王峥
- 作品数：5 被引量：22H指数：2
- 供职机构：上海交通大学机械与动力工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：一般工业技术自动化与计算机技术化学工程更多>>
- 基于多特征信息融合的风电机组整机性能评估被引量：3
- 2022年
- 为解决风电机组单一健康状态模型可能发生误报的问题,提出一种基于信息融合的风电机组整机性能评估方法。首先改进了局部离群因子算法(LOF),用于筛选正常运行数据,使用Kendall相关系数进行参数选择,并基于深度信念网络(DBN)建立多个健康状态模型,提取实际运行数据与模型预测值的残差作为性能特征。再使用自组织映射神经网络(SOM)将残差空间映射到风电机组运行状态空间以实现信息融合,通过计算状态劣化指数来构建性能指标的方法,对风电机组进行性能评估。最后,通过实际的风电机组运行数据验证了所提方法的有效性。
- 曾天生刘航陈汉斯王峥褚学宁
- 关键词：风电机组信息融合自组织映射
- 基于长短时记忆—自编码神经网络的风电机组性能评估及异常检测被引量：16
- 2019年
- 性能评估及异常检测是风电机组健康状态监测的重要手段。以往风电机组性能评估较少考虑性能监测数据的时序性及多变的运行工况,导致模型评估的准确度低,且未根据整机性能确定与异常相关的功能模块,使得检修成本高。针对上述问题,提出了一种基于长短时记忆—自编码(LSTM-AE)神经网络的风电机组性能评估及异常检测方法。该方法首先采用长短时记忆神经单元与自编码网络构建性能评估模型,以计算用于评估风电机组性能状态异常程度的指标,通过与基于支持向量回归计算的自适应阈值对比,识别性能异常点。然后,利用高斯Copula熵估计不同性能监测参数与该指标的互信息值,来确定关键性能监测参数,并映射至风电机组功能模块。实验结果表明,所提方法能有效处理具有时序特征的性能监测数据,并提高异常检测的准确性。
- 柳青秀马红占褚学宁马斌彬王峥
- 关键词：风电机组自适应阈值互信息故障诊断
- 旋转锥式热解炉内煤颗粒混合热解的实验研究被引量：1
- 2007年
- 设计出一种旋转锥式煤热解炉,对炉内煤颗粒热解过程进行实验研究,测定了煤颗粒平均粒径、热解温度、旋转锥旋转速率及煤热解失重的关系。实验结果表明,随着煤颗粒平均粒径的增加、热解温度的降低和旋转锥旋转速率的减小,热解失重呈现出明显的下降趋势;此外,在煤颗粒中加入载热体,可促进煤颗粒热交换过程的传热效果,而且随着载热体混合量的增加使煤热解失重呈现增加趋势。研究结果有助于深入理解煤热解机理,为新型旋转锥式热解炉的深入研究和推广应用提供参考。
- 王峥范浩杰龚希武黄浩胡国新
- 关键词：工程热物理热解炉载热体失重
- 微纳多孔结构中稀薄气体流动渗透率的解析型预测模型
- 2022年
- 针对多孔结构内气体表观渗透率受稀薄效应的影响而显著高于其固有渗透率的现象,从孔隙尺度流线的几何拓扑特性出发,提出了利用固有渗透率、孔隙率、弯曲度和收缩-扩张因子来表示多孔结构的有效孔隙尺寸的方法,并将该有效孔隙尺寸与经典的稀薄气体管道流动模型相结合,理论推导出一种新的多孔结构稀薄气体渗透率模型。利用该模型,可以在孔隙几何结构和物性状态已知的条件下对气体的表观渗透率进行预测。随后,通过高精度的直接模拟Monte Carlo方法(DSMC)对提出模型的准确性进行验证。通过对Knudsen数在0.01~10范围、孔隙率在0.17~0.90范围、不同气体工质以及多种有序性孔隙形式下的气体流动过程进行数值模拟表明,所提出的理论模型与模拟数据的平均偏差小于10%。
- 杨光程鑫王峥王晔张良俊吴静怡
- 关键词：多孔结构稀薄气体渗透率
- 运行数据驱动的手机性能需求推断与感知分析被引量：2
- 2018年
- 针对传统用户需求分析方法存在的主观性强、需求描述难以量化等问题,提出了基于运行数据的性能需求推断方法.首先采用分布拟合法对运行性能数据进行拟合和估计.在此基础上,确定用户需求区间,并以累计概率分布的逼近函数——Sigmoid-like来构建用户需求满足度函数.基于该函数提出了用户性能需求推断公式,并将推断结果与用户感知结果进行对比分析.最后,以手机电池容量性能需求为例,利用自主研发的Smart Monitor系统采集到的手机日耗电量、电池剩余电量、充电次数等数据,对志愿者的手机电池日耗电量进行2次推断实验.2次实验的结果误差均小于5.00%,验证了所提出的理论方法具有可靠性.
- 王峥褚学宁陈汉斯张磊颜波刘航
- 关键词：感知分析数据驱动
