检索结果-内蒙古大学图书馆

计量学报 2015年第5期36卷 501-505页

作者：金梅李盼张立国金菊张淑清燕山大学河北省测试计量技术与仪器重点实验室河北秦皇岛066004 河北工业大学土木工程学院天津300401

提出了一种基于集合经验模态分解模糊熵和GK聚类相结合的方法，应用于滚动轴承的故障诊断中。首先，利用EEMD方法将故障信号分解成多个本征模态分量来消除模态混叠影响；其次，通过相关性对IMF分量进行筛选，并求取其模糊熵作为特征向... 详细信息

提出了一种基于集合经验模态分解模糊熵和GK聚类相结合的方法，应用于滚动轴承的故障诊断中。首先，利用EEMD方法将故障信号分解成多个本征模态分量来消除模态混叠影响；其次，通过相关性对IMF分量进行筛选，并求取其模糊熵作为特征向量进行GK聚类分析进行模式识别。在实验分析中，通过模糊熵、样本熵、近似熵3种特征参数的对比，和GK聚类与FCM聚类的对比，证明了该方法的有效性和优越性。

关键词：计量学故障诊断集合经验模态分解模糊熵 GK聚类

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基于HVD边际谱熵相对曲率的钢结构损伤识别方法研究

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现代制造工程 2020年第12期 136-142页

作者：时培明殷晓迪韩东颖罗皓燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院秦皇岛066004 燕山大学车辆与能源学院秦皇岛066004

为了解决钢结构损伤识别问题,基于希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)算法,根据钢结构的低阶振动信息,提出一种基于HVD边际谱熵相对曲率的损伤识别方法。首先依据HVD理论,对采集的振动信号进行处理并计算其HVD边际... 详细信息

为了解决钢结构损伤识别问题,基于希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)算法,根据钢结构的低阶振动信息,提出一种基于HVD边际谱熵相对曲率的损伤识别方法。首先依据HVD理论,对采集的振动信号进行处理并计算其HVD边际谱幅值;然后结合钢结构特点分析各节点间HVD边际谱熵及其相对曲率的计算过程;与此同时,根据钢结构损伤工况,利用相对曲率进行损伤仿真计算和基于ZJ70型钢结构的模拟实验分析。结果表明:利用该方法识别钢结构的损伤位置简单易行,能够准确判断损伤单元的位置。

关键词：计量学 HVD 边际谱熵相对曲率损伤识别钢结构

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一种新型基于小波奇异性分析的故障电弧检测方法的LabWindows／CVI实现

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计量学报 2012年第5期33卷 446-451页

作者：郑德忠余琼芳杨艺董爱华燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 河南理工大学电气工程及自动化学院河南焦作454000

在分析了故障电弧特性的基础上，提出了故障电弧周期零休的特征信息，该信息用小波分析时表现为周期性的奇异点，据此提出了周期性奇异点检测故障电弧的新算法。以Lahwindows／cVI为平台，设计开发了基于小波奇异性检测原理的故障电弧... 详细信息

在分析了故障电弧特性的基础上，提出了故障电弧周期零休的特征信息，该信息用小波分析时表现为周期性的奇异点，据此提出了周期性奇异点检测故障电弧的新算法。以Lahwindows／cVI为平台，设计开发了基于小波奇异性检测原理的故障电弧在线检测系统，该系统运用多线程技术实现了对故障电孤的实时在线检测。

关键词：计量学故障电弧检测小波奇异性分析 LabWindows/CVI 周期零休多线程

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基于贝叶斯优化长短时神经网络模型的轻度认知障碍诊断方法研究

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生物医学工程学杂志 2023年第3期40卷 450-457页

作者：李昕李振阳刘毅苏芮徐永红景军尹立勇燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所河北秦皇岛066004 河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 秦皇岛市第一医院河北秦皇岛066004

循环神经网络结构极大地优化了时间序列数据的处理能力,但是其网络梯度爆炸以及特征提取能力较差等问题,影响了它在轻度认知障碍(MCI)自动诊断中的应用。针对这一问题,本文提出贝叶斯优化双向长短时神经网络(BO-BiLSTM)构建MCI诊断模型... 详细信息

循环神经网络结构极大地优化了时间序列数据的处理能力,但是其网络梯度爆炸以及特征提取能力较差等问题,影响了它在轻度认知障碍(MCI)自动诊断中的应用。针对这一问题,本文提出贝叶斯优化双向长短时神经网络(BO-BiLSTM)构建MCI诊断模型的研究思路。诊断模型基于贝叶斯算法,结合先验分布与后验概率结果共同作用寻优BO-BiLSTM网络超参数,并采用功率谱密度、模糊熵以及多重分形谱等能够充分反映MCI脑认知状态的多角度特征量作为诊断模型的输入,实现MCI自动诊断。结果表明:基于特征融合的贝叶斯优化BiLSTM网络模型,MCI诊断正确率可达到98.64%,能够有效地完成MCI的诊断评估。综上,基于此优化的长短时神经网络模型,实现了MCI的自动诊断评估,为MCI智能诊断提供了一种新的模型。

