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基于MEEMD-HHT的分布式光纤振动传感系统信号特征提取方法被引量：19: 1; 作者于淼张耀鲁 +1 位作者徐泽辰何禹潼《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期200-211,共12页; 实际应用中,分布式光纤振动传感系统所测信号多为非平稳随机信号,对其进行模式识别的关键是准确获取信号的幅值-时间-频率瞬时特征。现有的相关研究表明,经验模态分解EMD方法结合希尔伯特变换可获得所测信号中固有模态分量的瞬时能量和... 展开更多; 关键词分布式光纤振动传感 MEEMD HILBERT变换振动信号特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LSTM和响应分解的冲击载荷识别方法研究被引量：2: 2; 作者黄大伟陈立昆高亚东《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期69-76,119,共9页; 同一量级的冲击载荷所产生的动响应要远大于静态响应,因此准确识别冲击载荷对于航空器结构件的动强度设计、校核与结构健康监测都具有重要意义。该文章提出的方法主要针对一般线性结构的冲击载荷识别问题,从实测冲击响应应变信号出发,... 展开更多; 关键词动力学逆问题冲击载荷识别响应分解振动信号特征提取长短期记忆神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于变采样分辨率相关分析法的铁道客车轮对动平衡测试: 3; 作者吕守宝赵世田 +3 位作者崔治曾勇唐崇邦黄涛《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第6期143-148,共6页; 铁道客车轮对上的不平衡质量影响列车运行安全及速度的进一步提升,轮对安装前需要精确检测不平衡质量并进行动平衡处理。本文提出自适应小波消噪、MUSIC(Multiple Signal Classification)谱估计、相关分析法相结合的方法,实现铁道客车... 展开更多; 关键词振动与波变采样分辨率相关分析法铁道客车轮对振动信号特征提取动平衡; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LPSO-GRNN模型的螺栓松紧状态预测研究被引量：4: 4; 作者梁伟陈志雄 +4 位作者欧阳忠杰龚晟炜钟建华钟舜聪廖华忠《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第11期1814-1822,共9页; 在轴重式动态汽车衡的服役状态下,由于受到重型货车频繁的加卸载循环冲击,会导致其内部螺栓发生松弛脱落,针对这一问题,提出了一种基于莱维飞行改进粒子群算法优化的广义回归神经网络(LPSO-GRNN)的轴重式动态汽车衡螺栓松紧状态预测模型... 展开更多; 关键词轴重式动态汽车衡 LPSO-GRNN预测模型螺栓紧固振动信号特征提取广义回归神经网络粒子群算法优化莱维飞行; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MEEMD-HHT的分布式光纤振动传感系统信号特征提取方法被引量：19: 1; 作者于淼张耀鲁徐泽辰何禹潼; 机构电子科技大学中山学院电子信息学院吉林大学仪器科学与电气工程学院福州大学物理与信息工程学院; 出处《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期200-211,共12页; 基金广东省普通高校青年创新人才项目(2018KQNCX332) 广东省中山市社会公益科技研究项目(2018B1021,2020B2018) +2 种基金广东省教育厅创团项目(2018KCXTD033)。; 文摘实际应用中,分布式光纤振动传感系统所测信号多为非平稳随机信号,对其进行模式识别的关键是准确获取信号的幅值-时间-频率瞬时特征。现有的相关研究表明,经验模态分解EMD方法结合希尔伯特变换可获得所测信号中固有模态分量的瞬时能量和瞬时频率,但存在模态混叠问题,后续改进的总体经验模态分解EEMD方法存在伪分量,重构误差大,互补经验模态分解CEEMD方法减小了重构误差的同时增加了运算量,无法保证特征提取与分类的效率与准确性。文中基于改进型经验模态分解方法结合希尔伯特变换MEEMD-HHT方法实现分布式光纤振动传感系统的特征提取,引入的排列熵的评价机制优化了分解过程中随机噪声迭代次数,通过仿真分析与实验对比,验证了该方法可有效解决上述方法中存在的问题,使系统在处理时间、特征准确度等性能皆有提高。实验结果表明,所提出的方法对于单频振动信号平均特征提取准确率达99.2%;对于混频振动信号平均特征提取准确率达98.1%,相对于EMD和CEEMD分别提高15.6%和7%,算法平均耗时最短,为3.825 9 s,为分布式光纤振动传感系统的信号特征提取提供了一种可靠、高效的方法。; 关键词分布式光纤振动传感 MEEMD HILBERT变换振动信号特征提取; Keywords distributed fiber vibration sensing MEEMD Hilbert transform feature extraction of vibration signal; 分类号 O436.1 [机械工程—光学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LSTM和响应分解的冲击载荷识别方法研究被引量：2: 2; 作者黄大伟陈立昆高亚东; 机构南京航空航天大学航空学院直升机旋翼动力学国防科技重点实验室; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期69-76,119,共9页; 基金直升机旋翼动力学国防科技重点实验室基金(61422202104)。; 文摘同一量级的冲击载荷所产生的动响应要远大于静态响应,因此准确识别冲击载荷对于航空器结构件的动强度设计、校核与结构健康监测都具有重要意义。该文章提出的方法主要针对一般线性结构的冲击载荷识别问题,从实测冲击响应应变信号出发,主要解决了冲击载荷与响应信号样本长度不一致这一突出矛盾。首先基于冲击响应信号分解方法来进行振动信号特征提取,然后基于长短期记忆神经网络对载荷和响应信号样本特征进行映射,从而实现冲击载荷识别。通过对挂架模型实测冲击载荷信号进行识别,结果表明4种工况下,该方法识别的冲击载荷的均方根相对误差小于0.6,相关系数大于0.94。