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噪声环境下机械故障源的盲分离 被引量:22
1
作者 李志农 郝伟 +2 位作者 韩捷 何永勇 褚福磊 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期110-113,共4页
在机械故障盲分离中,传感器所获得的信号常常受到未知的不同类型的噪声干扰,忽略噪声的影响往往产生很差的分离效果。为克服此不足,结合小波变换和盲源分离,提出了一种在未知强背景噪声环境下的机械故障源分离方法,即小波消噪-BSS-小波... 在机械故障盲分离中,传感器所获得的信号常常受到未知的不同类型的噪声干扰,忽略噪声的影响往往产生很差的分离效果。为克服此不足,结合小波变换和盲源分离,提出了一种在未知强背景噪声环境下的机械故障源分离方法,即小波消噪-BSS-小波消噪方法,仿真和实验结果表明该方法是有效的。 展开更多
关键词 故障诊断 盲源分离 小波消噪 独立分量分析
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基于嵌入式技术的机械故障诊断巡检系统研制 被引量:8
2
作者 陈磊 韩捷 +2 位作者 孙俊杰 雷文平 董辛旻 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2007年第10期27-29,共3页
研究开发了基于嵌入式技术的设备故障诊断巡检系统。介绍了系统的总体结构,设计了仪器系统的硬件电路和软件程序,阐述了系统软件和应用软件的功能。嵌入式技术的应用使得巡检系统前端仪器小巧、便携,增强了系统的易用性;前端仪器的网络... 研究开发了基于嵌入式技术的设备故障诊断巡检系统。介绍了系统的总体结构,设计了仪器系统的硬件电路和软件程序,阐述了系统软件和应用软件的功能。嵌入式技术的应用使得巡检系统前端仪器小巧、便携,增强了系统的易用性;前端仪器的网络功能和后端管理软件的网络化结构设计方便了信息管理和共享,提高了设备管理的自动化水平。仪器系统具有很好的实用性和推广价值。 展开更多
关键词 故障诊断 嵌入式系统 智能仪表 巡检系统
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支持向量数据描述用于机械设备状态评估研究 被引量:22
3
作者 李凌均 韩捷 +2 位作者 郝伟 董辛 何正嘉 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2005年第12期1426-1429,共4页
本文提出了对机械设备运行状态进行评估的新方法———支持向量数据描述方法。该方法应用在机械故障诊断和状态监测中,仅仅依靠正常运行时的数据信号,而不需要故障数据,就可以监测机器的运行状态。给出了机组运行状态优劣的定量指标,从... 本文提出了对机械设备运行状态进行评估的新方法———支持向量数据描述方法。该方法应用在机械故障诊断和状态监测中,仅仅依靠正常运行时的数据信号,而不需要故障数据,就可以监测机器的运行状态。给出了机组运行状态优劣的定量指标,从而为设备管理和预知维修提供科学的决策依据。将该方法应用于某炼油厂关键设备的运行状态评估中,及时、正确地评价出设备状态异常,为成功诊断出螺栓裂纹的早期故障提供帮助。 展开更多
关键词 支持向量数据描述 单值分类 状态监测 故障诊断
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基于单分类的机械故障诊断研究及其应用 被引量:12
4
作者 李凌均 韩捷 +1 位作者 王昆 郝伟 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期697-701,共5页
为解决机械智能监测与诊断中缺少故障样本的问题,提出一种机械故障单值分类的新方法——支持向量数据描述法。该方法只需要一类目标样本作为学习样本,而不需要除学习样本以外的其他非目标样本,即可以建立单值分类器,从而将非目标样本从... 为解决机械智能监测与诊断中缺少故障样本的问题,提出一种机械故障单值分类的新方法——支持向量数据描述法。该方法只需要一类目标样本作为学习样本,而不需要除学习样本以外的其他非目标样本,即可以建立单值分类器,从而将非目标样本从目标样本中区分开。提取机械设备正常运行时振动信号的特征值组成学习样本集,建立单分类模型,应用该模型可以对未来的设备运行状态和故障进行识别诊断。该方法应用于某水泥厂煤灰鼓风机故障诊断的工程实践中,取得满意的结果。 展开更多
关键词 支持向量数据描述 单值分类 故障诊断
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基于时频分析的机械设备非平稳信号盲分离 被引量:13
