检索结果-内蒙古大学图书馆

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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3D打印碳纤维复合材料件缺陷识别方法研究

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电子测量技术 2025年第5期 137-146页

作者：张嘉宁韩凤霞王红军刘淑聪汪俊北京信息科技大学机电工程学院高端装备智能感知与控制北京市国际科技合作基地北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室南京航空航天大学机电工程学院

3D打印碳纤维增强复合材料构件常见缺陷包括裂纹、气泡、脱粘和分层等。然而，传统的红外热图处理技术存在边缘模糊、“伪影”等问题，并未充分利用像素值在时间维度上的信息。因此，提出了一种基于时序信息的自适应中值滤波算法。结合... 详细信息

3D打印碳纤维增强复合材料构件常见缺陷包括裂纹、气泡、脱粘和分层等。然而，传统的红外热图处理技术存在边缘模糊、“伪影”等问题，并未充分利用像素值在时间维度上的信息。因此，提出了一种基于时序信息的自适应中值滤波算法。结合当前像素在时间维度上的变化信息，利用z-score离群值去除法，判断当前像素在一定时间维度内是否异常，从而减少噪声污染。实验证明：该算法与小波分解去噪、张量主成分分析等方法相比，信噪比指数平均高出6.155 dB,边缘保持良好。此外，使用半高宽测量法、最大类间差法和高斯拉普拉斯算子量化了缺陷，实验表明碳纤维含量和激励时间影响缺陷量化的精度。

关键词： 3D打印复合材料红外图像基于时序信息的自适应中值滤波

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需求扰动作用下的供应链库存系统优化模型

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中国机械工程 2023年第14期34卷 1672-1682,1700页

作者：吴迎年张晶李庆奎焦帅北京信息科技大学自动化学院北京100192 智能物联与协同控制研究所北京100192 高端装备智能感知与控制北京市国际科技合作基地北京100192

针对需求扰动作用下的供应链库存系统,设计了一种改进型滑模控制器与扰动观测器相结合的供应链库存系统优化模型。基于供应链系统产品运营逻辑关系建立了三级网状供应链系统的动态库存模型;设计了基于自适应指数趋近律的改进型滑模控制... 详细信息

针对需求扰动作用下的供应链库存系统,设计了一种改进型滑模控制器与扰动观测器相结合的供应链库存系统优化模型。基于供应链系统产品运营逻辑关系建立了三级网状供应链系统的动态库存模型;设计了基于自适应指数趋近律的改进型滑模控制器和扰动观测器相结合的优化模型。在保证系统稳定的前提下,该优化模型能抑制需求扰动对供应链库存系统的影响。仿真对比实验验证了优化模型的有效性。

关键词：需求扰动供应链库存系统改进型滑模控制器扰动观测器

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基于IMU与sEMG混合信号的实时手势分类算法研究

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系统仿真学报 2023年第2期35卷 359-371页

作者：王涛吴迎年杨睿孙乐音北京信息科技大学自动化学院北京100092 高端装备智能感知与控制北京市国际科技合作基地北京100192 智能物联与协同控制研究所北京100101

为了提高表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)的手势分类准确率,通过惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)与采集姿态信号与sEMG的混合信号,提出了GRUBiLSTM双层网络的实时手势分类算法。第1层门控循环单元(gated recu... 详细信息

为了提高表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)的手势分类准确率,通过惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)与采集姿态信号与sEMG的混合信号,提出了GRUBiLSTM双层网络的实时手势分类算法。第1层门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)利用能量组合算子特征对混合信号进行突变点检测,定位运动态数据起始点;第2层双向长短时记忆循环神经网络(Bi-directional long short term memory,BiLSTM)使用能量核相图特征对运动态混合信号进行2个方向10种手势的分类。通过离线模型优化,分类算法识别时间低于40 ms,突变点检测精度88.7%以上,手势分类准确率为85%,信息传输率(informationtranslaterate, ITR)达到89.9 bits/min,与基于机器学习的分类算法相比,在准确率与计算效率上具有优势。

关键词：表面肌电信号惯性测量单元门控循环单元双向长短时记忆循环神经网络手势分类

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基于改进的DenseNet-ViT联合网络和迁移学习的燃气轮机转子故障诊断

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电子测量与仪器学报 2024年第11期38卷 40-47页

作者：乔琦王红军马康王正余成龙北京信息科技大学机电工程学院北京100192 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 北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室北京100192

