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基于参数自适应的RSSD-CYCBD及在轴承外圈故障特征提取中的应用被引量：1: 1; 作者刘晖姚德臣 +1 位作者杨建伟魏明辉《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第5期836-844,共9页; 针对滚动轴承工作环境复杂、故障特征信号易被高强度噪声掩盖的问题,提出了基于参数自适应的共振稀疏分解(RSSD)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用人工大猩猩部队优化算法(GTO),结合相关系数与相关... 展开更多; 关键词滚动轴承故障诊断共振稀疏分解最大二阶循环平稳盲反卷积人工大猩猩部队优化算法包络熵高强度噪声; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多因子进化稀疏重构的轴承故障诊断研究被引量：3: 2; 作者李志星李天昊《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期161-170,共10页; 针对强噪声背景下滚动轴承振动信号特征提取困难的问题,基于稀疏表示基本理论,提出一种使用多因子进化算法求解的多正则化稀疏重构降噪模型。首先,将多正则化模型的求解划分为多3个目标子任务,即l0范数约束优化主任务和l1、l1/2范数正... 展开更多; 关键词多因子进化算法稀疏重构信号降噪故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小样本下改进ChaosNet的轴承故障诊断被引量：3: 3; 作者李天昊李志星王衍学《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2024年第2期182-185,192,共5页; 为解决在训练样本不足条件下,轴承故障特征提取困难的问题,提出一种基于改进神经混沌学习(neurochaos learning+AdaBoost,NL-AdaBoost)的轴承故障诊断新方法。首先,对时域振动信号进行快速傅里叶变换(fast fourier transform,FFT)提取... 展开更多; 关键词小样本训练神经混沌学习滚动轴承故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

新型闸片结构关键部件应力及寿命分析被引量：2: 4; 作者周素霞孙锐 +3 位作者赵兴晗孙晨龙郭子豪徐鹏《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期127-132,共6页; 制动系统为CRH动车组列车中最为关键的系统之一,而目前国内高铁上安装的闸片大多数采用进口形式,成本较高.本文在保证互换性与实用性的基础上,设计出新型闸片结构.以该种新型闸片结构为例,利用ABAQUS有限元分析软件在最恶劣情况下进行... 展开更多; 关键词载运工具运用工程闸片疲劳寿命等效应力热机耦合; 在线阅读下载PDF 职称材料

稀疏分解方法综述及其在旋转机械故障诊断中的应用被引量：2: 5; 作者胡年炜杨建伟姚德臣《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2018年第11期155-161,共7页; 近二十年来,特别是近十年来,稀疏分解的理论与应用都取得了重大的发展,在故障诊断领域也有大量文献发表。针对已发表的文献,对稀疏分解方法的发展进行综述,在简要介绍稀疏分解方法的基础上,针对其存在的问题总结了现存的改进算法,包括... 展开更多; 关键词稀疏分解旋转机械故障诊断人工智能; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ACMD和脊检测的滚动轴承非平稳故障诊断被引量：5: 6; 作者刘奇王衍学《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第8期70-78,共9页; 针对非平稳状况滚动轴承振动信号易受速度波动、幅值或频率调制、噪声和其他无关分量的干扰,导致生成的时频面复杂,难以识别滚动轴承故障特征频率等问题,提出一种新的基于自适应调频模式分解和脊检测相结合的方法。所提出的方法构建了... 展开更多; 关键词自适应调频模式分解非平稳滚动轴承故障诊断时频分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于元素分析的滚动轴承故障诊断被引量：2: 7; 作者戴含芳王衍学李志星《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期157-165,共9页; 针对现有信号降噪或重构方法无法完全去除噪声,且时频表示存在能量模糊问题,提出了一种利用元素分析进行滚动轴承故障诊断的方法。所提方法首先构造了元素模型来表征信号,然后对元素模型进行Morse小波变换,并从小波变换中计算得出信号... 展开更多; 关键词旋转机械元素分析 Morse小波故障特征提取信号重建; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进的LMD和总变差的滚动轴承故障诊断被引量：3: 8; 作者姜云龙陈志刚 +2 位作者王衍学于越蔡春雨《机床与液压》北大核心 2022年第13期181-187,共7页; 对工业设备中的滚动轴承进行故障诊断时,被测信号经常受到高频噪声和间歇噪声的干扰,导致信号分解和特征提取的精度较低。