煤液化技术是保障我国能源安全和稳定供应的有效途径,而热高分调节阀是该技术的核心设备。提出了一种基于非负矩阵因子分解NMF和过程层析成像PT的调节阀流场重构方法,用于快速准确地重构高压工况下的调节阀流场。首先,计算高压工况下调节阀流场分布特征,建立高压工况下的调节阀CFD样本数据库。其次,利用NMF非负矩阵因子对样本数据进行分解,提取表征流场特性的基向量。然后,通过线性组合基向量和过程层析成像技术PT,实现了调节阀流场的快速重构。最后,分析重构流场与仿真流场的误差,验证了该方法的准确性和可行性。实验结果表明,本研究提出的流场重构方法能够准确地、快速地重构流场,大大缩短流场重构所需时间。

针对不断增加的机电系统运行状态信息,传统的特征提取和选择方法已无法满足需求。根据非负矩阵分解典型算法的特点,基于非负矩阵分解的聚类特性,提出了一种面向故障诊断的分解方法。通过分类能力和迭代效率的对比分析,选择了相关性约束和稀疏性约束的改进型交替最小二乘迭代算法,确定了低维嵌入维数及迭代初始化方法,在UCI测试数据集和TEP系统的特征选择应用中验证了该方法的有效性。