检索结果-内蒙古大学图书馆

光学精密工程 2016年第10期24卷 2347-2356页

作者：李博冯松毛军红西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室润滑理论及轴承研究所陕西西安710049

为了定量评价在线图像可视铁谱（OLVF）成像系统的像面照度均匀性,建立了一种像面照度模型。以像方参数及放大倍率表征物方视场,将物方视场区域离散化,采用朗伯余弦理论建立入瞳模式的像面照度模型,实现了像面照度的计算与均匀性评价。... 详细信息

为了定量评价在线图像可视铁谱（OLVF）成像系统的像面照度均匀性,建立了一种像面照度模型。以像方参数及放大倍率表征物方视场,将物方视场区域离散化,采用朗伯余弦理论建立入瞳模式的像面照度模型,实现了像面照度的计算与均匀性评价。利用Matlab进行了物面照度仿真分析,确定了OLVF成像系统环形阵列光源的发光二极管（LED）数量,基于像面照度分析确定了最佳成像焦距和放大倍率。计算了油腔通油情况下成像系统中的光能量损耗以及磨粒沉积面的照度分布,建立了油液吸光系数与CCD像面轴上像点照度的关系。结果显示：LED发光强度已知时,仿真计算的像面不均匀度约为5.60%,实际测试的像面不均匀度为8%-9%,满足不均匀度≤10%的要求。开展了磨粒铁谱图像采集实验,结果表明：图像中磨粒清晰可辨,便于图像分割与视觉特征提取。提出的模型可定量描述OLVF成像系统的像面照度,可作为优化系统结构,提高系统成像性能的依据。

关键词：在线图像可视铁谱成像系统发光二极管像面照度均匀性像面照度模型像面均匀性评价

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合多小波分解的深度卷积神经网络轴承故障诊断方法

引用

西安交通大学学报 2024年第5期58卷 31-41页

作者：陶唐飞周文洁况佳臣徐光华西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049 西安交通大学机械工程学院西安710049

针对卷积神经网络及其与信号降噪预处理集成方法面临高噪声环境和低质量数据挑战时难以有效地提取信号有用特征的问题,提出了一种融合Geronimo-Hardin-Massopust多小波分解的深度卷积神经网络模型(GHMMD-DCNN)。该模型思想是将多小波包... 详细信息

针对卷积神经网络及其与信号降噪预处理集成方法面临高噪声环境和低质量数据挑战时难以有效地提取信号有用特征的问题,提出了一种融合Geronimo-Hardin-Massopust多小波分解的深度卷积神经网络模型(GHMMD-DCNN)。该模型思想是将多小波包分解与卷积神经网络深度融合,即设计多个一级多小波分解层以提取信号的低频分量和高频分量,再将多个一级多小波分解层与卷积层交替联接,使模型能够多尺度地提取并学习信号有用的时频域信息,信号分解和特征学习交替执行,进而实现强噪声鲁棒特征提取。在不同工况下的航空高速轴承振动数据上进行测试,结果表明:所提模型训练时能够快速达到稳定收敛,并且识别准确率均能达到99.9%以上;提出的方法在强噪声干扰下的故障辨识准确度和识别稳定性均优于对比方法,验证了其优秀的抗噪声干扰能力;在少训练样本测试中,提出的方法在单类训练样本数量为60时的平均诊断准确率高达91.19%,相比于其他方法最低提升了13.19%,验证了GHMMD-DCNN模型具有更优的低样本泛化能力。

关键词：多小波分解卷积神经网络深度学习轴承故障诊断

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

用于稳态视觉诱发电位特征频率提取的同步压缩短时傅里叶变换方法

引用

西安交通大学学报 2017年第2期51卷 20-26,46页

作者：张黎明张小栋陆竹风李睿西安交通大学机械工程学院西安710049 西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049

针对稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)范式下脑电信号(electroencephalograph,EEG)信噪比低、限制其识别正确率提高及脑-机接口应用等问题,根据EEG随机性、近似平稳的特点,提出了用于SSVEP特征频率提取的... 详细信息

