检索结果-内蒙古大学图书馆

中国机械工程 2015年第23期26卷 3208-3213页

作者：蒋章雷徐小力北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

风电机组是一种典型的大型旋转机械,其运行状态具有变工况、非平稳特点,运行中工况和负载等非故障因素的变化会造成信号能量产生变化,因此传统的基于能量的振动级值及功率谱方法难以有效实现运行稳定性劣化特征的提取。针对该情况,研究... 详细信息

风电机组是一种典型的大型旋转机械,其运行状态具有变工况、非平稳特点,运行中工况和负载等非故障因素的变化会造成信号能量产生变化,因此传统的基于能量的振动级值及功率谱方法难以有效实现运行稳定性劣化特征的提取。针对该情况,研究了高阶累积量运行稳定性劣化特征提取方法,提出了基于敏感性、趋势性、差异性、一致性判断特征提取方法的趋势预测适用性的方法,通过转子实验台多种劣化类型下不同劣化程度状态的实验研究,检验了1.5维谱方法对状态劣化的敏感性、趋势性、差异性、一致性,评估了该方法作为特征提取手段的性能,解决了风电机组传动系统运行稳定性劣化的状态诊断、劣化趋势预测中特征提取方法的选择缺少理论依据的问题。

关键词：传动系统稳定性劣化 1.5 维谱特征提取

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LMD-ICA联合降噪方法在滚动轴承故障诊断中的应用

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中国机械工程 2016年第7期27卷 904-910页

作者：卞家磊朱春梅蒋章雷吕俊燕北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

针对经典独立分量分析(ICA)只能应用于观测源数不少于信号源数的超定盲源分离问题,提出局部均值分解和ICA相结合的欠定盲源分离新方法。该方法将采集的单通道振动信号进行局部均值分解,基于互相关准则对分解的分量进行重组,构建虚拟噪... 详细信息

针对经典独立分量分析(ICA)只能应用于观测源数不少于信号源数的超定盲源分离问题,提出局部均值分解和ICA相结合的欠定盲源分离新方法。该方法将采集的单通道振动信号进行局部均值分解,基于互相关准则对分解的分量进行重组,构建虚拟噪声通道;将虚拟噪声通道与振动信号作为盲源分离的信号输入,采用基于负熵的FastICA算法实现信号源和噪声的分离,从而达到降噪目的。将该方法应用于滚动轴承故障信号,频谱分析结果表明,该方法处理后的信号中噪声得到一定程度滤除,频谱中毛刺更少,故障特征频率更加明显,有利于故障特征的提取,实验分析证明了该方法的有效性。

关键词：独立分量分析局部均值分解降噪滚动轴承故障诊断

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旋转机械运行稳定性劣化的高阶累积量特征提取方法

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中国机械工程 2016年第2期27卷 160-167页

作者：蒋章雷徐小力北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

研究了基于高阶累积量理论的1.5维谱、四阶累积量对角切片谱方法在提取运行稳定性劣化特征方面的性能;从敏感性、趋势性、差异性、一致性角度,讨论了两种特征提取方法的趋势预测适用性。基于构建的转子实验台进行转子系统多种劣化类型... 详细信息

研究了基于高阶累积量理论的1.5维谱、四阶累积量对角切片谱方法在提取运行稳定性劣化特征方面的性能;从敏感性、趋势性、差异性、一致性角度,讨论了两种特征提取方法的趋势预测适用性。基于构建的转子实验台进行转子系统多种劣化类型下不同劣化程度状态的特征提取实验,检验两种方法作为特征提取手段的性能,解决了风电机组传动系统运行稳定性劣化的状态诊断、劣化趋势预测中特征提取方法的选择缺少理论依据的问题。

关键词：风电机组稳定性劣化 1.5维谱四阶累积量对角切片谱特征提取

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局部切空间排列和支持向量机的故障诊断模型

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仪器仪表学报 2012年第12期33卷 2789-2795页

作者：万鹏王红军徐小力北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学机电工程学院北京100192

提出了一种非线性流形学习和支持向量机的故障诊断模型。基于机电系统振动信号时域与频域的20个特征参数构建高维特征空间,利用局部切空间排列的非线性流形学习算法提取出隐藏其中的低维流形,网格搜索算法进行维数和邻域点参数的优化,... 详细信息

