检索结果-内蒙古大学图书馆

机床与液压 2015年第11期43卷 5-8页

作者：籍永建王红军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

高速主轴的回转误差运动直接影响到被加工零件的加工精度与产品的使用寿命。为了对数控机床的加工性能进行合理评价,分析了同步径向误差运动与工件圆度以及异步误差运动与工件表面粗糙度之间的关系,并采用美国Lion Precision公司开发的... 详细信息

高速主轴的回转误差运动直接影响到被加工零件的加工精度与产品的使用寿命。为了对数控机床的加工性能进行合理评价,分析了同步径向误差运动与工件圆度以及异步误差运动与工件表面粗糙度之间的关系,并采用美国Lion Precision公司开发的主轴误差分析仪对某型数控机床的主轴系统进行回转误差及漂移的测量,根据测量结果对所测主轴加工性能进行评价,为实际生产加工提供了参考。

关键词：高速主轴回转误差运动 Lion Precision

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基于流形学习的转子系统运行状态识别理论研究

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组合机床与自动化加工技术 2015年第4期 87-90页

作者：籍永建王红军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

流形学习是一种机器学习算法,它能够提取隐藏在数据中的内在几何结构与规律特性,因此在图像、信号等处理方面得到广泛应用。运用主成分分析法与拉普拉斯特征映射算法对转子系统正常、碰磨、偏心三种运行状态的振动数据构造的高维特征空... 详细信息

流形学习是一种机器学习算法,它能够提取隐藏在数据中的内在几何结构与规律特性,因此在图像、信号等处理方面得到广泛应用。运用主成分分析法与拉普拉斯特征映射算法对转子系统正常、碰磨、偏心三种运行状态的振动数据构造的高维特征空间进行降维处理,提取其中的低维流形。结果表明拉普拉斯特征映射算法能有效区分转子正常、碰磨、偏心三种运行状态。

关键词：流形学习主成分分析法拉普拉斯特征映射转子系统低维流形

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基于LabVIEW设计的蔬菜大棚种植监控系统

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农业现代化研究 2015年第1期36卷 154-159页

作者：刘桂礼宫玉林孔全存孟浩北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院北京100192 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

针对于我国北方蔬菜大棚设备简陋,监控设备不足,产出投入比不高等问题,设计了基于Lab VIEW的蔬菜大棚种植监控系统。系统将蔬菜大棚内的温湿度、光照度、气体(O2、CO、CO2)浓度、肥液浓度和流量等参数,通过传感器变送后经数据采集单元... 详细信息

针对于我国北方蔬菜大棚设备简陋,监控设备不足,产出投入比不高等问题,设计了基于Lab VIEW的蔬菜大棚种植监控系统。系统将蔬菜大棚内的温湿度、光照度、气体(O2、CO、CO2)浓度、肥液浓度和流量等参数,通过传感器变送后经数据采集单元采集后传至PC机,并在Lab VIEW中利用基于数据的生产者/消费者框架编写了系统的监控软件。监控系统将蔬菜大棚内环境参数进行实时采集与显示,并通过输出脉冲宽度调制(pulse width modulation,PWM)波控制执行部件,使温湿度、光照度、气体浓度、肥液浓度和酸碱度以及流量等参数快速稳定在设定范围内;在系统编程中,利用Lab VIEW控件自定义功能,设计了形象简洁的交互界面,实现了自动滴灌混肥和环境监控的功能。

关键词：监控系统种植滴灌混肥蔬菜大棚 LabVIEW

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基于小波系数的流形降维抽油机故障特征提取

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2015年第5期30卷 24-29页

作者：吕俊燕朱春梅赵川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

利用信号的时频域统计指标提取故障特征的方法忽略了故障信号的时变非线性的特性以及局部突变的特点。针对这一问题,提出了小波变换的故障特征提取方法。通过对信号进行小波变换,分析故障信号的局部性质,利用小波系数构造高维特征空间,... 详细信息

利用信号的时频域统计指标提取故障特征的方法忽略了故障信号的时变非线性的特性以及局部突变的特点。针对这一问题,提出了小波变换的故障特征提取方法。通过对信号进行小波变换,分析故障信号的局部性质,利用小波系数构造高维特征空间,分别利用等距映射(Isometric Feature Mapping,ISOMAP)、局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)和拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmap,LE)等算法对高维特征空间进行降维,提取低维流形,表征故障特征。经水基动力无杆抽油机故障模拟试验台进行验证,分析比较三种方法得到的低维流形,可知利用小波系数构造流形高维空间经ISOMAP方法获得的低维流形图形状最易区分,数据也具有较高的可分性,能有效分析识别抽油机故障。

关键词：小波系数流形降维抽油机特征提取

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电主轴故障分析及提高其可靠性措施

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机械工程师 2015年第1期 7-9页

作者：籍永建王红军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

电主轴在机械行业中的应用越来越广泛,如何提高其可靠性正成为人们关注的焦点。与传统主轴相比,电主轴具有许多优点,其在超高速加工中扮演着不可替代的角色。文中介绍了电主轴的特点以及常见的故障类型,并结合专家学者的研究,分别从设... 详细信息

