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基于改进YOLOv7-tiny的PCB缺陷检测算法
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作者 侯培国 韩超明 +1 位作者 李宁 宋涛 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第2期167-176,共10页
针对现有PCB缺陷检测算法检测效率低、参数量大以及结构复杂的问题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法。设计了多尺度捕获模块,通过多尺度特征捕获、上下文信息融合以及特征增强的方法,提高算法对图像特征提取的能力,改善CSPSPP层单一池... 针对现有PCB缺陷检测算法检测效率低、参数量大以及结构复杂的问题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法。设计了多尺度捕获模块,通过多尺度特征捕获、上下文信息融合以及特征增强的方法,提高算法对图像特征提取的能力,改善CSPSPP层单一池化操作掩盖特征图内部有效信息的问题。提出了全局局部门控感知模块,通过选择性特征融合、局部与全局信息结合的方法,降低颈部网络的参数量。基于DeepPCB数据集进行实验得出,改进后的模型较传统模型精度提升了1.5%,参数量和计算量分别下降了66%和20.6%,模型规模降低了66.3%。改进后的算法识别精度高、参数量少、计算量小,可以为PCB缺陷的快速准确识别提供良好的条件。 展开更多
关键词 PCB表面缺陷检测 YOLOv7-tiny 多尺度捕获模块 全局局部门控感知模块 轻量化
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改进GAN数据增强的小样本管道漏磁缺陷识别
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作者 温江涛 闫鹏 +1 位作者 周家鑫 孙洁娣 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第6期142-153,共12页
针对复杂管道漏磁缺陷识别研究中,因实际漏磁缺陷样本数量少、差异大导致的智能识别模型在实际应用中性能不佳的问题,提出了一种基于改进生成对抗网络的数据增强方法。首先,该方法研究了多类别混合估计的方法为生成器提供原始信号的先... 针对复杂管道漏磁缺陷识别研究中,因实际漏磁缺陷样本数量少、差异大导致的智能识别模型在实际应用中性能不佳的问题,提出了一种基于改进生成对抗网络的数据增强方法。首先,该方法研究了多类别混合估计的方法为生成器提供原始信号的先验信息,改进生成器的随机噪声输入,同时在生成器网络中引入多头注意力机制以捕获全局关键特征,提高生成样本质量;然后,研究了基于变分自编码重构误差的样本筛选方法,从生成样本中选取质量更高的样本,用来改善识别模型的训练效率;最后,将筛选出的生成样本及原始样本组合构成缺陷样本数据集,实现了数据增强。为验证数据增强效果,实验中采用常用的分类方法对扩充后的漏磁缺陷信号进行分类识别,实验结果表明,改进的方法在样本量较小的情况下平均识别准确率可达93%,相比其他类似方法具有更好的性能。 展开更多
关键词 管道漏磁检测 小样本 生成对抗网络 多头注意力 多类别混合估计 样本筛选
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光子晶体光纤非线性光谱特性的理论与实验研究 被引量:5
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作者 赵兴涛 王书涛 +4 位作者 刘晓旭 韩颖 赵原源 李曙光 侯蓝田 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1650-1655,共6页