实际工业环境中,燃气轮机转子故障数据难以采集导致故障样本稀缺,无法满足故障模型的海量训练要求。利用DenseNet在图像特征提取方面的和Transformer结构在视觉领域上的优势,提出了一种基于改进的DenseNet-ViT联合网络的燃气轮机转子故... 详细信息

实际工业环境中,燃气轮机转子故障数据难以采集导致故障样本稀缺,无法满足故障模型的海量训练要求。利用DenseNet在图像特征提取方面的和Transformer结构在视觉领域上的优势,提出了一种基于改进的DenseNet-ViT联合网络的燃气轮机转子故障诊断方法。首先舍弃掉DenseNet的分类层,只需利用DenseNet的特征提取层,随后将改进的DenseNet的输出层连接到ViT模型的输入层构成联合网络;另外针对故障模型训练耗时长的问题,利用迁移学习将训练好模型权重参数进行迁移可以加快训练时间,节省计算资源。利用在实验室构建的燃气轮机转子模拟实验台可以获得燃气轮机转子故障模拟数据,在某型号燃气轮机试车台上获得了真实环境下的转子不同类型的故障数据,利用模拟数据与真实数据进行模型测试可以更好的检验所提出方法的可靠性。实验结果表明:在两种不同转子故障数据集测试中分别达到了96.8%和97.3%的故障识别准确率,表明该方法具有较高的转子故障识别精度;在后续设置的对比验证实验中,通过与CNN以及VGG-16等进行对比,该模型的故障分类准确率也均高于这些网络,从而进一步验证了该模型的优异性和可靠性。

关键词：燃气轮机转子故障 ViT模型故障诊断迁移学习

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基于CGA-SVR的电主轴磨损故障诊断方法研究

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电子测量与仪器学报 2022年第6期36卷 107-112页

作者：魏许杰王红军邢济收徐小力北京信息科技大学机电工程学院北京100192 高端装备智能感知与控制北京市国际科技合作基地北京100192

电主轴是数控机床的一个重要功能部件,其优劣直接影响着工件质量,对电主轴进行故障诊断可以提高可靠性、降低生产成本。因此采用混沌遗传算法(CGA)优化的支持向量机回归模型(SVR)进行电主轴故障诊断。此方法利用主成分分析(PCA)对电主... 详细信息

电主轴是数控机床的一个重要功能部件,其优劣直接影响着工件质量,对电主轴进行故障诊断可以提高可靠性、降低生产成本。因此采用混沌遗传算法(CGA)优化的支持向量机回归模型(SVR)进行电主轴故障诊断。此方法利用主成分分析(PCA)对电主轴磨损故障振动信号的时、频域特征向量进行降维,将降维后的特征向量输入到经过CGA参数优化的SVR模型中并进行训练和测试。结果表明,使用该模型对电主轴进行故障诊断,其训练和测试的准确率分别达到了99.272%和95.249%,可以实现对电主轴磨损故障进行准确诊断。

关键词：电主轴故障诊断支持向量法混沌遗传算法

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多通道卷积神经网络和迁移学习的燃气轮机转子故障诊断方法

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电子测量与仪器学报 2023年第3期37卷 132-140页

作者：苏静雷王红军王政博刘淑聪王楠张顺利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 北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室北京100192

燃气轮机结构复杂,工况严苛,实际针对运行过程中转子系统故障样本难以获取,样本量少导致故障诊断精度低的问题,提出一种多通道卷积神经网络(multi-channel convolutional neural network,MCCNN)深度迁移学习的燃气轮机转子故障诊断方法... 详细信息

燃气轮机结构复杂,工况严苛,实际针对运行过程中转子系统故障样本难以获取,样本量少导致故障诊断精度低的问题,提出一种多通道卷积神经网络(multi-channel convolutional neural network,MCCNN)深度迁移学习的燃气轮机转子故障诊断方法。该方法首先以轴承一维原始振动信号为输入,将数据重新排列组合模拟转换二维图像,有效避免实际转换图像的繁琐操作。用西储大学(CWRU)的公开轴承数据和西安交通大学(XJTU)公开轴承数据对MCCNN模型进行训练更新权重并诊断,取得了100%和99.95%的故障分类准确率。以CWRU轴承故障数据集为源域,燃气轮机转子故障数据集为目标域,利用迁移学习将从源域训练得到的模型参数保留,输入目标域数据集进行训练,并对燃气轮机故障数据进行分类,分类准确率达到97.78%,由实验结果可知多通道卷积神经网络和迁移学习适应任务需要,可以在转子系统故障样本量少的情况下解决问题。

