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基于摄动分解和S4模型的声学场景分类算法: 1; 作者王炜欣马建芬 +2 位作者刘荣江郭梦溪菅傲群《计算机工程与设计》北大核心 2025年第5期1273-1280,共8页; 针对在声音信号处理的过程中,经常缺乏对物理上的非线性声学特征提取的问题,根据声音传播的物理方程提出一种摄动分解的方法。声音信号作为一个较长的时间序列,使用神经网络进行学习表征时需要考虑其长距离的依赖性,而S4模型则刚好可以... 展开更多; 关键词声音信号处理声学场景分类非线性声学摄动分解状态空间模型机器学习深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

进出口独立控制的装载机摇臂液压系统研究被引量：3: 2; 作者王强杨敬《机床与液压》北大核心 2021年第4期22-26,163,共6页; 传统的液压装载机常采用单阀芯多路阀来控制执行器的运动,存在进出油口同时节流、节流损失大等不足,特别是对于装载机的摇臂液压缸,其外负载变化频繁且作业工况复杂,使用传统的多路阀控制效果不太理想。针对以上问题,提出一种可用于装... 展开更多; 关键词进出口独立控制系统装载机摇臂能量效率; 在线阅读下载PDF 职称材料

模糊PID进出口独立控制装载机摇臂液压系统被引量：10: 3; 作者李泽龙杨敬《液压与气动》北大核心 2022年第6期33-43,共11页; 传统装载机常采用四边联动滑阀的多路阀控制液压缸运动,致使进出液压油口节流损失大,尤其对于负载复杂多变工况的摇臂液压缸,能耗损失更为明显。为改进这些不足,提出了一种基于模糊PID泵阀协同进出口独立控制的装载机摇臂液压系统。采用... 展开更多; 关键词进出口独立控制系统装载机摇臂 MATLAB-AMESim-LMS Virtual.Lab Motion 模糊自适应PID 泵阀复合控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双特征时频注意力的声音事件检测算法: 4; 作者郭梦溪马建芬 +1 位作者降爱莲王炜欣《计算机工程与设计》北大核心 2024年第12期3681-3687,共7页; 针对现有声音事件检测方法中对不同时间和频带信息关注不够,且传统的单一特征无法表征时频重叠声音事件的空间相位信息问题,提出一种基于双特征输入的时频注意力算法,将对数梅尔谱图、相位变换的广义互相关作为输入,分别从时间和频率两... 展开更多; 关键词声音事件检测声学事件时频注意力特征金字塔特征融合深度学习多分辨率; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MED-EEMD和ELM的轴向柱塞泵松靴故障诊断研究被引量：14: 5; 作者刘生政张琳 +3 位作者曾祥辉兰媛王志坚程珩《机电工程》 CAS 北大核心 2020年第3期241-246,252,共7页; 针对轴向柱塞泵松靴故障在强噪声干扰下故障信号微弱、故障特征提取困难和故障诊断识别精度低等一系列问题,提出了基于最小熵反褶积、集合经验模态分解和超限学习机相结合的轴向柱塞泵松靴故障诊断的方法。首先采集了轴向柱塞泵在正常... 展开更多; 关键词最小熵反褶积集合经验模态分解超限学习机故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于流固热耦合的负载敏感多路阀仿真研究被引量：6: 6; 作者王廷栋杨敬《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第1期1-9,共9页; 由于多路阀内部流量大、压力高,且流道结构复杂、节流温升大,会造成阀芯发生变形而引起卡滞现象,为此,对多路阀进行了流固热耦合数值模拟仿真研究。首先,利用AMESim和UG软件对负载敏感多路阀进行了建模;然后,利用ICEM对流体域及固体域... 展开更多; 关键词多路阀流固热耦合节流升温气穴气蚀阀芯变形; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于摄动分解和S4模型的声学场景分类算法: 1; 作者王炜欣马建芬刘荣江郭梦溪菅傲群; 机构太原理工大学电子信息与光学工程学院太原理工大学计算机科学与技术学院太原理工大学新型传感器与智能控制教育部(山西省)重点实验室; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2025年第5期1273-1280,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61971301)。; 文摘针对在声音信号处理的过程中,经常缺乏对物理上的非线性声学特征提取的问题,根据声音传播的物理方程提出一种摄动分解的方法。声音信号作为一个较长的时间序列,使用神经网络进行学习表征时需要考虑其长距离的依赖性,而S4模型则刚好可以完成这一任务。分析该方法在声学场景分类中的应用,在此基础上测试其在不同的参数设置下的效果。实验结果表明,该方法使分类准确率提升,说明了其有效性。