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基于振动时频图像全局和局部特征融合的柴油机故障诊断 被引量:13
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作者 牟伟杰 石林锁 +2 位作者 蔡艳平 郑勇 刘浩 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期14-19,49,共7页
提出了一种基于振动时频图像全局和局部特征融合的柴油机故障诊断方法。采用平滑伪维格纳分布(SPWVD)方法生成柴油机振动时频图像,分别用核主元分析(KPCA)和局部非负矩阵分解(LNMF)方法提取时频图像的全局和局部特征进行融合,并用独立分... 提出了一种基于振动时频图像全局和局部特征融合的柴油机故障诊断方法。采用平滑伪维格纳分布(SPWVD)方法生成柴油机振动时频图像,分别用核主元分析(KPCA)和局部非负矩阵分解(LNMF)方法提取时频图像的全局和局部特征进行融合,并用独立分量(ICA)分析方法对融合后的特征进行降维,对降维后的融合特征进行分类完成对柴油机的故障诊断。试验结果表明,基于振动时频图像全局和局部特征融合的柴油机故障诊断方法,能够准确诊断柴油机的气门故障。 展开更多
关键词 柴油机 故障诊断 时频图像 全局特征 局部特征 特征融合
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基于时频图像特征约简的柴油机故障特征提取新方法 被引量:2
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作者 岳应娟 王旭 +1 位作者 蔡艳平 牟伟杰 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期114-120,126,共8页
针对柴油机振动响应信号时频表示特征提取困难的问题,提出了一种直接对柴油机振动谱图像进行特征约简的时频特征提取新方法。通过现有的时频分析方法生成柴油机振动谱图像,采用三次卷积插值法对图像矩阵的维度进行压缩,并将矩阵分块计... 针对柴油机振动响应信号时频表示特征提取困难的问题,提出了一种直接对柴油机振动谱图像进行特征约简的时频特征提取新方法。通过现有的时频分析方法生成柴油机振动谱图像,采用三次卷积插值法对图像矩阵的维度进行压缩,并将矩阵分块计算的方法与稀疏非负矩阵分解算法(sparse non-negative matrix factorization,SNMF)相结合,用来直接对压缩后的振动谱图像进行特征约简以获取蕴含在其内的低维特征。将提出的方法应用于4种不同状态的柴油机气门故障特征提取试验中,结果证明该方法可准确、快速提取柴油机气门故障特征。 展开更多
关键词 柴油机 振动谱图像 特征提取 稀疏非负矩阵分解 三次卷积插值法
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基于普鲁士蓝/二氧化钛纳米管修饰碳糊电极的电流传感器检测偏二甲肼的研究 被引量:3
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作者 任向红 董超 胡莉军 《分析科学学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期512-516,共5页
以TiO_2纳米管(TNTs)作为普鲁士蓝(PB)的载体,制备了PB/TNTs修饰碳糊电极(PB/TNTs/CPE),考察了偏二甲肼(UDMH)在该电极上的电化学行为,评估PB/TNTs/CPE测定UDMH的可靠性。结果表明,PB可以作为促进UDMH氧化的催化剂,利用TNTs作为PB的载体... 以TiO_2纳米管(TNTs)作为普鲁士蓝(PB)的载体,制备了PB/TNTs修饰碳糊电极(PB/TNTs/CPE),考察了偏二甲肼(UDMH)在该电极上的电化学行为,评估PB/TNTs/CPE测定UDMH的可靠性。结果表明,PB可以作为促进UDMH氧化的催化剂,利用TNTs作为PB的载体,可以提高电子的转移效率和速率。通过电流测定法得出测定UDMH的线性范围为0.3~100mg·L^(-1),检测限为2.6×10^(-5) g·L^(-1)。相比PB修饰的碳糊电极,本文基于PB/TNTs修饰碳糊电极所制备的电流传感器具有更高的灵敏度。 展开更多
关键词 普鲁士蓝 二氧化钛纳米管 碳糊电极 偏二甲肼
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结合PLS表示与随机梯度的目标优化跟踪
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作者 金广智 石林锁 +2 位作者 刘浩 牟伟杰 蔡艳平 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期2027-2032,共6页
针对实际视觉跟踪中目标表观与前背景的非线性变化,论文提出一种基于偏最小二乘分析(PLS)表示与随机梯度的目标优化跟踪方法。该方法将目标跟踪转化为表示误差与分类损失的联合优化问题。首先,为了提高算法对前背景表观变化的稳定性,利... 针对实际视觉跟踪中目标表观与前背景的非线性变化,论文提出一种基于偏最小二乘分析(PLS)表示与随机梯度的目标优化跟踪方法。该方法将目标跟踪转化为表示误差与分类损失的联合优化问题。首先,为了提高算法对前背景表观变化的稳定性,利用PLS理论的非线性对目标区域的前背景信息进行表达,并通过空间聚类构造多个线性外观模型来描述目标区域的动态变化,建立带约束条件的表观特征库;然后,提出一种确定性搜索机制,构造联合优化目标函数,使表示误差与分类损失最小化;结合表观建模特点,构建随机梯度分类器,对模型进行增量特征更新,最终实现对目标的稳定准确跟踪。经多场景对比实验验证,该算法能有效应对目标前背景的多种复杂变化。 展开更多
关键词 目标跟踪 偏最小二乘 表观模型 随机梯度 联合优化
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基于IRP和TD2DPCA的轴承故障诊断方法
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作者 岳应娟 孙刚 +1 位作者 蔡艳平 王新军 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第21期1-7,共7页
针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以提取故障参数的情况,提出了一种基于图像的轴承故障诊断方法即基于递归灰度图(Improved Recurrence Plots,IRP)和双向二维主成分分析(Two directional,Two dimensional Principal Component An... 针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以提取故障参数的情况,提出了一种基于图像的轴承故障诊断方法即基于递归灰度图(Improved Recurrence Plots,IRP)和双向二维主成分分析(Two directional,Two dimensional Principal Component Analysis,TD2DPCA)的轴承故障诊断法。该方法对递归图(Recurrence Plots,RP)中阈值选取的问题进行了优化,提出了IRP算法,对采集到的轴承振动信号进行IRP分析,生成递归灰度图;然后用TD2DPCA对生成的递归灰度图进行特征参数提取,得到系数编码矩阵;最后采用分类器对上述编码矩阵直接进行模式识别,以实现轴承故障的自动化诊断。将该方法应用在轴承4种典型工况的故障诊断实例中,识别率高达99.8%,结果表明:基于IRP和TD2DPCA的轴承故障诊断方法能够自适应的对轴承进行故障诊断,具有故障识别精度高、噪声鲁棒性好等优点,为轴承振动诊断探索了一条新途径。 展开更多
关键词 轴承 递归图 递归灰度图 双向二维主成分分析 故障诊断
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