检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量与仪器学报 2018年第9期32卷 20-27页

作者：杨伟王红军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信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室

针对滚动轴承早期故障信息难以提取且信号呈现非平稳、非线性的特点。提出了一种基于变分模态分解和共振稀疏分解相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先利用VMD将信号分解为一系列模态分量;然后根据峭度准则对包含故障信息最多的模态分量... 详细信息

针对滚动轴承早期故障信息难以提取且信号呈现非平稳、非线性的特点。提出了一种基于变分模态分解和共振稀疏分解相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先利用VMD将信号分解为一系列模态分量;然后根据峭度准则对包含故障信息最多的模态分量进行双Q因子的共振稀疏分解;最后对包含故障信息量丰富的低共振分量进行能量幅值谱分析从而得到轴承故障特征频率。其次将基于EMD共振稀疏分解应用于仿真信号作对比分析,证明VMD共振稀疏分解方法的有效性。基于此,将VMD共振稀疏分解方法应用于轴承内、外圈故障诊断中,成功提取出故障特征频率,验证了此方法的有效性。

关键词：变分模态分解共振稀疏分解品质因子故障诊断

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基于深度卷积神经网络的机电系统故障分类识别方法

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电子测量与仪器学报 2021年第2期35卷 87-93页

作者：毛向向王红军韩凤霞王楠陈晓杨伟北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京市高端装备智能感知与控制国际科技合作基地北京100192 机电系统测控北京市重点实验室北京100192

随着高端装备在工业领域的广泛应用,其运行状态对装备的安全性和产品的性能影响重大,突发故障往往造成巨大的人民生命财产的巨大损失并影响社会的安全稳定。机电系统多处于变转速工作状态,其状态特征信息难以获取,为机电系统的故障诊断... 详细信息

随着高端装备在工业领域的广泛应用,其运行状态对装备的安全性和产品的性能影响重大,突发故障往往造成巨大的人民生命财产的巨大损失并影响社会的安全稳定。机电系统多处于变转速工作状态,其状态特征信息难以获取,为机电系统的故障诊断和预测带来困难。针对此问题,提出了深度学习的机电系统故障分类识别诊断模型。首先将采集到的关键部位的振动信号进行时频变换转换为时频图构成输入样本;其次将样本输入深度学习神经网络进行特征学习和状态识别;研究了不同变换与深度学习卷积神经网络相结合的方法,应用于某机电系统试验台进行故障状态分类性能对比,实验结果表明该方法为机电系统的故障诊断提供了一种新途径。

关键词：机电系统深度学习卷积神经网络故障诊断

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分布电感对石英晶体测试精度的影响及补偿

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电子测量与仪器学报 2017年第3期31卷 487-491页

作者：李东王艳林北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院北京100192 北京市机电系统测控重点实验室北京100192

IEC推荐的石英晶体电参数的(网络零相位测试方法依赖于对测试环境的严格限制来保证其测试精度。在实际应用中,生产现场的测试环境将引入杂散电抗并严重影响其测试精度.为提高测量精度,根据石英晶体的电参模型和理想网络与实际网络模型... 详细信息

IEC推荐的石英晶体电参数的(网络零相位测试方法依赖于对测试环境的严格限制来保证其测试精度。在实际应用中,生产现场的测试环境将引入杂散电抗并严重影响其测试精度.为提高测量精度,根据石英晶体的电参模型和理想网络与实际网络模型的差异,理论和实验分析了分布电感对石英晶体谐振频率测试精度的影响,采用电容补偿的方法可以显著减小这一影响。实验结果表明,经过补偿后的石英晶体串联谐振频率的测量精度可达到±2×10^(-6)。

关键词：石英晶体测试 IEC标准误差补偿

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单目移动机器人相对位姿估计方法

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应用光学 2019年第4期40卷 535-541页

作者：王君徐晓凤董明利孙鹏陈敏北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院北京100192 长春理工大学光电工程学院吉林长春130022 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

针对单目机器人在运动过程中,相邻关键帧之间基线过短造成的相机相对位姿无法恢复的问题,提出了一种利用已知特定参照物迭代优化本质矩阵,从而快速分解出机器人相对位姿的方法。该方法首先利用已知特定参照信息获取本质矩阵估计值,然后... 详细信息

