检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于Web网页的矿井提升机远程监控系统的设计被引量：5: 1; 作者曹保钰张传书 +1 位作者江帆王泽文《机床与液压》北大核心 2013年第5期184-186,共3页; 针对矿井提升机常见的卡罐、松绳故障,结合计算机技术、网络技术和远程监控技术,采用Visual Basic.NET和NI公司的MEASUREMENT插件设计了矿井提升机的在线故障诊断系统。该系统对矿井提升机关键部位进行实时监测,充分利用专家资源,提高... 展开更多; 关键词提升机远程监控故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RBF神经网络的多转子故障类型诊断被引量：1: 2; 作者曹保钰陈国安 +2 位作者李伟江帆王泽文《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2013年第5期126-130,共5页; 对多转子系统中转子故障诊断进行了研究,以转子正常、偏心、不平衡和弯曲四种工作状态为例,采用径向基函数(RBF)神经网络对故障进行诊断。通过快速傅里叶变换和能量谱对转子振动信号进行特征提取,并将提取的特征向量作为神经网络的输入... 展开更多; 关键词多转子能量谱 RBF神经网络故障类型诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RBF神经网络的转子-轴承系统故障诊断被引量：7: 3; 作者江帆李伟 +1 位作者曹保钰王泽文《轴承》北大核心 2012年第2期30-33,共4页; 提出一种用FFT和RBF神经网络实现转子-轴承系统故障诊断的方法。使用FFT提取旋转机械的故障特征向量,再结合RBF神经网络强大的自学习和分类能力,实现转子-轴承系统的故障诊断。在故障试验台上模拟转子-轴承系统正常、轴承内圈故障、转... 展开更多; 关键词转子-轴承系统故障诊断 FFT RBF神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于倍频能量与RBF、SVM的齿轮皮带系统故障诊断被引量：1: 4; 作者王泽文江帆曹保钰《机械设计与制造》北大核心 2013年第3期53-55,58,共4页; 为实现对不同工况下的齿轮皮带系统中不同齿轮故障的诊断与分类,将不同故障状态的齿轮和不同松紧程度的皮带组合进行多状态模拟实验,采集各种状态下的齿轮振动信号,提取具有明确物理意义的振动信号倍频能量作为特征向量,最后分别采用径... 展开更多; 关键词齿轮皮带系统倍频能量 RBF神经网络支持向量机故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Web网页的矿井提升机远程监控系统的设计被引量：5: 1; 作者曹保钰张传书江帆王泽文; 机构中国矿业大学机电工程学院义马煤业集团有限公司机电处; 出处《机床与液压》北大核心 2013年第5期184-186,共3页; 基金研究生实际与科研创新课题基金项目(GSF122101); 文摘针对矿井提升机常见的卡罐、松绳故障,结合计算机技术、网络技术和远程监控技术,采用Visual Basic.NET和NI公司的MEASUREMENT插件设计了矿井提升机的在线故障诊断系统。该系统对矿井提升机关键部位进行实时监测,充分利用专家资源,提高了故障诊断率,缩短故障发生到正确诊断之间的反应时间,为矿井的安全生产提供有力的保障。现场应用表明,该系统对提升机远程故障诊断效率具有可行性和可靠性。; 关键词提升机远程监控故障诊断; Keywords Hoist Remote monitoring Fault diagnosis; 分类号 TD534 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RBF神经网络的多转子故障类型诊断被引量：1: 2; 作者曹保钰陈国安李伟江帆王泽文; 机构中国矿业大学机电工程学院工程兵学院; 出处《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2013年第5期126-130,共5页; 基金江苏省科技支撑计划项目(BE2011046); 文摘对多转子系统中转子故障诊断进行了研究,以转子正常、偏心、不平衡和弯曲四种工作状态为例,采用径向基函数(RBF)神经网络对故障进行诊断。通过快速傅里叶变换和能量谱对转子振动信号进行特征提取,并将提取的特征向量作为神经网络的输入,实现多转子故障类型的识别。结果表明,利用能量谱和RBF神经网络能够有效地识别转子故障类型。; 关键词多转子能量谱 RBF神经网络故障类型诊断; Keywords multiple rotors energy spectrum RBF neural network fault types diagnosis; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RBF神经网络的转子-轴承系统故障诊断被引量：7: 3; 作者江帆李伟曹保钰王泽文; 机构中国矿业大学机电工程学院; 出处《轴承》北大核心 2012年第2期30-33,共4页; 基金中国博士后基金(20100471409) 江苏省科技支撑计划(工业项目)(BK2011046) 中国矿业大学青年科研基金(2009A012); 文摘提出一种用FFT和RBF神经网络实现转子-轴承系统故障诊断的方法。使用FFT提取旋转机械的故障特征向量,再结合RBF神经网络强大的自学习和分类能力,实现转子-轴承系统的故障诊断。在故障试验台上模拟转子-轴承系统正常、轴承内圈故障、转子不平衡故障1和2以及混合故障1和2,试验结果验证了该法对转子-轴承系统故障诊断的可行性和有效性。; 关键词转子-轴承系统故障诊断 FFT RBF神经网络; Keywords rotor - bearing system fault diagnosis FFT RBF neural network; 分类号 TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于倍频能量与RBF、SVM的齿轮皮带系统故障诊断被引量：1: 4; 作者王泽文江帆曹保钰; 机构中国矿业大学机电工程学院; 出处《机械设计与制造》北大核心 2013年第3期53-55,58,共4页; 基金江苏省科技支撑计划(工业项目)(BE2011046) 国家自然科学基金(61004071) 中国矿业大学研究生实践与科研创新课题(GSF122101); 文摘为实现对不同工况下的齿轮皮带系统中不同齿轮故障的诊断与分类,将不同故障状态的齿轮和不同松紧程度的皮带组合进行多状态模拟实验,采集各种状态下的齿轮振动信号,提取具有明确物理意义的振动信号倍频能量作为特征向量,最后分别采用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对不同皮带张紧状态下齿轮故障进行诊断分类,并将两种方法诊断的结果进行比较。研究结果表明,振动信号的倍频能量能够较好地反映齿轮的故障特征,RBF神经网络和SVM都能有效地识别齿轮的故障类型,SVM对于齿轮皮带系统的故障诊断准确率相对更高。; 关键词齿轮皮带系统倍频能量 RBF神经网络支持向量机故障诊断; Keywords Gear-Belt System Frequency Multiplication Energy RBF Neural Network Support Vector Machine Fault Diagnosis; 分类号 TH16 [机械工程—机械制造及自动化] TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于Web网页的矿井提升机远程监控系统的设计	曹保钰张传书江帆王泽文	《机床与液压》北大核心	2013	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于RBF神经网络的多转子故障类型诊断	曹保钰陈国安李伟江帆王泽文	《现代制造工程》 CSCD 北大核心	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于RBF神经网络的转子-轴承系统故障诊断	江帆李伟曹保钰王泽文	《轴承》北大核心	2012	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于倍频能量与RBF、SVM的齿轮皮带系统故障诊断	王泽文江帆曹保钰	《机械设计与制造》北大核心	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料