检索结果-内蒙古大学图书馆

设备管理与维修 2023年第19期 71-74页

作者：唐长亮贺宇宿博康木孟良北京信息科技大学机电工程学院现代测控技术教育部重点实验室北京100192

汇流行星排是履带车辆综合传动装置中起到分流与汇流作用的重要部件,其功率损失直接影响系统综合传动性能。根据汇流行星排齿轮系统的结构及运行参数,分析了不同转速与负载功率时,齿轮啮合功率损失、轴承功率损失、搅油功率损失与风阻... 详细信息

汇流行星排是履带车辆综合传动装置中起到分流与汇流作用的重要部件,其功率损失直接影响系统综合传动性能。根据汇流行星排齿轮系统的结构及运行参数,分析了不同转速与负载功率时,齿轮啮合功率损失、轴承功率损失、搅油功率损失与风阻功率损失的变化规律;开展了不同转速和负载功率下的汇流行星排传动性能测试。结果表明,随着负载功率的上升,系统功率损失也逐渐增加。当负载功率恒定时,随着齿轮转速提高,系统功率损失越大,与理论分析的一致性较好。所得结论对整车燃油经济性评估提供了理论与试验支撑。

关键词：汇流行星排功率损失传动效率齿轮系统

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液力自动变速箱换挡策略优化研究

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机械科学与技术 2021年第12期40卷 1813-1819页

作者：张金石王立勇李乐北京信息科技大学机电工程学院现代测控技术教育部重点实验室北京100192

重型特种车辆行驶在恶劣环境下,为了保护传动系统,要求不闭锁液力变矩器。本文提出了一种以提高液力变矩器液力工况下传动效率为目的的换挡策略优化方法。首先根据TR50矿车的实车数据制定最佳动力性换挡规律,然后分析液力变矩器工作特性... 详细信息

重型特种车辆行驶在恶劣环境下,为了保护传动系统,要求不闭锁液力变矩器。本文提出了一种以提高液力变矩器液力工况下传动效率为目的的换挡策略优化方法。首先根据TR50矿车的实车数据制定最佳动力性换挡规律,然后分析液力变矩器工作特性,建立数学模型实时计算液力变矩器传动效率,建立优化目标函数,最后在最佳动力性换挡规律基础上对各挡位换挡点做出整体优化。在Simulink仿真系统模型上分别对优化前后的换挡规律进行仿真分析,结果表明,优化后的换挡规律在保证动力性的基础上明显提高了液力变矩器液力工况下的传动效率。

关键词：最佳动力性换挡规律液力工况液力变矩器效率策略优化

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融合改进A^(∗)算法与动态窗口法的机器人避障研究

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仪表技术与传感器 2023年第4期 102-106页

作者：张涛陈璋李玉梅房萍鲁娜巩红雨北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室现代测控技术教育部重点实验室北京100192 中国石油天然气股份有限公司华北油田分公司第三采油厂河北沧州062450

针对机器人在全局未知环境的路径规划中无法进行实时动态避障的问题,提出一种将改进的A^(*)算法与动态窗口法融合的机器人避障方法。首先将传统A^(*)算法3×3搜索领域扩展至5×5搜索领域,并将16个搜索方向进行取舍至9个,同时优... 详细信息

针对机器人在全局未知环境的路径规划中无法进行实时动态避障的问题,提出一种将改进的A^(*)算法与动态窗口法融合的机器人避障方法。首先将传统A^(*)算法3×3搜索领域扩展至5×5搜索领域,并将16个搜索方向进行取舍至9个,同时优化启发函数,通过优化时间复杂度来提升A^(*)算法搜索效率;然后进行冗余节点移除操作,剔除机器人路径中的多余拐点和共线的点;改进后的A^(*)算法较传统A^(*)算法平均减少了65.805%的路径规划时间和4.967%的路径长度。最后将改进的A^(*)算法与动态窗口算法进行结合,使得机器人具有动态避障能力,且保证机器人在局部避障的过程中得到全局路径规划的最优解。

关键词：机器人路径规划动态避障改进A^(*)算法动态窗口法

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基于CEEMD和WOA_LSSVM滚动轴承声信号故障诊断