光子晶体光纤具有特殊的导光机制和结构可调性,可以产生奇异的色散特性及高非线性,为非线性光纤光学领域的研究提供了新的条件。受多种非线性光学效应的共同作用,在不同泵浦光脉冲参数条件下,不同结构参数及传输特性的光子晶体光纤能产... 光子晶体光纤具有特殊的导光机制和结构可调性,可以产生奇异的色散特性及高非线性,为非线性光纤光学领域的研究提供了新的条件。受多种非线性光学效应的共同作用,在不同泵浦光脉冲参数条件下,不同结构参数及传输特性的光子晶体光纤能产生丰富的非线性光谱。利用分步傅里叶方法求解非线性薛定谔方程,模拟飞秒激光脉冲在光子晶体光纤中的传输过程,获得输出光谱与入射光脉冲参数(泵浦光峰值功率P、泵浦光波长λ、光脉冲形状、光脉冲宽度T_(FWHM))、光纤结构参数(孔间距Λ、空气填充比d/Λ、光纤长度z)、传输特性(色散、非线性系数)的关系,分析拉曼孤子、色散波、自相位调制等非线性效应产生的光谱特性。利用光子晶体光纤包层节区进行非线性光学实验研究,获得了孤子波和色散波的宽带光谱输出。理论分析与实验测量的光谱中都包括了波长0.5μm附近可见光波段的蓝移色散波、0.82μm波段的剩余泵浦光、1.1μm波段的孤子波、2μm附近的红移宽带色散波。理论分析与实验测量结果一致,阐明光子晶体光纤中非线性光谱产生的物理原理,实现了对宽带光谱的可控输出,为高非线性光子晶体光纤的结构设计、制备及非线性光谱的应用研究奠定基础。 展开更多
关键词 光子晶体光纤 非线性 孤子波 色散波
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基于LabVIEW的机床振动信号数据库访问技术的研究 被引量:11
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作者 陈雷 王忠东 陈爽 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2013年第7期92-93,109,共3页
针对用LabVIEW开发机床振动故障诊断系统中对数据库访问的要求,介绍了在LabVIEW中通过LabSQL工具包访问Microsoft Access数据库的基本方法和步骤,通过具体的程序实例,讨论了数据库连接的各种方案以及在Access数据库中存储和查询数据的... 针对用LabVIEW开发机床振动故障诊断系统中对数据库访问的要求,介绍了在LabVIEW中通过LabSQL工具包访问Microsoft Access数据库的基本方法和步骤,通过具体的程序实例,讨论了数据库连接的各种方案以及在Access数据库中存储和查询数据的方法。实际应用表明,该方法可以实现机床实时振动信号的计算机存储,是LabVIEW访问数据库的一种有效途径。 展开更多
关键词 LABVIEW 机床振动信号 ACCESS数据库
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改进的FastICA-SVR结合荧光光谱技术测定1-萘酚、2-萘酚 被引量:3
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作者 王玉田 刘凌妃 +4 位作者 张立娟 张正帅 刘婷婷 王书涛 商凤凯 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期142-149,共8页
水作为生命之源与人类的生存息息相关,近年来关于水环境污染的报道越来越多,不容忽视。实验以萘酚的两种同分异构体1-萘酚、2-萘酚的混合物作为研究对象,提出了一种新的算法,通过对混合物的三维荧光光谱进行分析来实现水中萘酚的定性定... 水作为生命之源与人类的生存息息相关,近年来关于水环境污染的报道越来越多,不容忽视。实验以萘酚的两种同分异构体1-萘酚、2-萘酚的混合物作为研究对象,提出了一种新的算法,通过对混合物的三维荧光光谱进行分析来实现水中萘酚的定性定量分析。利用FS920稳态荧光光谱仪对配制的混合溶液进行扫描得到荧光光谱数据,并对数据进行一系列的预处理去除拉曼散射和瑞利散射的影响。将解决盲源分离(BSS)问题的独立成分分析(ICA)算法应用到荧光光谱定性定量分析问题当中,盲源分离技术就是将测量得到的混合信号作为处理对象进行分解,实现未知系统中源信号的求解,并得到混合矩阵。对混合物中单一物质的识别与测量与盲源分离问题类似。采用基于负熵最大的快速独立成分分析(FastICA)算法对实验数据进行分解,将所有样本的三维荧光光谱数据沿发射波长方向展开成为向量,得到一个大小为(N×M)的矩阵(N为样本数,M为波长数),将该矩阵作为快速独立成分分析的输入进行独立分量提取,输出分别为单组分物质的展开荧光光谱和混合矩阵。FastICA算法的关键是利用牛顿迭代算法得到解混矩阵,但迭代过程中复杂的求导问题会使计算量增大、迭代速度减慢,针对该算法存在的问题,提出用差分法(又称为双点弦截法)代替求导的解决方法。为了验证算法的可行性,用改进后的算法和原有算法分别对荧光光谱数据进行了五次独立分量提取实验,原有算法平均运行时间为17.78s,而改进后的算法平均运行时间为3.22s,比原有算法提高了14.56s,有效地减少了计算量,改善了FastICA算法的迭代速度并且使其收敛性更加稳定。通过实验结果可以看出改进后的算法得到的光谱更接近真实的光谱。