针对稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)范式下脑电信号(electroencephalograph,EEG)信噪比低、限制其识别正确率提高及脑-机接口应用等问题,根据EEG随机性、近似平稳的特点,提出了用于SSVEP特征频率提取的同步压缩短时傅里叶变换方法。该方法利用短时傅里叶变换对EEG进行时频分析,并通过同步压缩变换对时频平面的能量在频率方向进行重新分配,获得频率曲线更加集中的时频表达;同时为提高EEG信噪比,提取SSVEP脑电中特征频率附近信号进行重构,并利用典型相关分析进行分类识别,有效提高了最终识别正确率。仿真和实验结果表明,该方法极大地提高了信号的信噪比,具有良好的抗噪声性能和信号提取精度,且与传统的经验模态分解和常规滤波方法相比,该方法平均识别正确率最多分别提高了9.98%和4.38%,平均信息传输率最多分别提高了7.57bit/min和2.69bit/min,有效提高了SSVEP范式下脑-机接口的工作性能。

关键词：稳态视觉诱发电位同步压缩变换脑-机接口

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

用于假手指尖的光纤光栅触觉力传感器研究

引用

仪器仪表学报 2021年第9期42卷 124-130页

作者：王雅纯张小栋陆竹风刘洪成张腾西安交通大学机械工程学院西安710049 西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049

针对现有假手触觉测量常用的薄膜压力传感器精度不佳、线性度差、迟滞性高等问题,研究了一种可安装于假手指尖的光纤布拉格光栅触觉力传感器。首先,通过传感单元的微小化结构设计,可以将施加的外力转化为光纤承受的轴向力;进而,通过有... 详细信息

针对现有假手触觉测量常用的薄膜压力传感器精度不佳、线性度差、迟滞性高等问题,研究了一种可安装于假手指尖的光纤布拉格光栅触觉力传感器。首先,通过传感单元的微小化结构设计,可以将施加的外力转化为光纤承受的轴向力;进而,通过有限元对传感器结构参数进行优化,提高了光纤光栅对于压力的灵敏度;然后,围绕假手指尖应用的需求,制作了这种光纤布拉格光栅触觉力传感器;最后,对该传感器进行了性能标定、对比分析和应用抓取3个实验分析,实验结果表明:该传感器压力灵敏度为0.1038 nm/N,线性度R^(2)为0.998,重复性误差为1.32%和迟滞性误差为2.19%;与现有的薄膜压力传感器对比,该传感器的线性度和重复度都更高,迟滞性更低。

关键词：光纤布拉格光栅假手触觉传感器优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

伺服系统瞬态优化的模糊自适应深度强化学习方法

引用

西安交通大学学报 2021年第8期55卷 68-77页

作者：魏晓晗张庆蒋婷婷梁霖西安交通大学机械工程学院西安710049 西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049

为了提高伺服系统瞬态性能,满足工业生产线的高精度加工要求,提出模糊自适应深度强化学习方法,用于永磁同步电机伺服系统的控制性能优化。根据伺服系统瞬态运行的响应快速性和稳定性要求,通过构造奖励函数与Actor-Critic网络,在伺服控... 详细信息

为了提高伺服系统瞬态性能,满足工业生产线的高精度加工要求,提出模糊自适应深度强化学习方法,用于永磁同步电机伺服系统的控制性能优化。根据伺服系统瞬态运行的响应快速性和稳定性要求,通过构造奖励函数与Actor-Critic网络,在伺服控制器中引入瞬态响应优化环节,面向实时运算需求设计学习率自适应模糊控制器,构建模糊自适应瞬态性能优化方法;建立伺服系统Simulink仿真模型,根据实际伺服系统拟合仿真模型,通过瞬态性能仿真获得优化参数,并将优化参数应用于西门子840D数控系统。以仿真运算及系统实验对该优化方法进行验证,结果表明,所提出方法使伺服系统调节时间缩短10%以上,显著提高了系统的瞬态响应速度,且未引入明显超调,验证了方法的可行性。提出的方法具有较强的通用性,为伺服系统智能控制优化提出了新的途径。