关键词：燃气轮机多通道卷积故障诊断迁移学习方法

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基于稳态视觉诱发电位的脑电信号分类算法比较

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科学技术与工程 2021年第19期21卷 8106-8112页

作者：李新吴迎年李睿北京信息科技大学自动化学院北京100192 高端装备智能感知与控制北京市国际科技合作基地北京100192

基于稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)的脑-机接口(brain computer interface,BCI)系统具有分类准确率高、用户不用长时间训练等优点而广受关注。如何高效地对SSVEP信号频率识别而实现更好的分类效果是SSV... 详细信息

基于稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)的脑-机接口(brain computer interface,BCI)系统具有分类准确率高、用户不用长时间训练等优点而广受关注。如何高效地对SSVEP信号频率识别而实现更好的分类效果是SSVEP-BCI的核心问题。采用滤波器组典型相关分析(filter bank canonical correlation analysis,FBCCA)与任务相关成分分析(task-related component analysis,TRCA)对SSVEP信号分类比较研究,探讨了两种方法在数据长度、子带数以及通道数对SSVEP信号分类效果的影响。35位被试者的数据表明:在数据长度小、时间短的情况下,TRCA具有更高的分类准确率,且子带数设置为5时,分类准确率达到最大。通道数越多分类准确率越高,但是通道个数较少时,TRCA分类效果明显优于FBCCA。研究为SSVEP脑电数据有效性分析以及提高基于SSVEP的脑电信号分类准确率提供了新的思路。

关键词：稳态视觉诱发电位滤波器组典型相关分析任务相关成分分析分类准确率

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一种并联智能轴承压装系统设计

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实验室研究与探索 2020年第9期39卷 61-65,87页

作者：王红军毛向向张金昶北京信息科技大学高端装备智能感知与控制北京市国际科技合作基地北京100192 北京信息科技大学机电工程学院北京100192

针对新能源汽车变速器换挡机构装配线大量的轴承压装需求,分析了变速器换挡机构的装配工艺及对压装机的要求,引入并联机构,设计了并联智能轴承压装机的结构。分析了压装机工作空间,进行运动学模型仿真,计算压装机的位置反解;完成压装机... 详细信息

针对新能源汽车变速器换挡机构装配线大量的轴承压装需求,分析了变速器换挡机构的装配工艺及对压装机的要求,引入并联机构,设计了并联智能轴承压装机的结构。分析了压装机工作空间,进行运动学模型仿真,计算压装机的位置反解;完成压装机各关键部件的结构设计。采用机器视觉自动识别被压装零件,给出压装识别系统的方案,并采用Matlab实现图像处理。该轴承压装系统具有快速、高效的特点,可有效提高生产线轴承压装的效率。

关键词：轴承压装系统并联机构工作空间机器视觉智能装配

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面向生产线全生命周期的数字孪生模型应用

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电子测量与仪器学报 2023年第4期37卷 115-121页

作者：程昊王红军杨俊峰张明亮北京信息科技大学机电工程学院北京100192 高端装备智能感知与控制北京市国际科技合作基地北京100192 北京无线电测量研究所北京100854

针对传统生产方式存在的管理成本大,生产效率低的问题,为实现智能化生产,设计了基于数字孪生技术的生产线全生命周期管理应用框架。首先基于物理生产线的多元数据,通过建模技术构建了生产线数字孪生模型,分别从生产线的规划阶段、调试... 详细信息

针对传统生产方式存在的管理成本大,生产效率低的问题,为实现智能化生产,设计了基于数字孪生技术的生产线全生命周期管理应用框架。首先基于物理生产线的多元数据,通过建模技术构建了生产线数字孪生模型,分别从生产线的规划阶段、调试阶段、运行阶段,为物理实体生产线提供仿真预演分析、连通调试、生产状态监控、数据可视化等服务。通过孪生模型对实际生产线的规划到运行阶段进行指导和改进,使企业生产线平衡率提高了6.84%,年产量增加了792件,结果表明该方法有效。

关键词：数字孪生全生命周期仿真预演连通调试状态监控

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