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组合机床与自动化加工技术 2021年第2期 52-56,61页

作者：孙萧黄民马超北京信息科技大学机电工程学院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

针对强背景噪声下滚动轴承故障诊断问题,结合互补集合经验模态分解(CEEMD)与鲸鱼优化算法优化最小二乘支持向量机(WOA_LSSVM)进行滚动轴承的故障诊断研究。首先对声信号进行快速谱峭度分析并进行带通滤波预处理,提取故障冲击成分;其次,... 详细信息

针对强背景噪声下滚动轴承故障诊断问题,结合互补集合经验模态分解(CEEMD)与鲸鱼优化算法优化最小二乘支持向量机(WOA_LSSVM)进行滚动轴承的故障诊断研究。首先对声信号进行快速谱峭度分析并进行带通滤波预处理,提取故障冲击成分;其次,利用CEEMD算法将滤波信号进行分解运算,得到一系列模态分量(IMF);再利用相关系数法选取有效IMF分量进行信号重构;再提取重构信号的近似熵、峭度、峰峰值、峰值因子、波形因子作为特征值组成特征向量;最后,将归一化的特征向量输入WOA_LSSVM进行故障类别识别。将该方法用于滚动轴承试验数据,并进行对比试验分析,验证了该方法的有效性,提高了故障诊断的准确率。

关键词：滚动轴承故障诊断支持向量机 CEEMD 鲸鱼优化算法

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车联网中的协同通信平均传输时间计算

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电讯技术 2021年第4期61卷 482-487页

作者：赵义飞张月霞北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 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

车联网(Internet of Vehicles,Io V)是智能交通和通信领域的热点课题,协同通信算法的研究是Io V通信的重要技术之一。针对Io V环境下因通信拓扑结构快速变化导致数据信号利用单一通信方式难以高效传输的问题,提出Io V环境下协同通信算法... 详细信息

车联网(Internet of Vehicles,Io V)是智能交通和通信领域的热点课题,协同通信算法的研究是Io V通信的重要技术之一。针对Io V环境下因通信拓扑结构快速变化导致数据信号利用单一通信方式难以高效传输的问题,提出Io V环境下协同通信算法,利用车对车(Vehicle-to-Vehicle,V2V)和车对路(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)协同通信方法,对目标数据从请求到完成的平均传输时间进行了理论分析和推导。仿真结果表明,该算法的传输效率比基于移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)车联网协作传输算法提升40%,比基于分簇V2X车载广播传输算法提升25%;该算法的平均传输时间随着路侧单元(Road Side Unit,RSU)缓存概率从0.5增加至1可提高9%,随着车辆缓存概率从0.5增加至1可提高46%。

关键词：车联网车对车(V2V) 车对路(V2I) 协同通信平均传输时间随机位置

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车联网中基于BP神经网络的智能协同频谱感知算法

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电讯技术 2021年第8期61卷 919-924页

作者：张月霞赵义飞北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 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

针对传统信噪比加权频谱感知方法在车联网(Internet of Vehicles,IoV)环境中受噪声影响较大、感知准确率较低的问题,提出了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的IoV协同频谱感知(Cooperative Spectrum Sensing based on BP ... 详细信息

针对传统信噪比加权频谱感知方法在车联网(Internet of Vehicles,IoV)环境中受噪声影响较大、感知准确率较低的问题,提出了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的IoV协同频谱感知(Cooperative Spectrum Sensing based on BP Neural Network,BP-CSS)算法。该算法首先将本地次用户能量检测结果进行协方差处理,然后通过BP神经网络对次用户信噪比进行权值优化,使用训练好的模型进行协同频谱感知。仿真结果表明,在信噪比0~25 dB范围内、10个次用户协同感知时,该算法在噪声干扰较大的环境中的平均检测准确率为90%,比基于信噪比加权频谱感知方法提升20%,比基于门限值频谱感知方法提升30%。

关键词：车联网 BP神经网络协同频谱感知

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基于视觉的动态手势识别研究综述

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计算机工程与应用 2021年第22期57卷 68-77页

作者：解迎刚王全北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101 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