5
作者 李志农 吕亚平 韩捷 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期354-358,共5页
针对传统的机械故障源分离方法忽略信号非平稳性的不足,结合时频分析和盲源分离的各自优点,提出一种基于时频分析的机械设备非平稳信号的盲分离方法,并与传统的机械故障源分离方法进行对比。实验结果表明,对于机械设备非平稳混迭信号,... 针对传统的机械故障源分离方法忽略信号非平稳性的不足,结合时频分析和盲源分离的各自优点,提出一种基于时频分析的机械设备非平稳信号的盲分离方法,并与传统的机械故障源分离方法进行对比。实验结果表明,对于机械设备非平稳混迭信号,必须充分利用信号的非平稳性,才能达到很好的分离效果。文中的研究为机械设备非平稳混迭信号的分离提供一种新方法。 展开更多
关键词 盲源分离 时频分析 故障诊断 非平稳信号
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基于变分贝叶斯理论的机械故障源盲分离方法研究 被引量:12
6
作者 李志农 范涛 +1 位作者 刘立州 卢纪富 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期12-16,共5页
未知噪声环境下机械源信号盲分离方法由于忽略噪声影响往往得到很差的分离效果。针对此问题,提出了一种基于变分贝叶斯独立分量分析的机械故障源分离方法,该方法与传统的机械源分离方法相比,具有以下独特特点,即不需要将未知噪声看成一... 未知噪声环境下机械源信号盲分离方法由于忽略噪声影响往往得到很差的分离效果。针对此问题,提出了一种基于变分贝叶斯独立分量分析的机械故障源分离方法,该方法与传统的机械源分离方法相比,具有以下独特特点,即不需要将未知噪声看成一种独立源,也不需要进行消噪预处理,可直接对噪声干扰的机械源信号进行有效分离。仿真研究表明,提出的方法优于传统的机械源分离方法,分离误差大幅度降低。实验结果也验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 盲源分离 故障诊断 变分贝叶斯 独立分量分析
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旋转机械的全信息能量谱分析方法研究 被引量:44
7
作者 韩捷 石来德 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期364-368,共5页
对旋转机械回转能量谱进行研究。建立回转能量谱的概念 ,定义两种全矢能量谱 ,导出全矢能量谱基于复合信号的简洁计算公式 ,并将其应用于实际故障诊断系统中。实践表明 ,全矢能量谱作为对转子涡动信号处理的能量分析方法 。
关键词 旋转机械 回转能量谱 全矢能量谱 故障诊断 信号处理 能量分析
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机械故障矢功率谱—支持向量机识别方法研究 被引量:6
8
作者 李志农 韩捷 +1 位作者 潘玉娜 李凌均 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第8期214-216,共3页
与传统功率谱相比,矢功率谱融合了多通道的能量信息,反映的信息更全面。而支持向量机为解决机械故障诊断中有限的故障样本识别问题提供了一种有力的工具。基于此,结合矢功率谱和支持向量机,提出了一种故障诊断的新方法。该方法是以矢功... 与传统功率谱相比,矢功率谱融合了多通道的能量信息,反映的信息更全面。而支持向量机为解决机械故障诊断中有限的故障样本识别问题提供了一种有力的工具。基于此,结合矢功率谱和支持向量机,提出了一种故障诊断的新方法。该方法是以矢功率谱作为特征输入到支持向量机的多故障分类器进行故障识别,并应用到旋转机械故障诊断中。同时,该方法还与基于矢功率谱的径向基函数网络识别结果进行了比较,实验结果表明,该方法是有效的,尤其在小样本情况下,SVM识别效果明显优于径向基函数网络。 展开更多
关键词 矢功率谱 支持向量机 故障诊断 信息融合
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旋转机械同源数据全信息倒频谱分析与应用 被引量:4
9
作者 韩捷 董辛旻 +1 位作者 郝伟 李凌均 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期452-455,共4页