为解决此问题,提出一种基于总变差降噪(TVD)和改进的局部均值分解(LMD)的方法。采取总变差方法对信号进行降噪处理... 展开更多; 关键词滚动轴承故障诊断总变差降噪局部均值分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于参数自适应的RSSD-CYCBD及在轴承外圈故障特征提取中的应用被引量：1: 1; 作者刘晖姚德臣杨建伟魏明辉; 机构北京建筑大学机电与车辆工程学院北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京重点实验室; 出处《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第5期836-844,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(51975038,52272385,52205083) 北京市自然科学基金资助项目(L211008,L221027,L211007,3214042)。; 文摘针对滚动轴承工作环境复杂、故障特征信号易被高强度噪声掩盖的问题,提出了基于参数自适应的共振稀疏分解(RSSD)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用人工大猩猩部队优化算法(GTO),结合相关系数与相关峭度的融合指标,自适应选择RSSD分解参数,得到了仿真信号的最优低共振分量;然后,利用GTO结合包络熵,自适应选择CYCBD的循环频率和滤波器长度,对最优低共振分量进行了解卷积运算,从包络谱中获得了信号的故障特征频率;最后,利用美国凯斯西储大学试验台和MFS-MG机械故障综合模拟试验台数据,综合验证了该方法的有效性,并将试验结果与RSSD-MCKD方法的结果进行了对比。研究结果表明,该方法能够准确地得到仿真信号的故障频率为20 Hz、美国凯斯西储大学试验台近似故障频率为107.5 Hz、MFS-MG试验台近似故障频率为87.6 Hz。自适应RSSD-CYCBD方法能够有效地识别出故障特征频率及其倍频,实现滚动轴承故障诊断的目的。; 关键词滚动轴承故障诊断共振稀疏分解最大二阶循环平稳盲反卷积人工大猩猩部队优化算法包络熵高强度噪声; Keywords rolling bearings fault diagnosis resonance sparse decomposition(RSSD) maximum second-order cyclic smooth blind deconvolution(CYCBD) artificial force gorilla troops optimization algorithm(GTO) envelope entropy high-intensity noise; 分类号 TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多因子进化稀疏重构的轴承故障诊断研究被引量：3: 2; 作者李志星李天昊; 机构北京建筑大学机电与车辆工程学院北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障重点实验室; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期161-170,共10页; 基金国家自然科学基金青年基金项目(51805275) 北京市属高校基本科研业务费项目(X21053) 北京建筑大学研究生创新项目(PG2024136)资助。; 文摘针对强噪声背景下滚动轴承振动信号特征提取困难的问题,基于稀疏表示基本理论,提出一种使用多因子进化算法求解的多正则化稀疏重构降噪模型。首先,将多正则化模型的求解划分为多3个目标子任务,即l0范数约束优化主任务和l1、l1/2范数正则化额外任务,以上任务分别构成3个不同目标的多因子优化稀疏重构算法;其次,根据在进化过程中不同正则化任务的优先级,采用黄金分割搜索策略保证每个族群包含相似适应度的个体,通过两点交叉遗传算子保证样本的稀疏性特征;最后,将阈值迭代算法应用于局部搜索过程加速子任务中的种群收敛。在此理论基础之上,分别通过仿真信号和实际轴承数据验证本文方法可行性,发现在-10 dB的高斯噪声干扰下,重构信号的信噪比依然达到5 dB。试验结果表明,该方法可有效提取强噪声背景下的冲击特征,为进一步的故障诊断提供可靠先验知识。; 关键词多因子进化算法稀疏重构信号降噪故障诊断; Keywords multifactor evolutionary algorithm sparse reconstruction signal noise reduction fault diagnosis; 分类号 TN762 [电子电信—电路与系统] TH164 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于小样本下改进ChaosNet的轴承故障诊断被引量：3: 3; 作者李天昊李志星王衍学; 机构北京建筑大学机电与车辆工程学院北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障重点实验室; 出处《组合机床与自动化加工技术》北大核心 2024年第2期182-185,192,共5页; 基金国家自然科学基金项目(51875032) 国家自然科学基金青年基金项目(51805275) 北京建筑大学青年教师科研能力提升计划课题项目(X21053)。