检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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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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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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基于电流的主轴性能退化评估方法

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北京理工大学学报 2019年第1期39卷 22-27页

作者：王红军邹安南左云波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

为提高精密机床主轴检测的准确性,提出了一种基于电流的主轴性能退化评估方法.建立了主轴性能退化模型,使主轴状态便于监测和评估.首先采用小波包阈值对电流信号进行去噪处理,对去噪后的电流信号提取时频域特征量,构造多域特征空间.然... 详细信息

为提高精密机床主轴检测的准确性,提出了一种基于电流的主轴性能退化评估方法.建立了主轴性能退化模型,使主轴状态便于监测和评估.首先采用小波包阈值对电流信号进行去噪处理,对去噪后的电流信号提取时频域特征量,构造多域特征空间.然后利用主成分分析法(PCA)进行数据降维,用降维后的样本进行支持向量机回归建模.采用粒子群算法(PSO)对支持向量机模型进行参数优化,以获得最优性能退化模型.将该模型应用于主轴实验台主轴性能退化评估,实验结果表明该方法原理正确,可以准确评价主轴性能.

关键词：主轴性能退化主成分分析法(PCA) 粒子群算法支持向量机(SVM)

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微机械气流式全方位姿态传感器的敏感机理

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压电与声光 2009年第6期31卷 797-799,810页

作者：宋佳朴林华刘玉洁李言杰张福学北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100101

采用有限元法,解释了微机械气流式全方位水平姿态传感器的敏感机理。通过建立敏感元件的三维模型,计算了敏感元件内气流速度在不同倾斜状态下的分布。结果表明,热源周围两两相对的热敏电阻处的气流速度之差随着倾斜角度的变化而改变;随... 详细信息

采用有限元法,解释了微机械气流式全方位水平姿态传感器的敏感机理。通过建立敏感元件的三维模型,计算了敏感元件内气流速度在不同倾斜状态下的分布。结果表明,热源周围两两相对的热敏电阻处的气流速度之差随着倾斜角度的变化而改变;随着倾斜角度的增加,两热敏电阻处的气流速度之差加大,流过两热敏电阻的电流之差加大,电桥失去平衡,输出一个与倾斜角度相对应的电压。有限元计算方法为该传感器的优化设计开辟了有效的研究途径。

关键词：微机械气流全方位敏感机理

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综合传动系统时变工况动力学建模与求解方法研究

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中国机械工程 2023年第22期34卷 2665-2673页

作者：张丁戈王立勇李乐张金乐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 中国北方车辆研究所北京100072

为满足特种车辆综合传动系统在实际复杂工况下负载特性实时监测与健康管理的需求,采用行星变速机构矩阵分析方法和数值求解方法,以实车传感器数据作为输入,建立了可实现时变工况下快速连续求解传动输出转速和扭矩的综合传动系统动力学模... 详细信息

为满足特种车辆综合传动系统在实际复杂工况下负载特性实时监测与健康管理的需求,采用行星变速机构矩阵分析方法和数值求解方法,以实车传感器数据作为输入,建立了可实现时变工况下快速连续求解传动输出转速和扭矩的综合传动系统动力学模型,构建了行星变速机构运动学矩阵、运动微分方程与力矩平衡方程,提出了时变工况下动力学模型的快速连续求解方法以及在道路负载信息缺失的条件下进行道路负载求解的方法,并将计算所得的传动输出转速和扭矩在起步、换挡和加速三种典型工况下与台架试验结果进行了对比分析。结果表明,构建的动力学模型在道路负载信息缺失的条件下,可实现对综合传动输出特性的动态仿真计算,为特种车辆综合传动系统服役状态实时监测、动态控制和智能运维提供了支撑。

关键词：特种车辆传动系统行星变速动态建模时变工况

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