提出一种基于旋转机械同源数据融合的全信息倒频谱(fullinformationcepstrum,FIC)分析方法。研究旋转机械同源信息融合的转子回转能量谱,并在此基础上研究全信息倒频谱分析方法。成功地将全信息分析理念拓展到频域分析以外的分析领域,... 提出一种基于旋转机械同源数据融合的全信息倒频谱(fullinformationcepstrum,FIC)分析方法。研究旋转机械同源信息融合的转子回转能量谱,并在此基础上研究全信息倒频谱分析方法。成功地将全信息分析理念拓展到频域分析以外的分析领域,将其应用于高速旋转动力齿轮的故障诊断,取得明显的效果。 展开更多
关键词 同源信息 全信息倒谱 数据融合 故障诊断
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阶比双谱及其在旋转机械故障诊断中的应用 被引量:6
10
作者 韩捷 李军伟 李志农 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期791-795,共5页
双谱分析是处理非线性、非高斯信号的有力工具,然而,它是以分析恒频振动的稳态信号作为前提条件的,对分析旋转机械中广泛存在的变频振动信号(如旋转机械升降速信号)是无能为力的。而阶比双谱是一种分析变频振动信号的新方法,它将非稳态... 双谱分析是处理非线性、非高斯信号的有力工具,然而,它是以分析恒频振动的稳态信号作为前提条件的,对分析旋转机械中广泛存在的变频振动信号(如旋转机械升降速信号)是无能为力的。而阶比双谱是一种分析变频振动信号的新方法,它将非稳态信号按等转角间隔进行采样,得到阶域中的稳定信号,再进行双谱分析;仿真显示该方法优于阶比谱和传统双谱。最后,将该方法成功地应用到旋转机械升降速过程的故障诊断中,实验结果表明该方法是有效的,阶比双谱可很好地分析机械振动的非线性非平稳信号。 展开更多
关键词 阶比双谱 同步整周期采样 旋转机械 故障诊断
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基于嵌入式技术的机械设备点检仪 被引量:3
11
作者 陈磊 韩捷 +1 位作者 孙俊杰 雷文平 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2009年第12期19-21,共3页
点检是掌握设备运行状态的重要手段。点检仪由数据采集、人机交互、通信和存储等单元组成;采用ARM微处理器,设计了数据存储、信号采集等硬件电路;构建了嵌入式Linux操作系统,编写了设备驱动和仪器应用程序,以实现对振动、温度、设备条... 点检是掌握设备运行状态的重要手段。点检仪由数据采集、人机交互、通信和存储等单元组成;采用ARM微处理器,设计了数据存储、信号采集等硬件电路;构建了嵌入式Linux操作系统,编写了设备驱动和仪器应用程序,以实现对振动、温度、设备条码信息、观察量、抄表量的采集和管理;仪器通过USB接口与上位机通信;点检仪小巧、便携、使用方便,和后端软件一起组成的点检管理系统可有效提高设备管理的自动化水平。 展开更多
关键词 故障诊断 点检 嵌入式系统 SC32442B 设备管理
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汽车人机工程综合评价指标体系研究 被引量:6
12
作者 李银霞 刘曼曼 高俊杰 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2014年第5期96-99,共4页
通过对国内外有关汽车人机工程方面的资料进行较详细的分析和研究,初步建立了含有105个指标的5层树状汽车人机工程评价指标体系.利用德尔菲法对15名有多年驾驶经验的驾驶员进行两轮咨询,通过对咨询结果进行统计和分析,筛选出86个指标.... 通过对国内外有关汽车人机工程方面的资料进行较详细的分析和研究,初步建立了含有105个指标的5层树状汽车人机工程评价指标体系.利用德尔菲法对15名有多年驾驶经验的驾驶员进行两轮咨询,通过对咨询结果进行统计和分析,筛选出86个指标.该指标体系的研究和建立,为汽车人机工程综合评价奠定了基础,也可为汽车的设计和评价提供一定的指导. 展开更多
关键词 汽车 人机工程 评价
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基于频谱频段的旋转机械运行状态评价方法 被引量:9
13
作者 王闯 李凌均 +1 位作者 陈宏 张恒 《机床与液压》 北大核心 2011年第19期137-140,共4页
基于通频振动幅值的状态评价方法,虽然简单、直观,但并不能够准确详细地反映机械设备的运行状态。基于此,提出一种基于频谱频段的旋转机械运行状态评价方法。该方法使用频谱各频段的振动烈度作为状态评价参数,以健康度值来定量评价机械... 基于通频振动幅值的状态评价方法,虽然简单、直观,但并不能够准确详细地反映机械设备的运行状态。基于此,提出一种基于频谱频段的旋转机械运行状态评价方法。该方法使用频谱各频段的振动烈度作为状态评价参数,以健康度值来定量评价机械运行状态。将该方法应用于风机的运行状态评价中,结果表明:该方法可以对不同频段所对应的故障进行定量的评估,在对故障进行辨识和定位的同时,并能够标示出故障的严重程度。 展开更多