; 关键词声音信号处理声学场景分类非线性声学摄动分解状态空间模型机器学习深度学习; Keywords sound signal processing acoustic scene classification nonlinear acoustics perturbation decomposition state space model machine learning deep learning; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名进出口独立控制的装载机摇臂液压系统研究被引量：3: 2; 作者王强杨敬; 机构太原理工大学新型传感器与智能控制教育部(山西省)重点实验室; 出处《机床与液压》北大核心 2021年第4期22-26,163,共6页; 基金国家重点研发计划(2018YFB2001203) 山西省自然科学基金项目(201801D121179)。; 文摘传统的液压装载机常采用单阀芯多路阀来控制执行器的运动,存在进出油口同时节流、节流损失大等不足,特别是对于装载机的摇臂液压缸,其外负载变化频繁且作业工况复杂,使用传统的多路阀控制效果不太理想。针对以上问题,提出一种可用于装载机摇臂液压系统的进出口独立控制策略。利用SimulationX仿真软件建立原装载机机液联合仿真模型,并通过试验验证了所建立装载模型的准确性。在原模型的基础上构建了进出口独立控制的装载机摇臂液压系统,对改进后的摇臂液压系统进行仿真研究。结果表明:新系统的控制方式在能量利用和效率方面更具优势。; 关键词进出口独立控制系统装载机摇臂能量效率; Keywords Separate meter⁃in and meter⁃out control system Loader rocker arm Energy efficiency; 分类号 V233.91 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模糊PID进出口独立控制装载机摇臂液压系统被引量：10: 3; 作者李泽龙杨敬; 机构太原理工大学新型传感器与智能控制教育部(山西省)重点实验室; 出处《液压与气动》北大核心 2022年第6期33-43,共11页; 基金国家重点研发计划(2018YFB2001203)。; 文摘传统装载机常采用四边联动滑阀的多路阀控制液压缸运动,致使进出液压油口节流损失大,尤其对于负载复杂多变工况的摇臂液压缸,能耗损失更为明显。为改进这些不足,提出了一种基于模糊PID泵阀协同进出口独立控制的装载机摇臂液压系统。采用AMESim,LMS Virtual.Lab Motion仿真软件建立了原机的机液联合仿真模型,并通过试验验证了所搭建模型的准确性。在原模型的基础上,构建了基于模糊自适应PID泵阀协同进出口独立控制的装载机摇臂液压系统仿真模型,并进行了动力性、能效特性的研究。结果表明,采用进出口独立模糊PID控制方法可显著降低阀口节流损失,在保持摇臂机构动力性不变的前提下,泵功率峰值在摇臂油缸阻抗和超越工况下分别降低了13.6%和46.8%。; 关键词进出口独立控制系统装载机摇臂 MATLAB-AMESim-LMS Virtual.Lab Motion 模糊自适应PID 泵阀复合控制; Keywords import and export independent control system loader rocker arm MATLAB-AMESim-LMS Virtual.Lab Motion fuzzy adaptive PID pump valve compound control; 分类号 TH137 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双特征时频注意力的声音事件检测算法: 4; 作者郭梦溪马建芬降爱莲王炜欣; 机构太原理工大学计算机科学与技术学院太原理工大学电子信息与光学工程学院太原理工大学新型传感器与智能控制教育部(山西省)重点实验室; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2024年第12期3681-3687,共7页; 基金山西省基础研究计划基金项目(202203021211177)。; 文摘针对现有声音事件检测方法中对不同时间和频带信息关注不够,且传统的单一特征无法表征时频重叠声音事件的空间相位信息问题,提出一种基于双特征输入的时频注意力算法,将对数梅尔谱图、相位变换的广义互相关作为输入,分别从时间和频率两个维度使用注意力机制捕捉更有效的时频特征。为提高算法的多分辨率处理能力,设计一种基于注意力的特征金字塔模型,学习多尺度特征,帮助模型识别不同声音事件。实验结果表明,所提算法能够有效提取关键特,进行多分辨率处理,提高了声音事件检测性能。