机械工程学报

作者：刘思远, 艾超, 郁春嵩, 张伟哲, 陈文婷, 康伟

单位：1. 燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制实验室 秦皇岛 066004;2. 燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室 秦皇岛 066004;3. 燕山大学机械工程学院 秦皇岛 066004;4. 中国人民解放军 95092 部队 开封 475000

关键词：滑靴副,性能退化状态评估,分形理论,深度信念网络；

基金：国家自然科学基金(52275069,52175065); 河北省自然科学基金(E2022203041,E2021203020)资助项目

滑靴副磨损过程的性能退化状态受到表面形貌、摩擦特性等多个方面的影响,单独提取其中任何一个表征参数作为指标,评估其性能退化状态都是不准确的,为提高评估精度,提出基于深度信念网络多参数智能融合的滑靴副性能退化状态评估方法。应用分形理论从滑靴表面形貌特征中提取分形维数、尺度系数和特征粗糙度等分形参数作为表面形貌评估指标,应用摩擦因数作为摩擦特性参数评估指标,构建性能退化状态评估指标体系;计算摩擦因数信号与完全平稳的高斯白噪声序列信号之间的灰色关联度,并根据灰色关联度的大小对性能退化状态进行区域划分;应用深度信念网络理论对多指标参数进行智能融合和特征提取,建立性能退化状态评估模型;开展滑靴副磨损过程模拟试验,分析指标参数和灰色关联度对性能退化状态的影响规律,通过构建出的样本数据集,对评估模型进行训练和测试验证,结果表明评估模型对性能退化状态的评估准确率能够达到97%以上,由此证实该方法对滑靴副性能退化状态评估的有效性,且具有较高的评估精度。

来源：2024年第4期

《机械工程学报》期刊编辑部

查看机械工程学报杂志2024年第4期