检索结果-内蒙古大学图书馆

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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基于多传感器数据关联的综合传动装置服役状态辨识方法

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兵工学报 2024年第2期45卷 574-583页

作者：徐保荣张金乐万丽吴昊阳王立勇 63966部队北京100072 中国北方车辆研究所车辆传动重点实验室北京100072 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

针对综合传动装置在恶劣环境下传感器数据跳变、可靠性差,导致依赖单一传感器信息带来的状态判断虚警率高、服役状态难以准确辨识的问题,提出一种基于多传感器数据关联的综合传动装置服役状态辨识方法。通过时间窗均值关联网络,充分考... 详细信息

针对综合传动装置在恶劣环境下传感器数据跳变、可靠性差,导致依赖单一传感器信息带来的状态判断虚警率高、服役状态难以准确辨识的问题,提出一种基于多传感器数据关联的综合传动装置服役状态辨识方法。通过时间窗均值关联网络,充分考虑关联传感器数据在各时间段的关联程度,可以有效表征复杂工况下传感器数据的关联关系。在时间窗关联度计算方法的基础上进一步构造了误差反向传播(Back Propagation,BP)数据映射模型,完成对关键传感器数据的映射。采用变分模态分解和样本熵(Variational Mode Decomposition-Sample Entropy,VMD-SE)方法对数据进行预处理;利用所提方法计算各传感器数据间的关联性,选取出相关性高的数据;将相关性高的数据输入构造出的BP数据映射模型进行映射。油压数据的案例验证结果表明,时间窗关联度计算方法能准确地衡量传感器数据间的关联性,BP数据映射模型输出的数据能够良好地表征关键传感器数据,二者结合能够有效提升服役状态判断的准确性。

关键词：综合传动状态辨识数据关联映射模型

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低损耗超声波金属化光纤布拉格光栅传感特性研究

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红外与激光工程 2024年第6期53卷 159-165页

作者：田婧祝连庆姚霁峰宋言明张钰民北京信息科技大学光电信息与仪器北京市工程研究中心北京100016 现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学光电测试技术北京市重点实验室北京100192

传统胶粘式表贴封装的光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)传感器在长期使用过程中易出现蠕变、老化等现象,采用性质稳定的金属材料代替高分子聚合物胶粘剂封装可解决上述问题。采用超声波焊接法对FBG进行全覆盖式封装,实现了超低... 详细信息

传统胶粘式表贴封装的光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)传感器在长期使用过程中易出现蠕变、老化等现象,采用性质稳定的金属材料代替高分子聚合物胶粘剂封装可解决上述问题。采用超声波焊接法对FBG进行全覆盖式封装,实现了超低损耗表贴式金属化封装结构,并研究了其温度和应变传感特性。结果表明:采用超声波焊接法进行金属化封装对FBG造成的传输损耗仅为0.04dB,封装后FBG传感器的温度灵敏度系数为26.44pm/℃,应变灵敏度系数为1.18 pm/με,温度和应变传感拟合R-Squared均达到0.9996以上。可见,采用超声波焊接法能够实现结构简单、传感性能可靠的低损耗金属化FBG温度和应变传感器的制作。

关键词：光纤布拉格光栅金属化封装超声波焊接低损耗传感特性

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转子系统数模联动故障诊断方法研究

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电子测量与仪器学报 2025年第1期39卷 165-175页

作者：马康王红军乔琦王正余成龙北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京信息科技大学高端装备制造智能感知与控制北京市国际科技合作基地北京100192 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

针对燃气轮机转子系统故障样本少,样本不均以及跨工况故障诊断的问题,提出一种基于转子系统数模联动的故障诊断方法。基于经典集中质量法建立了转子系统动力学模型,将不对中故障,不平衡故障引入动力学模型建立了转子系统故障动力学微分... 详细信息