关键词 频谱频段 振动烈度 状态评价 健康度
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主分量分析和因子隐Markov模型在机械故障诊断中的应用 被引量:3
14
作者 李志农 曾明如 +2 位作者 韩捷 何永勇 褚福磊 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期25-29,共5页
主分量分析(principalcomponentanalysis,PCA)是统计学中分析数据的一种有效方法,可以将高维数据空间变换到低维特征空间,因而可用于多通道冗余消除和特征提取。因子隐Markov模型是隐Markov模型的扩展,它比隐Mark-ov模型更有优势,适用... 主分量分析(principalcomponentanalysis,PCA)是统计学中分析数据的一种有效方法,可以将高维数据空间变换到低维特征空间,因而可用于多通道冗余消除和特征提取。因子隐Markov模型是隐Markov模型的扩展,它比隐Mark-ov模型更有优势,适用于动态过程时间序列的建模,并具有强大的时序模型分类能力,特别适合非平稳、信号特征重复再现性不佳的信号分析。文中结合主分量分析与因子隐Markov模型,提出一种新的故障识别方法,即以主分量分析方法进行冗余消除和故障特征提取,因子隐Markov模型作为分类器。并应用到机械故障诊断中,同时与基于主分量分析的隐Markov模型的识别方法相比较,实验结果表明基于PCA的因子隐Markov模型识别法和基于PCA的隐Markov模型识别法在故障识别上都是有效的,但对于相同的状态空间,前者的训练速度快于后者,尤其是状态空间越大,这种优势越明显。 展开更多
关键词 主分量分析 因子隐Markov模型 冗余消除 故障诊断 模式识别
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基于局域均值分解和Wigner高阶矩谱的机械故障诊断方法的研究 被引量:10
15
作者 刘卫兵 李志农 蒋静 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期170-173,共4页
结合局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)方法和Wigner高阶矩谱,提出一种基于局域均值分解的Wigner高阶矩谱的机械故障诊断方法,该方法保留了LMD和Wigner高阶矩谱的所有优良性能,有效地抑制了Wigner高阶矩谱的交叉项的干扰。仿... 结合局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)方法和Wigner高阶矩谱,提出一种基于局域均值分解的Wigner高阶矩谱的机械故障诊断方法,该方法保留了LMD和Wigner高阶矩谱的所有优良性能,有效地抑制了Wigner高阶矩谱的交叉项的干扰。仿真结果表明,提出的方法优于直接Wigner高阶矩谱和Choi-Williams核滤波后的Wigner高阶矩谱。最后,将该方法应用到轴承故障诊断中,实验结果进一步验证了该方法的的有效性。 展开更多
关键词 局域均值分解 Wigner高阶矩谱 故障诊断 时频分析 滚动轴承
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旋转机械空间域矢谱分析方法与应用 被引量:4
16
作者 韩捷 毕果 郝伟 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2004年第6期605-608,共4页
旋转机械结构的复杂化需要更加精确地了解转子的空间振动形式。为了实现转子振动的三维描述 ,从转子动力学基础理论出发 ,详细研究转子在三维空间的运动形式 ,得出结论 ,转子的单频轴心轨迹为一空间平面的椭圆。以该结论为基础 ,结合双... 旋转机械结构的复杂化需要更加精确地了解转子的空间振动形式。为了实现转子振动的三维描述 ,从转子动力学基础理论出发 ,详细研究转子在三维空间的运动形式 ,得出结论 ,转子的单频轴心轨迹为一空间平面的椭圆。以该结论为基础 ,结合双通道矢量谱分析实现转子的空间域矢谱分析 ,并用工程信号验证其实用性。 展开更多
关键词 矢谱分析 空间域 旋转机械
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基于全矢谱核函数主元分析的旋转机械故障诊断方法研究 被引量:3