; 文摘为解决在训练样本不足条件下,轴承故障特征提取困难的问题,提出一种基于改进神经混沌学习(neurochaos learning+AdaBoost,NL-AdaBoost)的轴承故障诊断新方法。首先,对时域振动信号进行快速傅里叶变换(fast fourier transform,FFT)提取频域特征,拼接时频域信号获得一维特征样本;其次,输入信号产生对混沌GLS神经元的激励,形成ChaoFEX特征,馈送至集成学习分类器(AdaBoost);随后,选取轴承故障特征样本,对样本集做k折交叉验证,获得模型最优超参数值,将其应用于测试集进行模型分类能力验证;最后,在小样本对比实验中,与4种常见深度学习算法比较模型的macro F1-score。实验结果证明,在低训练样本条件下,NL-AdaBoost模型具有良好的准确性和泛化能力。; 关键词小样本训练神经混沌学习滚动轴承故障诊断; Keywords small sample training neural chaos learning rolling bearing fault diagnosis; 分类号 TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化] TG66 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名新型闸片结构关键部件应力及寿命分析被引量：2: 4; 作者周素霞孙锐赵兴晗孙晨龙郭子豪徐鹏; 机构北京建筑大学机电与车辆工程学院北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京重点实验室; 出处《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期127-132,共6页; 基金长城学者培养计划项目(CIT&TCD20150312)~~; 文摘制动系统为CRH动车组列车中最为关键的系统之一,而目前国内高铁上安装的闸片大多数采用进口形式,成本较高.本文在保证互换性与实用性的基础上,设计出新型闸片结构.以该种新型闸片结构为例,利用ABAQUS有限元分析软件在最恶劣情况下进行仿真分析,得到关键连接部件的Mises应力,通过等寿命疲劳转换,得到该闸片关键部件的疲劳寿命.结果表明:该新型闸片结构满足相关标准规定的强度与疲劳寿命要求,故可做进一步装车试验,推进闸片国产化进程.; 关键词载运工具运用工程闸片疲劳寿命等效应力热机耦合; Keywords vehicle operation engineering break pad fatigue life von Mises stress thermal-mechanical coupling; 分类号 U270.35 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名稀疏分解方法综述及其在旋转机械故障诊断中的应用被引量：2: 5; 作者胡年炜杨建伟姚德臣; 机构北京建筑大学机电与车辆工程学院北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京重点实验室; 出处《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2018年第11期155-161,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(51605023) 国家十三五重点研发计划项目(2016YFB1200402) 2017年度创新基地培育与发展专项项目(Z171100002217087); 文摘近二十年来,特别是近十年来,稀疏分解的理论与应用都取得了重大的发展,在故障诊断领域也有大量文献发表。针对已发表的文献,对稀疏分解方法的发展进行综述,在简要介绍稀疏分解方法的基础上,针对其存在的问题总结了现存的改进算法,包括改进原子库、改进计算速度,其中快速算法主要介绍智能稀疏分解方法,并总结了稀疏分解方法在旋转机械故障诊断中的应用,此外,还讨论了一些新的研究趋势,包括人工智能稀疏分解、针对特定信号的稀疏分解以及有利于故障诊断技术发展的复合故障稀疏分解方法等。总结得到,稀疏分解方法在旋转机械故障诊断领域的发展具有广阔的前景,未来会有大量结合人工智能的新算法出现。; 关键词稀疏分解旋转机械故障诊断人工智能; Keywords sparse decomposition rotating machinery fault diagnosis artificial intelligence; 分类号 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

题名基于ACMD和脊检测的滚动轴承非平稳故障诊断被引量：5: 6; 作者刘奇王衍学; 机构北京建筑大学机电与车辆工程学院北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障重点实验室; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第8期70-78,共9页; 基金国家自然科学基金(51875032,61463010,51475098) 北京建筑大学2021年度研究生创新项目资助。; 文摘针对非平稳状况滚动轴承振动信号易受速度波动、幅值或频率调制、噪声和其他无关分量的干扰,导致生成的时频面复杂,难以识别滚动轴承故障特征频率等问题,提出一种新的基于自适应调频模式分解和脊检测相结合的方法。所提出的方法构建了高分辨率的时频表示,提升了诊断的准确度,而且具有非常强的自适应性。