提出了一种非线性流形学习和支持向量机的故障诊断模型。基于机电系统振动信号时域与频域的20个特征参数构建高维特征空间,利用局部切空间排列的非线性流形学习算法提取出隐藏其中的低维流形,网格搜索算法进行维数和邻域点参数的优化,实现高维相空间中局部邻域参数的自适应选取,获得机电系统的故障特征。利用K折交叉验证和一对一法构造支持向量机多类故障分类器,采用径向基核函数支持向量机进行机电系统的故障诊断。应用于转子试验台的3种故障状态的识别并与其他故障诊断方法进行分析比较,结果表明基于局部切空间排列和支持向量机的机电系统故障诊断模型诊断精度可达到96.6667%,可以有效提取故障的敏感特征并解决机电系统故障样本缺乏的问题。

关键词：机电系统故障诊断局部切空间排列算法支持向量机网格搜索

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基于EEMD-KPCA和KL散度的垮落煤岩识别

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煤炭学报 2020年第2期45卷 827-835页

作者：李一鸣白龙蒋周翔高宏黄小龙刘相权黄民北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

综放开采中关键工艺放煤自动化的实现,可以使放煤工人远离工作面,远程控制顶煤的放落,从而保障放煤工人的健康问题。而顶煤放落过程中垮落煤岩的实时有效识别是放煤自动化的理论基础。针对垮落煤岩识别的实时性和综放开采的效率问题,基... 详细信息

综放开采中关键工艺放煤自动化的实现,可以使放煤工人远离工作面,远程控制顶煤的放落,从而保障放煤工人的健康问题。而顶煤放落过程中垮落煤岩的实时有效识别是放煤自动化的理论基础。针对垮落煤岩识别的实时性和综放开采的效率问题,基于综放开采现场采集的垮落煤岩冲击液压支架后尾梁的振动信号,提出了一种基于EEMD-KPCA和KL(Kullback-Leibler)散度的垮落煤岩识别方法。该方法首先对振动信号进行集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)得到一组固有模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMFs),分别计算各个IMF的能量,峭度和样本熵,构造表征垮落煤岩的特征向量;然后利用核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)对特征向量进行降维,分别以各个IMF能量、IMF峭度、IMF样本熵构成的向量的KPCA低维特征来表征垮落煤岩;最后计算"未知样本"不同特征向量与垮落煤岩两类样本与之对应的特征向量的KL散度值,通过比较KL散度值来实现垮落煤岩的实时识别,并比较表征垮落煤岩不同特征向量的特征提取耗时和识别有效性。然后利用BP神经网络验证基于EEMD-KPCA的特征向量的有效性。实验结果表明:基于EEMD-KPCA和KL散度的识别方法可以实现垮落煤岩的实时识别,且大大降低了传统垮落煤岩识别方法对综放开采效率的影响;由EEMD分解后的各个IMF的能量和峭度构成的向量的KPCA低维特征最有效。

关键词：综放开采垮落煤岩识别 EEMD KPCA KL散度

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高端数控装备多源信息融合状态识别模型

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仪器仪表学报 2018年第4期39卷 61-66页

作者：王红军谷玉海王茂赵川北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

为了对高档数控装备的运行状态进行实时监测和有效感知,实现对状态的有效识别和判断,提出了一种基于运行状态多源多域空间信息融合的状态识别模型,采用增殖流形的相似度进行状态识别。对高端装备的电流信号和振动信号进行信息融合,对融... 详细信息

为了对高档数控装备的运行状态进行实时监测和有效感知,实现对状态的有效识别和判断,提出了一种基于运行状态多源多域空间信息融合的状态识别模型,采用增殖流形的相似度进行状态识别。对高端装备的电流信号和振动信号进行信息融合,对融合信号的时域、频域、时频域进行特征获取,重构初始特征的多域高维相空间,采用局部线性嵌入结构进行降维,优化本征维数,采用距离判据获得低维敏感特征,构建低维流形特征的增殖相似度参数实现对设备不同状态的识别。最后将该模型用于主轴试验台和某加工中心进行了试验验证,快速有效方便地识别出主轴的不同状态,验证了模型的有效性。

关键词：高端数控装备多源信息融合状态识别模型

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基于轴心轨迹流形拓扑空间的转子系统故障诊断

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机械工程学报 2014年第5期50卷 95-101页

作者：王红军徐小力万鹏北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学机电工程学院北京100192

提出一种基于轴心轨迹流形拓扑空间的转子系统故障诊断新方法。采用总体平均经验模态分解对采集现场的振动信号进行处理,将降噪后的IMF分量重构形成还原信号。采用还原的信号构成轴心轨迹,将获得的每一个轴心轨迹看作高维流形特征的一... 详细信息