17
作者 李志农 王心怡 +1 位作者 张新广 袁振伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期55-57,62,共4页
结合全矢谱和核函数主元分析的各自优点,提出了一种基于全矢谱核函数主元分析的旋转机械故障诊断新方法。该方法充分利用了全矢谱提取回转信息的完整性和全面性,同时又利用了核函数主元分析具有处理非线性问题的能力。提出的方法与传统... 结合全矢谱和核函数主元分析的各自优点,提出了一种基于全矢谱核函数主元分析的旋转机械故障诊断新方法。该方法充分利用了全矢谱提取回转信息的完整性和全面性,同时又利用了核函数主元分析具有处理非线性问题的能力。提出的方法与传统的核函数主元分析方法进行了对比,试验结果表明提出的方法是有效的,非常适合提取旋转机械故障的非线性特征,并能很好的进行旋转机械的故障模式识别。 展开更多
关键词 全矢谱 核函数主元分析 故障诊断
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基于全矢谱的旋转机械谱强度预测技术研究 被引量:7
18
作者 樊碧波 韩捷 张晓冬 《机械设计与制造》 北大核心 2010年第11期217-219,共3页
针对旋转机械单源振动信号信息具有不完善性的缺陷,基于数据融合思想,将全矢谱技术与时间序列预测技术相结合,提出了基于全矢谱技术和时间序列技术的预测方法,并给出其运算方法。实验表明,该方法能够全面、准确地反映机械运转状态的发... 针对旋转机械单源振动信号信息具有不完善性的缺陷,基于数据融合思想,将全矢谱技术与时间序列预测技术相结合,提出了基于全矢谱技术和时间序列技术的预测方法,并给出其运算方法。实验表明,该方法能够全面、准确地反映机械运转状态的发展趋势,是一种准确、有效、实用的旋转机械状态预测方法。 展开更多
关键词 旋转机械故障预测 数据融合 全矢谱 时间序列
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机械连接结构中含圆孔复合材料板的应力计算及仿真分析 被引量:8
19
作者 李成 郑艳萍 《玻璃钢/复合材料》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期3-5,51,共4页
本文针对连接结构中含圆孔的复合材料板,根据非均质各向异性弹性理论建立计算模型。文中的应力场是借助于仿射变换的方法,通过复变应力函数得到的。按照所建立的数学模型对含有圆形孔的复合材料板进行应力分析。不同荷载作用对孔边应力... 本文针对连接结构中含圆孔的复合材料板,根据非均质各向异性弹性理论建立计算模型。文中的应力场是借助于仿射变换的方法,通过复变应力函数得到的。按照所建立的数学模型对含有圆形孔的复合材料板进行应力分析。不同荷载作用对孔边应力集中系数的影响进行探讨,并就两个主方向的杨氏模量的变化对孔边应力的影响进行仿真分析。 展开更多
关键词 连接结构 合材料 孔边应力集中 解析计算 仿真分析
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基于Volterra级数和SVM的旋转机械故障诊断方法研究 被引量:3
20
作者 李志农 蒋静 +2 位作者 赵匡 肖尧先 邬冠华 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期633-637,共5页
提出一种基于Volterra级数和支持向量机的旋转机械故障诊断方法。该方法首先利用量子粒子群优化算法辨识出正常、转子碰摩、转子裂纹、基座松动四种状态下的Volterra核,分别利用一阶Volterra核和前三阶Volterra核作为特征向量,然后将这... 提出一种基于Volterra级数和支持向量机的旋转机械故障诊断方法。该方法首先利用量子粒子群优化算法辨识出正常、转子碰摩、转子裂纹、基座松动四种状态下的Volterra核,分别利用一阶Volterra核和前三阶Volterra核作为特征向量,然后将这些特征向量输入到SVM(support vector machine)分类器中进行识别。实验结果表明,提出的方法是有效的,当利用一阶Volterra核作为特征向量难以区分故障时,可以利用更高阶的Volterra核作为特征向量来区别,这些体现出所提出方法在旋转机械故障诊断中独特的优势。 展开更多
关键词 VOLTERRA级数 支持向量机(support vector machine SVM) 量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization QPSO) 故障诊断
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