通过对不同健康状况滚动轴承振动信号分析发现,所提方法非常适合于变工况下的滚动轴承故障诊断,且诊断效果优于最新发展的时频分析方法。; 关键词自适应调频模式分解非平稳滚动轴承故障诊断时频分析; Keywords adaptive chirp mode decomposition non-stationary rolling bearing fault diagnosis time-frequency analysis; 分类号 TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于元素分析的滚动轴承故障诊断被引量：2: 7; 作者戴含芳王衍学李志星; 机构北京建筑大学机电与车辆工程学院北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障重点实验室; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期157-165,共9页; 基金国家自然科学基金项目(51875032) 北京市百千万人才项目 +1 种基金西城区拔尖创新团队北京建筑大学2021年度研究生创新项目资助; 文摘针对现有信号降噪或重构方法无法完全去除噪声,且时频表示存在能量模糊问题,提出了一种利用元素分析进行滚动轴承故障诊断的方法。所提方法首先构造了元素模型来表征信号,然后对元素模型进行Morse小波变换,并从小波变换中计算得出信号冲击点,从而得到信号的故障特征频率。该方法还可以利用基于小波变换中时间或尺度平面内的少量孤点来重构信号。最后,采用一组仿真信号数据和两组实验数据来评估所提方法性能,并与其他信号重构方法和时频分析方法对比,结果表明,所提方法对滚动轴承故障信号重建和识别的效果更好。; 关键词旋转机械元素分析 Morse小波故障特征提取信号重建; Keywords rotating machinery elemental analysis Morse wavelet fault feature extraction signal reconstruction; 分类号 TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进的LMD和总变差的滚动轴承故障诊断被引量：3: 8; 作者姜云龙陈志刚王衍学于越蔡春雨; 机构北京建筑大学机电与车辆工程学院北京市建筑安全监测工程技术研究中心北京建筑大学; 出处《机床与液压》北大核心 2022年第13期181-187,共7页; 基金国家自然科学基金面上项目(51875032) 北京建筑大学市属高校基本科研业务费专项资金资助(X20061) +1 种基金北京市建筑安全监测工程技术研究中心研究基金资助课题(BJC2020K011)。; 文摘对工业设备中的滚动轴承进行故障诊断时,被测信号经常受到高频噪声和间歇噪声的干扰,导致信号分解和特征提取的精度较低。为解决此问题,提出一种基于总变差降噪(TVD)和改进的局部均值分解(LMD)的方法。采取总变差方法对信号进行降噪处理,选取合适的正则化参数,使得降噪后的信号在具有高信噪比的同时具有较低的均方根误差。对降噪后的信号进行局部均值分解,根据互相关系值和峭度选取最佳的PF分量,进行包络分析,实现对故障特征的提取。对实测信号进行实验验证。结果表明:所提方法可以达到有效的降噪效果,能准确提取复杂振动信号中的故障特征。; 关键词滚动轴承故障诊断总变差降噪局部均值分解; Keywords Rolling bearing Fault diagnosis Total variation denoising Local mean decomposition; 分类号 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	基于参数自适应的RSSD-CYCBD及在轴承外圈故障特征提取中的应用	刘晖姚德臣杨建伟魏明辉	《机电工程》 CAS 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多因子进化稀疏重构的轴承故障诊断研究	李志星李天昊	《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于小样本下改进ChaosNet的轴承故障诊断	李天昊李志星王衍学	《组合机床与自动化加工技术》北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	新型闸片结构关键部件应力及寿命分析	周素霞孙锐赵兴晗孙晨龙郭子豪徐鹏	《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2018	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	稀疏分解方法综述及其在旋转机械故障诊断中的应用	胡年炜杨建伟姚德臣	《现代制造工程》 CSCD 北大核心	2018	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于ACMD和脊检测的滚动轴承非平稳故障诊断	刘奇王衍学	《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于元素分析的滚动轴承故障诊断	戴含芳王衍学李志星	《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于改进的LMD和总变差的滚动轴承故障诊断	姜云龙陈志刚王衍学于越蔡春雨	《机床与液压》北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料