提出一种基于轴心轨迹流形拓扑空间的转子系统故障诊断新方法。采用总体平均经验模态分解对采集现场的振动信号进行处理,将降噪后的IMF分量重构形成还原信号。采用还原的信号构成轴心轨迹,将获得的每一个轴心轨迹看作高维流形特征的一个维度,进行轴心轨迹流形高维空间的相重构。采用基于非线性局部切空间流形学习算法对高维特征进行降维,网格搜索算法进行局部切空间维数和邻域点数的寻优,最终获得轴心轨迹流形拓扑空间内的敏感特征。应用该方法进行试验台转子系统的正常、不对中、碰摩三种类型的故障诊断,得到可视化的流形敏感特征。将其应用于数控车床主轴正常和偏心的特征获取并采用支持向量机(Support vector machine,SVM)进行故障诊断,训练准确率为98.8636%,测试准确率为99%。验证了算法的有效性。

关键词：轴心轨迹局部切空间敏感特征识别故障诊断

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物联网双层耦合动力学信息传播模型研究

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3165-3173页

作者：张月霞常凤德北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100020 高动态导航北京市实验室北京100020

信息传播模型的研究是物联网领域的重要组成部分,它有助于提高物联网系统的性能和效率,促进物联网技术的进一步发展,针对物联网通信中影响信息传播的因素复杂且不稳定的问题,该文提出一种双层耦合信息传播模型SIVR-UAD,通过分析物联网... 详细信息

信息传播模型的研究是物联网领域的重要组成部分,它有助于提高物联网系统的性能和效率,促进物联网技术的进一步发展,针对物联网通信中影响信息传播的因素复杂且不稳定的问题,该文提出一种双层耦合信息传播模型SIVR-UAD,通过分析物联网中不同状态的设备和用户对信息传播的影响,建立了6种耦合状态,并利用马尔科夫方法分析耦合节点的状态变化过程,找到信息传播平衡点,最后通过理论分析证明了模型的平衡点的唯一性以及稳定性。仿真结果表明,在3组不同的初始耦合节点数下,SIVR-UAD模型中的6种耦合节点数量变化始终趋向同一稳定水平,证明了该模型的平衡点和稳定性。

关键词：物联网通信 SIVR-UAD 双层耦合信息传播模型稳定性证明

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机器人铣削加工颤振自适应识别方法研究

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中国机械工程 2023年第18期34卷 2165-2176页

作者：籍永建姚利诚北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室北京100192 北京信息科技大学机电工程学院北京100192

针对机器人铣削颤振形式复杂、难以有效识别的问题,提出一种机器人铣削加工颤振自适应识别方法。首先对原始振动信号进行信号分离,保留能够表征机器人加工状态的信息;然后采用不同信号功率谱熵之间的差值表征不同铣削状态下振动信号的... 详细信息

针对机器人铣削颤振形式复杂、难以有效识别的问题,提出一种机器人铣削加工颤振自适应识别方法。首先对原始振动信号进行信号分离,保留能够表征机器人加工状态的信息;然后采用不同信号功率谱熵之间的差值表征不同铣削状态下振动信号的频率分布特性,采用原始信号的标准偏差表征机器人铣削振动信号的时域特性。采用上述特征指标构建能够表征机器人不同铣削状态的三维特征向量矩阵,将特征向量输入支持向量机,构建机器人铣削加工颤振自适应识别模型。对模型进行验证,并与现有方法进行对比,结果表明,构建的机器人铣削颤振自适应识别模型能够准确识别机器人铣削加工过程中的再生颤振与低频颤振;对于稳定、早期颤振、剧烈颤振、低频颤振以及空载等状态的识别准确率达到93%,优于现有方法。

关键词：机器人铣削颤振识别特征提取智能模型

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基于多域空间状态特征的高端装备运行可靠性评价

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仪器仪表学报 2016年第4期37卷 804-810页

作者：王红军汪亮北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室北京100192

机械设备运行可靠性对设备状态监测及故障诊断具有重要意义。传统可靠性评估方法依赖于大量故障样本,运用在单台设备可靠性评估上的实际意义有限。本文提出一种基于设备状态特征空间的运行可靠性评价方法。采集设备运行过程中的振动信号... 详细信息

机械设备运行可靠性对设备状态监测及故障诊断具有重要意义。传统可靠性评估方法依赖于大量故障样本,运用在单台设备可靠性评估上的实际意义有限。本文提出一种基于设备状态特征空间的运行可靠性评价方法。采集设备运行过程中的振动信号,获取时频域信息特征;采用小波包分解提取能量分布特征,构建高维特征空间。应用流形学习优化算法进行降维,获得其低维敏感特征空间,计算当前状态与正常状态的特征子空间的夹角,建立其映射关系,表征设备的当前运行可靠性。将该方法应用于不同状态下的转子实验台和滚动轴承实验台振动数据,实验结果表明:该方法对设备进行运行可靠性评价合理有效,具有很好的工程应用价值。

关键词：运行可靠性状态特征能量分布映射关系

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