利用快速独立成分分析算法分解得到的混合矩阵与物质浓度相关,这是物质定量分析的依据,但它们之间的关系可能是非线性的,采用能实现非线性拟合的支持向量回归机(SVR)进行回归预测,将混合矩阵和实际浓度矩阵分别作为SVR的输入和输出,利用遗传算法(GA)对支持向量回归机的参数进行优化选择,并选择径向基核函数(RBF函数)作为SVR的核函数,建立回归模型,实现对荧光光谱的定量分析。1-萘酚的拟合相关系数(r)为0.998 6,样品回收率(Recovery rate)为96.75%~104.2%,预测均方根误差(RMSEP)为0.119μg·L^(-1);2-萘酚的拟合相关系数为0.998 8,样品回收率为96.8%~105.5%,预测均方根误差为0.1μg·L^(-1),预测结果比较令人满意,符合预测要求。实验证明改进的基于负熵最大的FastICA-SVR算法能实现对混合物中1-萘酚、2-萘酚准确有效的识别和测量,并且改进之后加快了算法的分解速度。 展开更多
关键词 萘酚 光谱分解 独立成分分析 支持向量回归机 样品回收率
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压缩感知字典迁移重构的小样本轴承故障诊断 被引量:3
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作者 孙洁娣 赵彬集 +1 位作者 温江涛 时培明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期62-71,120,共11页
针对实际应用中智能轴承故障诊断面临标签样本严重不足的问题,提出一种结合压缩感知、字典学习和迁移的数据增强算法,用于小样本故障诊断研究。首先,利用源域标签数据通过小波包字典学习和优化方法生成特定源域字典,并得到共享表示系数... 针对实际应用中智能轴承故障诊断面临标签样本严重不足的问题,提出一种结合压缩感知、字典学习和迁移的数据增强算法,用于小样本故障诊断研究。首先,利用源域标签数据通过小波包字典学习和优化方法生成特定源域字典,并得到共享表示系数,获取故障内在信息;之后采用少量目标域信号微调共享表示系数,并更新源域字典生成迁移字典;最后通过共享表示系数和迁移字典生成大量具有目标域特征的新样本,实现数据增强。采用常用的深度故障诊断网络对该数据增强算法进行了诊断性能验证,结果表明该方法产生的信号具有故障的有效信息,用于模型训练和识别能够取得较好的诊断性能。该方法为小样本故障诊断问题提出了新的思路。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 数据增强 压缩感知重构 字典迁移
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自监督学习结合对抗迁移的跨工况轴承故障诊断 被引量:2
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作者 温江涛 刘仲雨 +1 位作者 孙洁娣 时培明 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期1360-1369,共10页
轴承智能故障诊断应用中,由于实际工况复杂多变,极难获得足够的真实故障数据,且目标域和源域信号存在较大差异,导致深度模型的跨工况迁移识别也出现特征提取及分类困难、模型泛化性弱。考虑到目标域存在大量无标签数据,引入无监督思想,... 轴承智能故障诊断应用中,由于实际工况复杂多变,极难获得足够的真实故障数据,且目标域和源域信号存在较大差异,导致深度模型的跨工况迁移识别也出现特征提取及分类困难、模型泛化性弱。考虑到目标域存在大量无标签数据,引入无监督思想,提出基于自监督学习结合对抗迁移的改进方法。首先根据信号本身特点创建辅助任务,对大量无标签数据学习,建立源域与目标域故障类别之间的内在联系;再通过对抗域适应和联合最大平均差异将源域知识迁移到目标域中,结合辅助任务优化两域差异,最终实现目标域准确的故障分类。用2个公开的轴承数据集上验证了所提方法的性能,实验结果表明,所提方法的故障诊断识别准确率在多数情况下均高于98%。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 自监督学习 跨工况 对抗迁移
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基于改进Transformer的滚动轴承剩余寿命预测方法 被引量:3
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作者 温江涛 张哲 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期312-321,共10页