手势自古以来在人类交流方面扮演着非常重要的角色,而基于视觉的动态手势识别技术是利用计算机视觉、物联网感知等新兴技术和3D视觉传感器等新型设备让机器能够理解人类的手势,从而让人类能和机器更好地交流,因此对于人机交互等领域的... 详细信息

手势自古以来在人类交流方面扮演着非常重要的角色,而基于视觉的动态手势识别技术是利用计算机视觉、物联网感知等新兴技术和3D视觉传感器等新型设备让机器能够理解人类的手势,从而让人类能和机器更好地交流,因此对于人机交互等领域的研究很有意义。介绍了动态手势识别中所用到的传感器技术,并比较了相关传感器的技术参数。通过追踪近年来国内外关于视觉的动态手势识别技术,陈述了动态手势识别的处理流程:手势检测与分割、手势追踪、手势分类。通过对比各流程所涉及的方法,可以发现深度学习具有较强的容错性、高度并行性、抗干扰性等一系列优点,在手势识别领域取得了远高于传统学习算法的成就。最后分析了动态手势识别目前遇到的挑战和未来可能的发展方向。

关键词：视觉动态手势识别手势检测与分割手势追踪手势分类手势识别

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基于高磁导率铁芯的磨粒传感器性能提高方法

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广西大学学报（自然科学版） 2021年第2期46卷 353-361页

作者：范辰王立勇陈涛贾然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

为了提升电感式油液磨粒检测传感器对小尺寸磨损颗粒的检测能力,设计了一种添加高磁导率铁芯的电感式油液磨粒检测传感器。通过在传感器激励线圈及感应线圈外侧添加高磁导率铁芯,优化传感器内部磁特性,以增强磨损颗粒引起的局部磁场扰动... 详细信息

为了提升电感式油液磨粒检测传感器对小尺寸磨损颗粒的检测能力,设计了一种添加高磁导率铁芯的电感式油液磨粒检测传感器。通过在传感器激励线圈及感应线圈外侧添加高磁导率铁芯,优化传感器内部磁特性,以增强磨损颗粒引起的局部磁场扰动,提高传感器输出的感应电动势幅值。分析结果表明,添加高磁导率铁芯即可有效提高传感器背景磁感应强度,减小磁场向无效方向的泄漏,增强其检测灵敏度。最终,通过为传感器各线圈匹配相应厚度的高磁导率铁芯,磨损颗粒引起的传感器输出感应电动势幅值均提高25%以上。本研究使电感式磨粒检测传感器对机械设备初期异常磨损阶段所产生的小尺寸磨损颗粒具备更好的检测性能,也为传感器性能提高方法及其优化设计提供了新的技术方向。

关键词：高磁导率铁芯磨粒传感器磁特性优化磨粒检测性能

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基于谱峭度和CEEMD的滚动轴承声信号故障诊断研究

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现代制造工程 2021年第1期 121-129页

作者：孙萧黄民马超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

使用声信号来诊断轴承故障越来越受到重视。针对滚动轴承故障信号的强背景噪声特点,提出一种基于谱峭度和互补集合经验模态分解(CEEMD)的故障特征提取方法。该方法首先对滚动轴承声信号进行快速谱峭度计算并进行带通滤波预处理,使滚动... 详细信息

使用声信号来诊断轴承故障越来越受到重视。针对滚动轴承故障信号的强背景噪声特点,提出一种基于谱峭度和互补集合经验模态分解(CEEMD)的故障特征提取方法。该方法首先对滚动轴承声信号进行快速谱峭度计算并进行带通滤波预处理,使滚动轴承声信号变得简单且噪声小,故障冲击成分明显;然后利用CEEMD将滤波信号进行分解运算,得到一系列本征模态(IMF)分量;再利用相关系数法和时域特征指标峰值因子选取包含故障信息最丰富的IMF分量;最后用Hilbert算法包络解调分析选取的IMF分量,得到清晰的故障特征频率。经滚动轴承故障实验分析,该方法可以对滚动轴承故障进行有效的诊断。

关键词：滚动轴承故障诊断快速谱峭度互补集合经验模态分解

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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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