针对燃气轮机转子系统故障样本少,样本不均以及跨工况故障诊断的问题,提出一种基于转子系统数模联动的故障诊断方法。基于经典集中质量法建立了转子系统动力学模型,将不对中故障,不平衡故障引入动力学模型建立了转子系统故障动力学微分方程,最后通过龙格库塔法(ode-4/5)对转子系统故障动力学微分方程进行求解,最终得到故障位移仿真信号,为之后数据增强以及数模联动方法做准备。建立结合正交梯度惩罚算法的条件深度卷积生成对抗网络,用此模型将机理模型所得仿真信号作为生成器输入,生成信号样本与真实实验信号作为判别器输入,获得融合机理特性与实际机械特性为一体的生成信号;其次,基于迁移学习理论建立跨工况域适应故障诊断模型,使用结合反卷积算法的短时分数阶傅里叶变换对数据进行视频转换,获得分辨率以及特征更为明显的二维时频图像样本,将结合机理特性与机械特性的数据作为源域、待测其他工况数据作为目标域训练故障诊断模型,通过实验验证,将5种不同故障类别在不同转速与不同故障量下的诊断准确率均达到91%以上,并通过混淆矩阵对结果进行了解释分析,该方法能够有效提高模型的泛化性,并实现转子系统跨工况故障诊断,同条件下优于其他主流诊断方法。

关键词：转子系统故障诊断条件深度卷积生成对抗迁移学习数模联动

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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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基于SECBAM-Densenet模型的步态相位识别研究

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电子测量技术 2024年

作者：付明凯王少红马超北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室

步态识别是下肢外骨骼机器人的关键技术，精准地步态识别对下肢外骨骼机器人的柔性控制具有重要作用。为解决不同个体以及同一个体步态特征（步速、步幅等）的随机性，本文提出了一种基于Densenet改进的SECBAM-Densenet网络模型的步态... 详细信息

步态识别是下肢外骨骼机器人的关键技术，精准地步态识别对下肢外骨骼机器人的柔性控制具有重要作用。为解决不同个体以及同一个体步态特征（步速、步幅等）的随机性，本文提出了一种基于Densenet改进的SECBAM-Densenet网络模型的步态相位识别方法。首先，将两个惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）布置在胫骨前部和大腿前侧的股直肌，采集了200人次受试者前进转弯上楼梯下楼梯四种步态任务的步态数据。然后，对数据进行滤波重采样预处理后作为所提模型的输入。最后，利用SECBAM-Densenet模型得到输出模型的分类结果。结果显示，改进后SECBAM-Densenet模型在同一个体中不同步态相位平均识别准确率达到了95.76%，相比其他模型有0.66%～21.22%的提升。在不同个体中，相位的识别准确率均高于94%。以上试验结果表明，本文提出的模型可以应用于步态相位识别领域，并为下肢外骨骼机器人的柔性控制提供了试验参考。

关键词：步态相位 Densenet SE-net注意力模块空间通道注意力模块

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基于HHO-MLP神经网络的变工况下齿轮箱故障诊断方法研究

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制造技术与机床 2025年第5期 29-35页

作者：蒋章雷郑威门大超刘秀丽查振栋李子涵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

针对变工况下齿轮箱故障信号复杂多变导致故障诊断困难的问题,提出了一种基于哈里斯鹰优化器(Harris hawk optimizer,HHO)优化多层感知机(multi-layer perception,MLP)神经网络的故障诊断方法。首先,采用均方根-均值(root mean square-m... 详细信息

针对变工况下齿轮箱故障信号复杂多变导致故障诊断困难的问题,提出了一种基于哈里斯鹰优化器(Harris hawk optimizer,HHO)优化多层感知机(multi-layer perception,MLP)神经网络的故障诊断方法。首先,采用均方根-均值(root mean square-mean,RMS-MEAN)方法对齿轮箱故障振动信号进行预处理,以降低随机变工况对不同振动信号的影响;其次,引入变工况修正因子k,利用HHO对MLP的超参数进行自动优化,增强振动信号中的周期性特征,构造变工况下最优的MLP网络结构;最后,将特征增强数据输入HHO-MLP中进行故障诊断。通过MCC5-THU齿轮箱故障数据集验证,该方法在变工况下对齿轮箱故障的诊断性能显著优于其他模型,故障分类的准确率可达97.5%,这说明了其在变工况下的有效性。

关键词：齿轮箱变工况哈里斯鹰优化器多层感知机故障诊断

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基于特征金字塔卷积循环神经网络的故障诊断方法

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上海交通大学学报 2022年第2期56卷 182-190页

作者：刘秀丽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

变工况、变载荷设备部件不同故障的特征在信号中所占比例和位置不固定,且包括大量不同场景下的原始振动信号的多尺度复杂性.对此,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)的卷积循环神经网络(CRNN)滚动轴承故障诊断方法.利用卷积神经网络(CNN)... 详细信息