针对单目机器人在运动过程中,相邻关键帧之间基线过短造成的相机相对位姿无法恢复的问题,提出了一种利用已知特定参照物迭代优化本质矩阵,从而快速分解出机器人相对位姿的方法。该方法首先利用已知特定参照信息获取本质矩阵估计值,然后通过相邻关键帧之间匹配的特征点组和本质矩阵估计值对本质矩阵迭代优化,最后通过本质矩阵的约束关系求得平移向量估计值,利用基于李群的姿态表示得到旋转矩阵估计值,并进一步优化得到唯一解。该方法避免了由于基线过短而无法恢复相机相对位姿的弊端。实验结果表明,该方法可快速解算并优化机器人相对位姿关系,且相对位移估计绝对误差小于0.03 m,优于传统方法。

关键词：相对位姿估计本质矩阵迭代计算李群

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基于FPGA的油液在线监测系统

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仪表技术与传感器 2015年第6期 103-106页

作者：把鑫王吉芳左云波谷玉海郑长松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 北京理工大学机械与车辆学院北京100081

润滑油中的磨粒是机械当前磨损状态的重要信息载体,因此发展磨粒在线监测技术对于评价机械工况和预测机械故障具有重要意义。本文设计了一种基于FPGA的油液在线监测系统,主要通过分析双激励螺旋管式磨粒传感器实现原理,提出油液磨粒监... 详细信息

润滑油中的磨粒是机械当前磨损状态的重要信息载体,因此发展磨粒在线监测技术对于评价机械工况和预测机械故障具有重要意义。本文设计了一种基于FPGA的油液在线监测系统,主要通过分析双激励螺旋管式磨粒传感器实现原理,提出油液磨粒监测模块中传感器激励电路、采集电路、FPGA控制器配置电路等电路设计方法以及油液在线监测系统总体实现方案。对油液中不同粒度的磨粒监测结果表明:该油液在线监测系统可以有效监测机械运行中的磨损信息,并且对于铁磁性磨粒的分辨率达到180μm。

关键词：磨粒传感器 FPGA 锁相放大 DDS

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燃气轮机深度卷积生成对抗故障样本生成研究

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电子测量与仪器学报 2022年第6期36卷 82-90页

作者：王政博王红军张翔崔英杰苏静雷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 天津光电通信技术有限公司天津300211

针对应用深度学习进行燃气轮机故障诊断时,因故障信号数据不易获取,使得正常运行样本多、故障样本少,影响故障诊断准确率的问题,提出了一种采用深度卷积生成对抗学习对燃气轮机故障样本进行扩充的方法。根据燃气轮机振动信号特点,利用... 详细信息

针对应用深度学习进行燃气轮机故障诊断时,因故障信号数据不易获取,使得正常运行样本多、故障样本少,影响故障诊断准确率的问题,提出了一种采用深度卷积生成对抗学习对燃气轮机故障样本进行扩充的方法。根据燃气轮机振动信号特点,利用快速傅里叶变换、经验模态分解、解调预处理故障信号,提取故障频域特征并选取特征值指标,将振动信号转为二维灰度图像,通过正交梯度惩罚算法训练深度卷积生成对抗故障样本生成模型。实例结果表明,使用所提方法获得CWRU轴承数据集生成样本测试准确率为98.01%;某型燃气轮机生成样本测试准确率为97.43%,同条件下均优于其他主流故障样本生成方法,验证了所提故障样本生成方法的有效性和优越性。

关键词：燃气轮机故障数据故障诊断生成对抗网络

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全天候太阳方位跟踪控制系统的设计

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可再生能源 2011年第1期29卷 86-89页

作者：左云波徐小力白廷柱乔道鄂北京理工大学光电学院北京100081 北京信息科技大学机电系统测控重点实验室北京100192

采用光感跟踪与时间跟踪相结合的方法,设计了全天候太阳方位跟踪控制系统。该系统包括监测装置、跟踪方式转换控制模块和双跟踪方式控制模块。监测装置监测天气状态为跟踪方式转换控制模块提供判断依据,跟踪方式转换控制模块发出指令启... 详细信息