针对现有的滚动轴承剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足、训练效率不高等问题,提出一种时频分析结合改进Transformer的轴承剩余使用寿命预测方法。首先用短时傅里叶变换提取轴承的时频特征,为了改善Transformer的特征提取能力,研... 针对现有的滚动轴承剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足、训练效率不高等问题,提出一种时频分析结合改进Transformer的轴承剩余使用寿命预测方法。首先用短时傅里叶变换提取轴承的时频特征,为了改善Transformer的特征提取能力,研究了基于膨胀因果卷积的可变长度数据分析结构,并设计了自适应位置编码模块替代Transformer的传统编码方式,改进的模型增强了对时频数据的分析能力,实现了高效、准确的端到端的滚动轴承剩余寿命预测。在PHM2012轴承数据集上的实验结果表明提出的方法的效率比LSTM高20%,同时预测精度相比于多种现有传统方法均具有16%以上的提升。 展开更多
关键词 剩余寿命预测 TRANSFORMER 膨胀因果卷积 自适应位置编码
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基于四维张量特征分解的风电机组轴承故障缺失数据恢复方法研究 被引量:1
9
作者 时培明 孙航璇 +1 位作者 许学方 韩东颖 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期738-746,共9页
针对风电机组轴承故障信息采集过程中数据缺失导致故障类型无法识别问题,提出了一种基于四维张量模型特征分解恢复缺失数据的方法。首先,基于转速、时窗、经验模态分解和时间4个维度构建四维张量;其次,通过加权优化算法实现张量填充,修... 针对风电机组轴承故障信息采集过程中数据缺失导致故障类型无法识别问题,提出了一种基于四维张量模型特征分解恢复缺失数据的方法。首先,基于转速、时窗、经验模态分解和时间4个维度构建四维张量;其次,通过加权优化算法实现张量填充,修补故障数据的缺失值;然后,对张量进行Tucker分解得到核心张量及因子矩阵;最后,基于梯度优化算法进行迭代优化得到最终核心张量及因子矩阵,并利用二者对四维张量进行重构得到恢复数据。采用实验数据和实际数据来验证提出方法的有效性和可靠性。结果表明:两组恢复数据的RMSE值分别为0.3169和0.0291,远小于4种对比方法的RMSE值。利用双稳态随机共振对2组恢复数据进行故障特征提取,信噪比显著提高,分别为-13.2647和-15.5212,进一步验证提出方法的准确性。 展开更多
关键词 信息采集 数据恢复 轴承故障诊断 张量分解 缺失值数据 特征提取 振动测量 风电机组
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基于脑电节律能量与模糊熵的VR诱发晕动症水平检测研究 被引量:1
10
作者 周占峰 化成城 +3 位作者 柴立宁 严颖 刘佳 付荣荣 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第2期490-500,共11页
晕动症一直是影响虚拟现实用户体验及限制虚拟现实行业发展的一个关键因素。为解决这一问题,本文研究了虚拟现实晕动症对大脑神经活动的影响,并利用脑电特征对晕动症水平进行检测。为得到可度量眩晕水平的特征,记录受试者在体验眩晕测... 晕动症一直是影响虚拟现实用户体验及限制虚拟现实行业发展的一个关键因素。为解决这一问题,本文研究了虚拟现实晕动症对大脑神经活动的影响,并利用脑电特征对晕动症水平进行检测。为得到可度量眩晕水平的特征,记录受试者在体验眩晕测试场景前及过程中的脑电信号,计算节律能量和模糊熵,并利用统计分析进行特征选择,最后分类验证该特征的有效性。结果表明,受试者产生晕动症时,CP4和Oz的θ、α频段能量及C4的β、γ频段能量显著降低(p<0.01);在模糊熵方面,δ频段有FC4、Cz模糊熵值显著升高(p<0.0001),β频段有O1模糊熵值显著降低(p<0.0001)。对比线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)、逻辑回归(Logistic regression,LR)和支持向量机(Support vector machine,SVM),K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法的分类效果较好,它在节律能量和模糊熵上的分类准确率分别为89%和91%。本研究表明脑电节律能量及模糊熵有望成为晕动症水平检测的有效指标,为研究虚拟现实晕动症成因及缓解方案提供客观依据。 展开更多