电主轴在机械行业中的应用越来越广泛,如何提高其可靠性正成为人们关注的焦点。与传统主轴相比,电主轴具有许多优点,其在超高速加工中扮演着不可替代的角色。文中介绍了电主轴的特点以及常见的故障类型,并结合专家学者的研究,分别从设计环节、工作运行环节、日常维护环节三方面阐述了提高电主轴可靠性的措施。

关键词：电主轴机械行业可靠性故障类型

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数控机床主轴回转精度测试与劣化分析

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2015年第6期30卷 43-46,53页

作者：么曼实王红军周玉飞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

针对数控机床主轴高速运转下回转精度劣化的问题,采用全息谱理论分析主轴的振动特征;使用主轴回转误差分析仪采集主轴在多转速下的位移信号并且得到回转误差值;基于Labview平台开发三维全息谱分析程序,分析在各转速下主轴的振动状态,找... 详细信息

针对数控机床主轴高速运转下回转精度劣化的问题,采用全息谱理论分析主轴的振动特征;使用主轴回转误差分析仪采集主轴在多转速下的位移信号并且得到回转误差值;基于Labview平台开发三维全息谱分析程序,分析在各转速下主轴的振动状态,找出主轴随着转速增高回转精度产生劣化的原因。

关键词：回转精度三维全息谱振动状态

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水机动力无杆抽油机故障特征提取方法研究

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机械研究与应用 2015年第4期28卷 177-180页

作者：吕俊燕朱春梅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

针对常用的信号处理算法在早期故障、微弱故障、复合故障等信号的处理方面存在的不足,提出了小波变换的方法。重点介绍了提升小波和流形学习LE算法相结合提取系统故障特征。解决了LE对噪声鲁棒性较差的问题,增强了流形学习在信号处理中... 详细信息

针对常用的信号处理算法在早期故障、微弱故障、复合故障等信号的处理方面存在的不足,提出了小波变换的方法。重点介绍了提升小波和流形学习LE算法相结合提取系统故障特征。解决了LE对噪声鲁棒性较差的问题,增强了流形学习在信号处理中的优越性。经水基动力无杆抽油机抽油机系统故障模拟试验台验证,该方法能准确提取抽油机故障特征,对抽油机故障进行分类与识别,为后续分析奠定了基础。

关键词：提升小波流形学习抽油机系统故障特征提取

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基于变尺度随机共振的轴承故障诊断

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2015年第6期30卷 68-72页

作者：周玉飞王红军左云波么曼实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

针对小参数随机共振难以满足工程实践中大参数下的微弱信号检测的问题,采用变尺度的方法实现了大参数的随机共振。变尺度随机共振法首先选择适当的二次采样频率对原始信号进行线性压缩,实现高频信号到低频信号的转换,使信号满足小参数... 详细信息

针对小参数随机共振难以满足工程实践中大参数下的微弱信号检测的问题,采用变尺度的方法实现了大参数的随机共振。变尺度随机共振法首先选择适当的二次采样频率对原始信号进行线性压缩,实现高频信号到低频信号的转换,使信号满足小参数随机共振的前提条件,再将线性压缩后的信号输入双稳随机共振系统,系统输出响应产生随机共振,使微弱的故障特征信号突出,达到大参数下微弱信号提取的目的。仿真实验验证了方法的正确性,并成功地将变尺度随机共振应用于轴承内圈的故障诊断。

关键词：故障诊断微弱信号随机共振变尺度

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集合经验模式分解能量分布与支持向量机的故障诊断模型

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制造业自动化 2015年第21期37卷 45-48 61,61页

作者：汪亮王红军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

提出一种集合经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断模型。采集机电系统的振动信号,进行小波降噪处理后,对其进行集合经验模式分解,得到若干具有物理意义的本... 详细信息

提出一种集合经验模式分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断模型。采集机电系统的振动信号,进行小波降噪处理后,对其进行集合经验模式分解,得到若干具有物理意义的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)并计算其能量分布。以能量分布构造特征矢量,采用遗传算法对SVM参数进行寻优,建立径向基核函数支持向量机模型进行多类故障分类。将该方法应用于转子实验台的故障诊断研究中,实验结果表明,该方法能够有效地运用于机电系统的故障诊断中。

关键词：故障诊断集合经验模式分解支持向量机能量分布遗传算法

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基于等距映射算法的回转机械运行状态识别理论研究

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制造业自动化 2015年第1期37卷 86-88页

作者：籍永建王红军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

介绍了等距映射(Isomap)算法,并利用残差值R确定嵌入维数d与邻域参数K。采集本特利转子试验台正常、碰磨、松动三种运行状态下的振动信号,构造振动信号的高维特征空间。用Isomap提取高维特征中的低维流形,进而识别转子系统的运行状态。... 详细信息

介绍了等距映射(Isomap)算法,并利用残差值R确定嵌入维数d与邻域参数K。采集本特利转子试验台正常、碰磨、松动三种运行状态下的振动信号,构造振动信号的高维特征空间。用Isomap提取高维特征中的低维流形,进而识别转子系统的运行状态。结果表明,Isomap算法能够区分转子系统正常运行与故障运行两种状态。

关键词：等距映射振动信号高维特征空间低维流形

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