关键词：轻度认知障碍双向长短时神经网络贝叶斯优化多特征融合

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深度卷积长短期记忆网络的轴承故障诊断

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机械科学与技术 2021年第7期40卷 1091-1099页

作者：孙洁娣毛新茹温江涛张鹏程张光宇燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

针对传统数据驱动故障诊断方法难以从轴承信号中自适应提取有效特征、没有充分利用故障数据的时序特点以及缺乏自适应处理动态信息能力的问题,提出了一种深度卷积神经网络与长短期记忆网络相结合的智能故障诊断方法。本文方法构建的深... 详细信息

针对传统数据驱动故障诊断方法难以从轴承信号中自适应提取有效特征、没有充分利用故障数据的时序特点以及缺乏自适应处理动态信息能力的问题,提出了一种深度卷积神经网络与长短期记忆网络相结合的智能故障诊断方法。本文方法构建的深度模型能够从轴承原始信号中自适应地提取鲁棒性特征,然后利用长短期记忆网络学习特征中的时间依赖关系实现了高准确度的轴承故障诊断。该方法克服了传统特征提取方法依赖专家经验和信息利用不完全等问题,实现了故障的智能、准确诊断。实验结果表明,该方法可以提取更准确的特征而且由于利用了故障演变过程中的时序信息,使得故障诊断更加智能、可靠。

关键词：轴承故障诊断卷积神经网络循环神经网络时序序列

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基于多层面压缩深度神经网络的轴承故障诊断

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电子测量与仪器学报 2022年第7期36卷 189-198页

作者：刘钊孙洁娣温江涛燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004

针对在资源有限的工业环境中难以应用基于深度神经网络的故障诊断模型的问题,提出一种压缩深度神经网络的轴承故障诊断方法,将结构化剪枝、非结构化剪枝、参数量化及矩阵压缩多层面处理相结合,实现了网络多级压缩。首先用结构化剪枝剔... 详细信息

针对在资源有限的工业环境中难以应用基于深度神经网络的故障诊断模型的问题,提出一种压缩深度神经网络的轴承故障诊断方法,将结构化剪枝、非结构化剪枝、参数量化及矩阵压缩多层面处理相结合,实现了网络多级压缩。首先用结构化剪枝剔除卷积层中输出低秩特征图对应的滤波器;再用非结构化剪枝去除全连接层中非重要性连接;最后通过对权重矩阵的参数量化减少参数表示所需比特数,并结合权值矩阵压缩存储方法进一步减小了网络的参数存储量。实验表明提出的压缩方法在保证较高诊断准确率的前提下,极大减少了网络的参数存储量和浮点运算量,缩短了网络训练时间,加快了网络响应速度,为深度神经网络方法的工业实际应用进行了有益探索。

关键词：轴承故障诊断深度学习模型压缩网络剪枝参数量化

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中风患者康复运动中多通道肌间耦合特性分析

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生物医学工程学杂志 2019年第5期36卷 720-727页

作者：杜义浩杨文娟姚文轩齐文靖陈晓玲谢博多谢平燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 中国人民解放军281医院康复医学科河北秦皇岛066100

针对中风康复患者运动功能障碍相关的神经肌肉异常耦合问题,本文研究多通道肌电信号间的功能耦合特性,对比分析健康人和中风患者的肌间耦合特征,进而挖掘中风康复患者运动功能障碍产生的病理机制。首先将交叉频率相干分析与非负矩阵分... 详细信息

针对中风康复患者运动功能障碍相关的神经肌肉异常耦合问题,本文研究多通道肌电信号间的功能耦合特性,对比分析健康人和中风患者的肌间耦合特征,进而挖掘中风康复患者运动功能障碍产生的病理机制。首先将交叉频率相干分析与非负矩阵分解相结合,构建交叉频率相干分析-非负矩阵分解模型,研究健康人和中风患者上肢肘关节屈伸运动中相关肌肉的线性耦合关系以及不同频率比下的肌间非线性耦合特性,并分别计算显著性相干面积和相干性值之和,定量描述多通道肌间线性和非线性耦合特性。结果表明:多通道肌间线性耦合关系存在频段差异,低频段内呈现的整体耦合性较强;中风患者肌间线性耦合强度在不同频段内均低于健康被试对照组,且在beta和gamma频段的耦合强度差异更加明显。对于肌间非线性耦合,不同频率比下的中风患者肌间耦合强度明显低于健康被试对照组,同时在频率比为1∶2下的耦合强度略高于频率比为1∶3下的耦合强度。本文方法能为探索运动功能障碍患者的肌间耦合机制提供理论基础。