关键词 虚拟现实 晕动症 脑电信号 模糊熵
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基于图正则化约束频域组稀疏模型的风电机组滚动轴承故障诊断
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作者 李继猛 王泽 +1 位作者 史清心 孟宗 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期1909-1919,共11页
风电机组的非平稳运行、嘈杂环境以及强电磁干扰等影响,使得滚动轴承故障脉冲易被强噪声淹没,微弱特征难以准确识别。提出了一种图正则化约束的频域组稀疏模型,在不依赖周期先验的前提下,实现滚动轴承故障特征的有效提取。将振动信号转... 风电机组的非平稳运行、嘈杂环境以及强电磁干扰等影响,使得滚动轴承故障脉冲易被强噪声淹没,微弱特征难以准确识别。提出了一种图正则化约束的频域组稀疏模型,在不依赖周期先验的前提下,实现滚动轴承故障特征的有效提取。将振动信号转化成图信号以构造图正则化约束,利用结构化信息指导惩罚力度,提高稀疏重构的准确性;构建图正则化约束的频域组稀疏模型,给出了组内分量收缩阈值的确定方法,并利用近端映射来简化目标函数以优化求解;最后,利用构造的综合评价指标和蛾焰优化算法优化模型参数,通过对重构后时域稀疏信号的包络谱分析识别滚动轴承故障。数值仿真和实验结果表明,所提方法具有良好的抗噪性能,能够有效地提取强噪声干扰下滚动轴承的微弱故障特征。 展开更多
关键词 风电机组滚动轴承 故障诊断 组稀疏 图正则化
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基于RQA与GG聚类的滚动轴承故障识别 被引量:30
12
作者 张淑清 包红燕 +2 位作者 李盼 李新新 姜万录 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期1385-1390,共6页
提出递归定量分析与GG聚类相结合的滚动轴承故障识别方法。利用能够表征信号发散程度的RQA参数——确定率和分层率组成轴承故障识别的特征向量,结合GG模糊聚类实现滚动轴承故障模式识别。对实际故障数据进行分析,结果表明,该方法不仅能... 提出递归定量分析与GG聚类相结合的滚动轴承故障识别方法。利用能够表征信号发散程度的RQA参数——确定率和分层率组成轴承故障识别的特征向量,结合GG模糊聚类实现滚动轴承故障模式识别。对实际故障数据进行分析,结果表明,该方法不仅能够识别滚动轴承的不同程度损伤,而且能够实现不同部位的轴承故障诊断。研究结果为滚动轴承故障识别提供了一种高效、直观的新方法。 展开更多
关键词 故障诊断 递归图 递归定量分析 GG模糊聚类
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基于EEMD样本熵和GK模糊聚类的机械故障识别 被引量:31
13
作者 王书涛 李亮 +1 位作者 张淑清 孙国秀 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第22期3036-3040,3044,共6页
针对目前各种机械故障诊断方法的局限性,提出了基于总体平均经验模式分解(EEMD)样本熵和GK模糊聚类的故障特征提取和分类方法,建立了一种机械故障准确识别的有效途径。首先,对机械振动信号进行EEMD分解,得到若干不同时间尺度的固有模态... 针对目前各种机械故障诊断方法的局限性,提出了基于总体平均经验模式分解(EEMD)样本熵和GK模糊聚类的故障特征提取和分类方法,建立了一种机械故障准确识别的有效途径。首先,对机械振动信号进行EEMD分解,得到若干不同时间尺度的固有模态函数(IMF)分量。其次,通过相关性分析和能量相结合的准则对IMF分量进行筛选,并将筛选出的IMF分量的样本熵组成故障特征向量。最后,将构造的特征向量输入到GK模糊聚类分类器中进行聚类识别。实验及工程实例证明了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 总体平均经验模式分解(EEMD) 样本熵 GK模糊聚类 机械故障识别
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基于PCA和多变量极限学习机的轴承剩余寿命预测 被引量:24
14
作者 何群 李磊 +1 位作者 江国乾 谢平 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期984-989,共6页