; 关键词声音事件检测声学事件时频注意力特征金字塔特征融合深度学习多分辨率; Keywords sound event detection acoustic event time-frequency attention feature pyramid feature fusion deep learning multi-resolution; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MED-EEMD和ELM的轴向柱塞泵松靴故障诊断研究被引量：14: 5; 作者刘生政张琳曾祥辉兰媛王志坚程珩; 机构太原理工大学机械与运载工程学院太原理工大学新型传感器与智能控制教育部(山西省)重点实验室中北大学机械工程学院; 出处《机电工程》 CAS 北大核心 2020年第3期241-246,252,共7页; 基金国家自然科学基金青年项目(51405327) 国家自然科学基金面上项目(51675364) 山西省科技重大专项项目(20181102016)。; 文摘针对轴向柱塞泵松靴故障在强噪声干扰下故障信号微弱、故障特征提取困难和故障诊断识别精度低等一系列问题,提出了基于最小熵反褶积、集合经验模态分解和超限学习机相结合的轴向柱塞泵松靴故障诊断的方法。首先采集了轴向柱塞泵在正常和松靴故障两种状态下的振动信号;然后对振动信号进行了最小熵反褶积降噪,排除了噪声干扰,增强了冲击特性;之后利用集合经验模态分解将去噪后的信号分解成了若干个本征模态函数分量,并通过奇异值分解获得了特征矩阵;最后将得到的特征矩阵输入超限学习机、反向传播神经网络和支持向量机等3类分类器,并将识别结果与集合经验模态分解特征提取方法的识别结果进行了对比。研究结果表明:最小熵反褶积和集合经验模态分解结合的方法弥补了最小熵反褶积在强背景噪声下提取特征的局限性,克服了经验模态分解对微弱故障特征不敏感的缺陷;以最小熵反褶积-集合经验模态分解特征提取方法为输入的超限学习机分类模型,在少量样本的情况下可以有效地对轴向柱塞泵松靴故障进行检测与诊断。; 关键词最小熵反褶积集合经验模态分解超限学习机故障诊断; Keywords minimum entropy deconvolution(MED) ensemble empirical mode decomposition(EEMD) extreme learning machine(ELM) fault diagnosis; 分类号 TH322 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于流固热耦合的负载敏感多路阀仿真研究被引量：6: 6; 作者王廷栋杨敬; 机构太原理工大学新型传感器与智能控制教育部(山西省)重点实验室; 出处《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第1期1-9,共9页; 基金国家重点研发计划项目(2018YFB2001203)。; 文摘由于多路阀内部流量大、压力高,且流道结构复杂、节流温升大,会造成阀芯发生变形而引起卡滞现象,为此,对多路阀进行了流固热耦合数值模拟仿真研究。首先,利用AMESim和UG软件对负载敏感多路阀进行了建模;然后,利用ICEM对流体域及固体域进行了网格划分;最后,采用ANSYS Workbench平台,在不同工况下对多路阀进行了流固热耦合数值模拟仿真,分析了不同工况下多路阀流场内流体速度、压力分布、节流温升、气穴气蚀以及阀芯变形的情况。研究结果表明:阀芯与油液接触的区域温度受影响较大,而远离油液的区域阀芯温度变化不明显,在油液温度影响下,阀芯上节流槽区域发生膨胀变形,说明节流温升对阀芯的影响主要集中在节流槽附近区域;当主阀口开口度较大,压力补偿器开度较小时,阀内易出现气穴,产生气蚀现象,节流槽处温升非常明显,阀芯变形量较大,容易引起卡滞现象;该研究结论可为多路阀阀芯的结构设计提供理论支撑。; 关键词多路阀流固热耦合节流升温气穴气蚀阀芯变形; Keywords multi-way valve fluid-solid-thermal coupling throttling temperature cavitation valve core deformation; 分类号 TH137.52 [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	基于摄动分解和S4模型的声学场景分类算法	王炜欣马建芬刘荣江郭梦溪菅傲群	《计算机工程与设计》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	进出口独立控制的装载机摇臂液压系统研究	王强杨敬	《机床与液压》北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	模糊PID进出口独立控制装载机摇臂液压系统	李泽龙杨敬	《液压与气动》北大核心	2022	10	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于双特征时频注意力的声音事件检测算法	郭梦溪马建芬降爱莲王炜欣	《计算机工程与设计》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于MED-EEMD和ELM的轴向柱塞泵松靴故障诊断研究	刘生政张琳曾祥辉兰媛王志坚程珩	《机电工程》 CAS 北大核心	2020	14	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于流固热耦合的负载敏感多路阀仿真研究	王廷栋杨敬	《机电工程》 CAS 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料