关键词：中风患者肌电信号肌间耦合相干分析非负矩阵分解

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基于脑电溯源的顿悟状态脑功能网络研究

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高技术通讯 2018年第8期28卷 677-684页

作者：季淑梅刘庆许艳楠许全盛黎捷燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所秦皇岛066004 河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004

利用脑电(EEG)溯源方法,将头皮记录的EEG信号重建大脑皮层源信号的分布模式,以大脑皮层源信号构建顿悟状态脑网络并计算网络的属性参数,探讨顿悟的神经机制。选取14名被试进行中文远距离联想任务(CRAT),同步记录64导EEG,分别对beta(14～... 详细信息

利用脑电(EEG)溯源方法,将头皮记录的EEG信号重建大脑皮层源信号的分布模式,以大脑皮层源信号构建顿悟状态脑网络并计算网络的属性参数,探讨顿悟的神经机制。选取14名被试进行中文远距离联想任务(CRAT),同步记录64导EEG,分别对beta(14～30Hz)和高gamma(50～80Hz)节律的EEG溯源数据进行同步似然分析,选择合适阈值构建脑网络并计算网络的节点度和聚类系数。结果显示,顿悟状态beta节律和gamma节律的脑网络的节点度、聚类系数均高于非顿悟状态,且其gamma节律的脑网络属性参数高于beta节律,提示顿悟的神经机制与beta节律、尤其与高gamma节律的脑功能连接增强及脑信息传输能力提高有关。相较于头皮EEG信号,大脑皮层源信号更准确地体现皮层区域间连接特性,本研究为揭示认知的神经机制提供了新视角。

关键词：脑网络顿悟脑电(EEG)溯源同步似然分析中文远距离联想任务(CRAT)

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基于自适应迭代搜索的三维质心定位算法

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计量学报 2017年第3期38卷 356-361页

作者：郑德忠李雪袁鹏谈宏莹燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 河北工业大学控制科学与工程学院天津300401

在加权质心定位算法和接收信号强度指示测距模型分析的基础上,提出了一种基于自适应迭代搜索的三维质心定位算法。首先计算未知节点的初始搜索步长,然后通过多次迭代、更新搜索点和搜索步长,提高节点的定位精度。该算法能自动调节搜索步... 详细信息

在加权质心定位算法和接收信号强度指示测距模型分析的基础上,提出了一种基于自适应迭代搜索的三维质心定位算法。首先计算未知节点的初始搜索步长,然后通过多次迭代、更新搜索点和搜索步长,提高节点的定位精度。该算法能自动调节搜索步长,减少迭代次数,具有一定的自适应能力。仿真分析了不同比例的信标节点、通信半径对定位误差的影响。结果表明,该算法的定位精度和稳定性良好,适用于无线传感器网络的三维定位。

关键词：计量学无线传感器网络迭代搜索三维定位接收信号强度指示

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基于小波优化EEMD的甲烷浓度检测信号研究

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光学技术 2019年第3期45卷 269-274页

作者：王书涛车先阁王志芳王贵川龚乐燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066044 汉中市质量技术检验检测中心陕西汉中723000

为了实现甲烷浓度的测量,设计了基于差分吸收检测原理的甲烷浓度检测系统。检测系统中的气室部分使用了全反射棱镜配合凹面镜的方法来增加光程,使光能够被气体充分吸收,达到了提高测量精度的效果。在测量过程中,受到环境因素的影响,使... 详细信息

为了实现甲烷浓度的测量,设计了基于差分吸收检测原理的甲烷浓度检测系统。检测系统中的气室部分使用了全反射棱镜配合凹面镜的方法来增加光程,使光能够被气体充分吸收,达到了提高测量精度的效果。在测量过程中,受到环境因素的影响,使得接受的信号中存在大量的噪声,为此提出利用小波优化EEMD的方法对接收的信号进行去噪处理,得到的信噪比为16.9925,均方根误差为1.5447×10-4。实验结果表明相比于EEMD或小波的去噪方法,使用小波优化后的EEMD具有更好的噪声抑制效果,方法适用于甲烷收发谱信号的去噪处理。

关键词：光谱学红外差分吸收法甲烷收发谱信号集合经验模态分解(EEMD) 小波去噪

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