维可视化,提取出振动信号的故障信息与转速变化信息。变分模态分解(VMD)方法的分解效果取决于分解个数和惩罚因子的取值,采用自私羊群优化算法(SHO)对参数进行优化,将振动信号分解为一些本征模态分量,再对

针对目前车用空压在线性能测试的要求，文中结合了ASME喷嘴方法及充罐法测容积流量的优缺点，提出了一种新的动态车用空压机容积流量检测方法；采用UnscentedKalmanFilter（UKF）滤波算法，解决了充罐法充罐过程中贮罐压力脉动干扰造成的测量误差；采用基于事例推理（CRB）推理机方法，建立了不同工况下的车用空压机性能测试智能专家系统，实现了实测结果的自动搜索与修正，以及知识库结果真值的自学习；通过对比试验结果表明该方法在短时间内能有达到ASME喷嘴稳态测量的精度，满足车用空压机在线快速检测的要求。

从理论分析及试验研究方面对静态加热式热泵热水器的性能进行了研究，并根据国标GB／T23137—2008中对工况条件的规定，将试验平台搭建在空气焓差室中，利用现有的环境模拟设备实现对机组进行性能测试。试验采用水箱混合法测定水箱温度，首先分析了在不同充注量情况下机组的性能；接着将机组运行工况分为高温、名义、低温、结霜4种工况进行测试，根据实验结果，对机组的性能进行了详细的分析；并采用工质R417a与R22进行直接替代对比试验。