关键词：伺服系统控制优化瞬态性能深度强化学习模糊控制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于手语表达内容与表达特征的手语识别技术综述

引用

电子与信息学报 2023年第10期45卷 3439-3457页

作者：陶唐飞刘天宇现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049 西安交通大学机械工程学院西安710049

手语识别(SLR)技术是打破听障人群与健听人群间交流壁垒的重要技术手段。该文综述了近几年的手语数据集、评价指标以及手语识别方法。首先,系统梳理了手语数据集并分析了手语识别方法的数据集发展方向。其次,详细介绍了手语识别方法的... 详细信息

手语识别(SLR)技术是打破听障人群与健听人群间交流壁垒的重要技术手段。该文综述了近几年的手语数据集、评价指标以及手语识别方法。首先,系统梳理了手语数据集并分析了手语识别方法的数据集发展方向。其次,详细介绍了手语识别方法的评价指标。然后,根据手语表达内容、手语识别方法所采用的特征分类总结分析了孤立词手语识别方法与连续语句识别方法、仅依靠手部特征的手语识别方法与多特征融合的手语识别方法。最后探讨了手语识别技术面临的挑战及其发展方向。

关键词：手语识别技术手语数据集孤立词手语识别连续手语识别多特征融合手语识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

考虑宏微观几何形貌的螺栓连接结合面接触性能模型

引用

西安交通大学学报 2024年第7期58卷 148-159页

作者：朱林波梁洪瑀张瀚文史继勋洪军西安交通大学化学工程与技术学院西安710049 西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049

为准确预测螺栓连接结合面的真实接触状态,提出了考虑宏微观几何形貌的螺栓连接结合面接触性能模型。通过小波分解方法,解决了实测螺栓连接结合面粗糙表面提取与重构的问题。采用两粗糙表面接触等效、数据驱动建模、宏微观变网格划分等... 详细信息

为准确预测螺栓连接结合面的真实接触状态,提出了考虑宏微观几何形貌的螺栓连接结合面接触性能模型。通过小波分解方法,解决了实测螺栓连接结合面粗糙表面提取与重构的问题。采用两粗糙表面接触等效、数据驱动建模、宏微观变网格划分等技术,构建了考虑微观形貌与宏观几何尺寸耦合的螺栓连接结合面跨尺度模型,实现了结合面接触性能的准确计算。通过压力薄膜传感器测量被连接件结合面的压力分布,验证了计算模型的正确性,并以此为基础系统分析了被连接件厚度、螺栓预紧力以及螺栓规格尺寸对结合面接触性能的影响。计算结果表明:螺栓连接结合面真实压力分布具有非连续性,结合面压力最大值并非在被连接件孔径边缘处,而是在孔径与螺栓头外径之间;结合面真实接触面积远小于名义接触面积;结合面真实压力分布范围随着被连接件厚度、螺栓预紧力、螺栓规格尺寸的增加而增加,厚度和预紧力的影响呈现明显的非线性,螺栓尺寸的影响呈现一定的线性规律,且斜率为0.37。研究结果可为刚度、阻尼、密封等机械装备装配性能的可靠评估提供支撑。

关键词：接触性能粗糙表面跨尺度模型螺栓连接

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于三维叶尖间隙的叶片裂纹动力响应特征分析与诊断方法

引用

航空动力学报 2022年第9期37卷 1923-1935页

作者：黄鑫张小栋张英杰熊逸伟刘洪成范博超西安交通大学机械工程学院西安710049 西安交通大学现代设计与轴承转子系统教育部重点实验室西安710049

将裂纹叶片三维动力响应分析与参数识别方法相结合,分析不同裂纹叶片状态下三维叶尖间隙(3-dimensional blade tip clearance,3D-BTC)动力响应参量的信息熵特征,并利用稀疏滤波从不同参量信息熵分布中无监督学习叶片裂纹的多尺度动力响... 详细信息