提出了一种基于主成分分析(PCA)和多变量极限学习机(MELM)的轴承剩余寿命预测方法。该方法首先利用PCA技术融合多个表征轴承运行状态与衰退趋势的时域频域特征指标来消除特征间的冗余性和相关性;进一步在单变量极限学习机(ELM)的基础上... 提出了一种基于主成分分析(PCA)和多变量极限学习机(MELM)的轴承剩余寿命预测方法。该方法首先利用PCA技术融合多个表征轴承运行状态与衰退趋势的时域频域特征指标来消除特征间的冗余性和相关性;进一步在单变量极限学习机(ELM)的基础上构建多变量极限学习机模型来预测轴承剩余寿命。该方法克服了传统单变量极限学习机结构简单、信息匮乏等缺点,能有效提高轴承剩余寿命的预测精度。运用全寿命轴承振动数据对模型进行验证,结果表明,相比单独应用ELM模型或MELM模型,基于PCA和MELM剩余寿命预测方法具有更高的预测精度和稳定性。 展开更多
关键词 主成分分析 极限学习机 多变量极限学习机 剩余寿命预测
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混沌预测模型改进及在电力日负荷预测中的应用 被引量:13
15
作者 张淑清 师荣艳 +3 位作者 张立国 严冰 张航飞 贺朋 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期208-214,共7页
针对电力日负荷预测中基于最大Lyapunov指数的传统混沌预测模型的缺陷,提出以下改进思想:采用微分熵法同时确定嵌入维数和延迟时间,改善相空间重构质量的同时,有效减少计算量;引入夹角参数,在与中心点距离最短的点中,筛选夹角最小的点... 针对电力日负荷预测中基于最大Lyapunov指数的传统混沌预测模型的缺陷,提出以下改进思想:采用微分熵法同时确定嵌入维数和延迟时间,改善相空间重构质量的同时,有效减少计算量;引入夹角参数,在与中心点距离最短的点中,筛选夹角最小的点作为最终邻近点;基于相似性原理,引入取舍规则,使得计算结果唯一确定。本文方法解决了传统预测模型计算量大、运算速度慢、预测精度不高以及正负号选取等问题。通过对典型混沌系统数值验证和某地区实际电力负荷系统的预测分析证明了本文方法的可靠性和高效性,为电力日负荷预测提供了一种新的有效途径。 展开更多
关键词 混沌预测模型 微分熵 邻近点筛选 取舍规则 负荷预测
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基于压缩信息特征提取的滚动轴承故障诊断方法 被引量:23
16
作者 孟宗 李晶 +1 位作者 龙海峰 潘作舟 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期806-812,共7页
压缩感知作为一种新型压缩采样方法,利用信号稀疏特性以远低于奈奎斯特采样定理的采样速率压缩采集信号,减小数据采集、传输、存储的硬件压力。基于压缩感知框架下压缩采集的信号,提出了一种滚动轴承故障诊断新方法。该方法选择部分hada... 压缩感知作为一种新型压缩采样方法,利用信号稀疏特性以远低于奈奎斯特采样定理的采样速率压缩采集信号,减小数据采集、传输、存储的硬件压力。基于压缩感知框架下压缩采集的信号,提出了一种滚动轴承故障诊断新方法。该方法选择部分hadamard矩阵作为测量矩阵,将峭度因子、方差、波形因子作为敏感特征参量,不重构压缩测量量,直接利用压缩采集信息,提取敏感特征,然后通过PSO-SVM算法进行模式识别从而实现故障诊断。研究结果表明,在一定压缩比范围内,利用该方法能够在降低平均采样速率的同时用更少的数据量表现故障特征,实现滚动轴承故障诊断。 展开更多
关键词 压缩感知 HADAMARD矩阵 特征提取 故障诊断
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基于深度信念网络的风机主轴承状态监测方法 被引量:23
17
作者 王洪斌 王红 +2 位作者 何群 王跃灵 周振 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期948-953,共6页
提出了一种基于深度信念网络(DBN)的风电机组主轴承状态监测方法。为了降低建模难度并减少训练时间,首先利用相关系数法选取建模变量,进而建立主轴承正常行为的DBN温度模型并用于主轴承温度预测。该模型克服了传统神经网络随机初始化网... 提出了一种基于深度信念网络(DBN)的风电机组主轴承状态监测方法。为了降低建模难度并减少训练时间,首先利用相关系数法选取建模变量,进而建立主轴承正常行为的DBN温度模型并用于主轴承温度预测。该模型克服了传统神经网络随机初始化网络权重、易陷入局部最小值等缺点,能有效提高主轴承温度的预测精度。然后采用指数加权移动平均法(EWMA)对主轴承温度残差序列进行分析,并利用核密度估计方法确定故障阈值。最后基于实测的数据采集与监视控制(SCADA)系统数据对主轴承故障进行模拟。结果表明,与传统预测方法相比,该方法能有效地实现主轴承的异常状态监测。 展开更多