结果初步表明,在理想的试验环境中,该方法具备一定的识别精度。; 关键词动力学逆问题冲击载荷识别响应分解振动信号特征提取长短期记忆神经网络; Keywords inverse problem of dynamics impact load identification response decomposition extracting signal characteristic long-short term memory neural network; 分类号 TB123 [理学—工程力学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于变采样分辨率相关分析法的铁道客车轮对动平衡测试: 3; 作者吕守宝赵世田崔治曾勇唐崇邦黄涛; 机构盐城工学院机械工程学院桂林航天工业学院机电工程学院北京磁通设备制造有限公司; 出处《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第6期143-148,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(51305379) 江苏省高校自然科学基金重大资助项目(18KJA460009,22KJD460009) 江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目(SJCX22_XY035)。; 文摘铁道客车轮对上的不平衡质量影响列车运行安全及速度的进一步提升,轮对安装前需要精确检测不平衡质量并进行动平衡处理。本文提出自适应小波消噪、MUSIC(Multiple Signal Classification)谱估计、相关分析法相结合的方法,实现铁道客车轮对动平衡振动信号特征的提取。通过Labview软件与MATLAB混合编程实现软件开发,并搭建铁道客车轮对动平衡测试平台进行实验验证,实验验证结果表明,经过降噪和采样分辨率的控制,可以克服现场噪声及频率干扰问题,提取的信号幅值及相位具有较高的精度,可实现轮对上不平衡质量及位置的准确探测。; 关键词振动与波变采样分辨率相关分析法铁道客车轮对振动信号特征提取动平衡; Keywords vibration and wave variable sampling resolution correlation analysis method train wheel sets vibration signal extraction dynamic balance; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LPSO-GRNN模型的螺栓松紧状态预测研究被引量：4: 4; 作者梁伟陈志雄欧阳忠杰龚晟炜钟建华钟舜聪廖华忠; 机构福州大学机械工程及自动化学院福建省力值计量测试重点实验室(福建省计量科学研究院) 厦门产业技术研究院福建省太赫兹功能器件与智能传感重点实验室西交利物浦大学智能工程学院; 出处《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第11期1814-1822,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(52205558) 福建省自然科学基金资助项目(2021J01564) +1 种基金福建省力值计量测试重点实验室开放课题基金资助项目(FJLZSYS202103)。; 文摘在轴重式动态汽车衡的服役状态下,由于受到重型货车频繁的加卸载循环冲击,会导致其内部螺栓发生松弛脱落,针对这一问题,提出了一种基于莱维飞行改进粒子群算法优化的广义回归神经网络(LPSO-GRNN)的轴重式动态汽车衡螺栓松紧状态预测模型,并结合振动信号特征提取,将该模型应用于汽车衡螺栓松紧状态的预测。首先,研究并提取了螺栓不同松紧状态下输出振动信号的波形指标、峰值指标、脉冲指标、峭度指标等信号特征,并将其作为模型的共同输入特征向量;然后,采用莱维飞行提高了粒子群优化算法的寻优能力,通过产生随机步长,提高了算法的全局寻优能力,避免算法陷入局部最优值;利用改进的算法对广义回归神经网络(GRNN)的光滑因子进行了优化,得到了全局最优的光滑因子;最后,通过设计实验,分别使用广义回归神经网络(GRNN)、粒子群算法优化广义回归神经网络(PSO-GRNN)和LPSO-GRNN,以此来对螺栓松紧状态进行了预测,并将预测结果与实际情况进行了对比分析。实验结果表明:基于LPSO-GRNN建立的螺栓松紧状态预测模型,其预测准确率可达到95%。研究结果表明:该螺栓松紧状态预测模型可以有效提高汽车衡螺栓松紧预测的准确率,同时有效解决粒子群算法容易陷入局部最优收敛的问题。; 关键词轴重式动态汽车衡 LPSO-GRNN预测模型螺栓紧固振动信号特征提取广义回归神经网络粒子群算法优化莱维飞行; Keywords axle-load dynamic truck scale LPSO-GRNN prediction model bolt tension vibration signal feature extraction generalized regression neural network(GRNN) particle swarm optimization(PSO) Lévy flight; 分类号 TH715 [机械工程—测试计量技术及仪器] 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于MEEMD-HHT的分布式光纤振动传感系统信号特征提取方法	于淼张耀鲁徐泽辰何禹潼	《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心	2021	19	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于LSTM和响应分解的冲击载荷识别方法研究	黄大伟陈立昆高亚东	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于变采样分辨率相关分析法的铁道客车轮对动平衡测试	吕守宝赵世田崔治曾勇唐崇邦黄涛	《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于LPSO-GRNN模型的螺栓松紧状态预测研究	梁伟陈志雄欧阳忠杰龚晟炜钟建华钟舜聪廖华忠	《机电工程》 CAS 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料