变工况、变载荷设备部件不同故障的特征在信号中所占比例和位置不固定,且包括大量不同场景下的原始振动信号的多尺度复杂性.对此,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)的卷积循环神经网络(CRNN)滚动轴承故障诊断方法.利用卷积神经网络(CNN)框架,并联CNN的卷积层和循环神经网络(RNN)中的长短时记忆(LSTM)层,形成新的CRNN,以充分利用CNN对空间域信息和RNN对时域信息的学习能力;在每一层中权值共享,减少网络参数;利用FPN构建全新特征图,输入一维信号和堆叠后形成的二维信号,对传感器采集的信号进行特征提取,实现故障诊断.利用行星齿轮箱进行故障试验,并进行5折交叉验证,该方法的诊断准确率平均值为99.20%,比基本神经网络模型至少高3.62%,表明该方法诊断精度高、鲁棒性强;利用凯斯西储大学轴承数据集进行验证,证明该方法具有良好的泛用性;利用t-SNE方法对模型的特征学习效果进行可视化分析,结果表明不同故障类别特征具有良好的聚类效果.

关键词：卷积循环神经网络特征金字塔故障诊断特征可视化

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面向近海通信的移动边缘网络动态服务缓存策略

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电讯技术 2024年

作者：庄颖瑜潘春雨李学华北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室

为了实现低时延低能耗的近海通信，研究将动态服务缓存更新机制引入复杂神经网络当中，基于近海通信场景对复杂的神经网络结构进行巧妙的设计，提出了基于双重深度Q网络（Double Deep Q Network， DDQN）的移动边缘动态服务缓存策略（Mo... 详细信息

为了实现低时延低能耗的近海通信，研究将动态服务缓存更新机制引入复杂神经网络当中，基于近海通信场景对复杂的神经网络结构进行巧妙的设计，提出了基于双重深度Q网络（Double Deep Q Network， DDQN）的移动边缘动态服务缓存策略（Mobile Edge Dynamic Service Caching Policy， MEDSCP）。该策略先通过用户终端任务卸载决策博弈得到最佳卸载决策集，然后利用移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）和动态服务缓存更新来减少近海通信环境下任务执行的时延能耗成本，旨在提高近海通信的任务处理效率并扩展该行业的发展潜力。仿真实验结果表明，所提的MEDSCP策略与现有工作相比，能在保证训练效果的前提下实现算法的快速收敛，还能有效降低近海通信的时延能耗加权和。

关键词：博弈论动态缓存近海通信深度强化学习移动边缘计算

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改进熵权TOPSIS的综合传动装置磨损状态评价方法

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湖南大学学报（自然科学版） 2024年第12期51卷 10-18页

作者：陈涛刘勇贾然唐长亮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 中北大学能源与动力工程学院山西太原038507

为提高装置磨损评价的客观性、准确性及可解释性,基于油液光谱检测的多维元素数据,综合应用DTW、熵权TOPSIS和系统聚类方法,提出一种改进熵权TOPSIS磨损状态评价方法.首先,应用DTW方法度量磨损元素序列的相似性,提取磨损敏感特征;其次,... 详细信息

为提高装置磨损评价的客观性、准确性及可解释性,基于油液光谱检测的多维元素数据,综合应用DTW、熵权TOPSIS和系统聚类方法,提出一种改进熵权TOPSIS磨损状态评价方法.首先,应用DTW方法度量磨损元素序列的相似性,提取磨损敏感特征;其次,建立熵权TOPSIS磨损状态评价模型,依据磨损特征携带的信息量及其变异程度,确定其在磨损评价中的贡献权重,获取定量描述磨损程度的劣化度指标;最后,对磨损劣化度指标进行自适应层次聚类,将装置的磨损状态划分为正常磨损、异常磨损和剧烈磨损三阶段.综合传动装置磨损评价实例,通过计算DTW距离提取Fe、Cu、Pb为磨损敏感特征;计算信息熵直接确定Fe、Cu、Pb的磨损评价权重为0.193、0.341和0.466;通过熵加权获取磨损劣化度指标,定量描述装置的磨损变化趋势;并依据劣化度指标将磨损状态聚类为树状结构分界点清晰、可解释性强的磨损三阶段,验证了改进熵权TOPSIS磨损状态评价方法的有效性,该方法能够为综合传动装置健康状态监测提供科学依据.

关键词： DTW 熵权TOPSIS 层次聚类油液光谱磨损评价

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