关键词 数据采集与监视控制 深度信念网络 温度建模 状态监测
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基于LMD多尺度熵和概率神经网络的滚动轴承故障诊断方法 被引量:37
18
作者 孟宗 胡猛 +1 位作者 谷伟明 赵东方 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期433-437,共5页
研究了一种基于LMD多尺度熵和概率神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法将故障信号自适应地分解为若干乘积函数分量,然后将各分量的多尺度熵作为故障特征向量输入概率神经网络进行模式识别,实现了对损伤位置和损伤程度的诊断。将该... 研究了一种基于LMD多尺度熵和概率神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法将故障信号自适应地分解为若干乘积函数分量,然后将各分量的多尺度熵作为故障特征向量输入概率神经网络进行模式识别,实现了对损伤位置和损伤程度的诊断。将该方法与基于LMD时域统计量和神经网络的滚动轴承故障诊断方法进行了对比。实验结果表明,基于LMD多尺度熵和概率神经网络的方法能对滚动轴承故障进行有效的识别与诊断。 展开更多
关键词 局部均值分解 故障特征提取 多尺度熵 概率神经网络 故障诊断
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三维荧光光谱及平行因子分析在石油类污染物检测分析中的应用 被引量:11
19
作者 潘钊 王玉田 +2 位作者 邵小青 吴希军 杨丽丽 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期714-718,共5页
以三维荧光光谱技术结合平行因子分析算法研究了石油类污染物识别与浓度测量方法,重点分析了两种以上成品油共存时对测量的影响。以0#柴油、97#汽油与煤油的CCl4溶液为测量样本,通过两种或三种油不同配比的混合溶液来模拟多种石油类污... 以三维荧光光谱技术结合平行因子分析算法研究了石油类污染物识别与浓度测量方法,重点分析了两种以上成品油共存时对测量的影响。以0#柴油、97#汽油与煤油的CCl4溶液为测量样本,通过两种或三种油不同配比的混合溶液来模拟多种石油类污染物共存的状态,研究平行因子分析方法在复杂混合物共存体系成分分析时的特点。实验分别针对汽柴油混合溶液、柴煤油混合溶液以及存在少量煤油干扰成分的汽柴油溶液,分解得到各溶质的激发与发射特征光谱,实现了各混合样品中主要成分含量的同时测量,计算了平均回收率。结果表明,该方法能够实现石油类污染物中共存成分的识别与浓度测量。 展开更多
关键词 三维荧光光谱 平行因子分析 石油类污染物 成分检测
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基于MEMD互近似熵及FCM聚类的轴承故障诊断方法 被引量:11
20
作者 张淑清 胡永涛 +3 位作者 李盼 包红燕 姜万录 钱磊 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第19期2613-2618,共6页
提出了一种基于掩蔽经验模式分解(MEMD)互近似熵及模糊C均值聚类(FCM)的滚动轴承故障诊断新方法。MEMD可以有效抑制经验模式分解存在的模态混叠问题;互近似熵是近似熵的改进,能更好体现信号的不规则度和复杂度。信号经掩蔽经验模式分解... 提出了一种基于掩蔽经验模式分解(MEMD)互近似熵及模糊C均值聚类(FCM)的滚动轴承故障诊断新方法。MEMD可以有效抑制经验模式分解存在的模态混叠问题;互近似熵是近似熵的改进,能更好体现信号的不规则度和复杂度。信号经掩蔽经验模式分解后得到一组平稳的本征模函数(IMF),通过能量分析筛选出与原始信号最为相关的几个IMF分量,计算其互近似熵值以作为故障特征向量,能够直观体现设备的运行状况。故障模式识别采用的FCM算法,计算相对简单,聚类效果好。实验分析证明了该方法的优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 掩蔽经验模式分解 互近似熵 模糊C均值聚类
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