将裂纹叶片三维动力响应分析与参数识别方法相结合,分析不同裂纹叶片状态下三维叶尖间隙(3-dimensional blade tip clearance,3D-BTC)动力响应参量的信息熵特征,并利用稀疏滤波从不同参量信息熵分布中无监督学习叶片裂纹的多尺度动力响应特征,实现裂纹叶片在运行过程中响应变化特征的信息熵定量描述。在此基础上,利用支持向量机(support vector machine,SVM)的强非线性映射能力建立多尺度响应特征空间与状态空间之间复杂映射。经试验证实,所提方法能实现叶片裂纹损伤程度的定量诊断,达到100%的诊断准确率,远优于其他方法,且诊断结果稳定性好。

关键词：定量诊断涡轮叶片裂纹三维叶尖间隙(3D-BTC) 信息熵稀疏滤波支持向量机(SVM)

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

齿轮弯曲应力的光纤动态测试系统设计

引用

光电工程 2016年第3期43卷 36-40页

作者：张黎明张小栋牛杭西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室西安710049

为了实现对齿轮弯曲应力的测量,本文在分析布拉格光纤光栅(FBG)应力传感模型的基础上,提出一种齿轮弯曲应力的光纤动态测试系统设计方案。进而利用耦合模式理论对FBG的光谱特性进行分析,并确定了用于齿轮弯曲应力测量的光纤光栅探头参数... 详细信息

为了实现对齿轮弯曲应力的测量,本文在分析布拉格光纤光栅(FBG)应力传感模型的基础上,提出一种齿轮弯曲应力的光纤动态测试系统设计方案。进而利用耦合模式理论对FBG的光谱特性进行分析,并确定了用于齿轮弯曲应力测量的光纤光栅探头参数;根据齿轮弯曲应力的分布规律,对光纤探头的布置方式和光纤传输路径进行设计。然后,设计基于F-P滤波器的光纤光栅解调系统,仿真结果验证了解调系统设计的有效性和合理性。最后,通过理论分析得出,该测量方案具有结构简单,抗电磁干扰,适合于分布式测量等特点。

关键词：齿轮弯曲应力布拉格光纤光栅动态测量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

采用深度迁移学习与自适应加权的滚动轴承故障诊断

引用

西安交通大学学报 2022年第8期56卷 1-10页

作者：贾峰李世豪沈建军马军星李乃鹏长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室西安710064 西安交通大学现代设计与转子轴承系统教育部重点实验室西安710049

针对滚动轴承目标域数据中额外故障状态样本影响其故障诊断精度的问题,提出了采用深度迁移学习与自适应加权的滚动轴承故障诊断方法。建立特征提取模块,利用深度卷积神经网络将轴承样本映射到高维特征空间;利用迁移学习思想设计加权领... 详细信息

针对滚动轴承目标域数据中额外故障状态样本影响其故障诊断精度的问题,提出了采用深度迁移学习与自适应加权的滚动轴承故障诊断方法。建立特征提取模块,利用深度卷积神经网络将轴承样本映射到高维特征空间;利用迁移学习思想设计加权领域鉴别器,对样本进行自适应加权,并通过在特征空间的对抗训练,增大目标域与源域共有健康状态样本的领域相似性,抑制目标域额外故障状态样本与源域样本的领域相似性增强;依据样本权重,度量目标域与源域样本的相似性,设定阈值将目标域额外故障状态样本标记为未知故障;将源域故障诊断知识迁移到目标域共有健康状态样本的故障识别中。利用齿轮箱轴承数据、凯斯西储大学滚动轴承数据和机车轮对轴承数据对提出的方法进行验证,结果表明:所提方法在3个数据集上均达到89%以上的诊断精度,而对比方法的诊断精度均低于80%。所提方法能够克服额外故障状态样本的影响,有效实现滚动轴承故障诊断。

关键词：滚动轴承未知故障卷积神经网络深度学习迁移学习故障诊断

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：