采用光感跟踪与时间跟踪相结合的方法,设计了全天候太阳方位跟踪控制系统。该系统包括监测装置、跟踪方式转换控制模块和双跟踪方式控制模块。监测装置监测天气状态为跟踪方式转换控制模块提供判断依据,跟踪方式转换控制模块发出指令启动相关跟踪方式,控制传动及支撑装置的运动,以改变太阳能电池板采光面的位置。系统的跟踪精度高,跟踪能耗低。

关键词：光伏发电跟踪控制系统光感跟踪时间跟踪

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基于遗传算法与Flexsim的生产线缓冲区优化研究

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组合机床与自动化加工技术 2020年第10期 51-54,58页

作者：古文宇王红军邢济收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检测北京市重点实验室北京100192 北京信息科技大学机电工程学院北京100192

缓冲区容量是影响生产线性能的重要因素,为科学有效地分配生产线缓冲区容量,提高柔性生产线中机床的利用率和降低机床的堵塞率,文章提出一种基于遗传算法和Flexsim的生产线缓冲区优化分配方法。该方法通过优化生产顺序和计算生产单元可... 详细信息

缓冲区容量是影响生产线性能的重要因素,为科学有效地分配生产线缓冲区容量,提高柔性生产线中机床的利用率和降低机床的堵塞率,文章提出一种基于遗传算法和Flexsim的生产线缓冲区优化分配方法。该方法通过优化生产顺序和计算生产单元可靠性指标,为生产线仿真优化提供合理依据,并根据仿真结果优化缓冲区分配。该文以某飞机结构件生产线为研究对象,以整体生产时间最小化和生产单元超载最小化为目标,利用遗传算法研究柔性生产线的投产序列。再计算出生产单元的平均故障间隔时间这一可靠性重要指标,最后利用Flexsim软件对生产线进行仿真。通过分析仿真结果,提出相应的缓冲区改善措施,为企业提高生产效率提供有效的理论依据。

关键词：缓冲区遗传算法 Flexsim 可靠性平均故障间隔时间

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基于自适应调频模态追踪方法的铣削颤振识别

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电子测量与仪器学报 2023年第5期37卷 180-188页

作者：张壮壮王红军王楠王增新王星河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京1100192 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 超同步股份有限公司北京101500 北京机械工业自动化研究所有限公司北京100120

在铣削加工工程中,产生颤振,严重影响产品的加工精度和表面质量。为了有效避免铣削过程中发生颤振,提出了基于自适应调频模态追踪(adaptive chirp mode pursuit,ACMP)的铣削颤振监测和识别方法。该方法综合考虑了振动信号的带宽和微弱特... 详细信息

在铣削加工工程中,产生颤振,严重影响产品的加工精度和表面质量。为了有效避免铣削过程中发生颤振,提出了基于自适应调频模态追踪(adaptive chirp mode pursuit,ACMP)的铣削颤振监测和识别方法。该方法综合考虑了振动信号的带宽和微弱特性,ACMP在递归框架中逐个捕获信号模式,在该算法中,不需要输入信号模式的个数,而是可以通过评估残差信号的能量来学习,这样就可以避免由于分解层数不确定带来的模态混叠或者过度分解的问题。首先使用仿真信号验证了该算法对颤振信号具有很高的识别精度;然后基于现场的铣削实验数据证明该方法及时有效地对颤振进行识别;最后从ACMP处理后的信号中提取功率谱熵值作为颤振识别特征。该方法解决了经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法的模态混合和伪分量问题,又降低了变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的精度不稳定的影响,可以准确快速地识别到颤振,对提高加工质量具有重要意义。

关键词： ACMP 颤振功率谱熵铣削

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基于改进DQN燃气轮机转子故障诊断方法

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噪声与振动控制 2023年第4期43卷 109-115,199页

作者：崔英杰王红军张顺利王星河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 中国航发西安航空发动机集团有限公司设计所西安710021

燃气轮机转子系统作为燃气轮机关键部件,由于难以获取敏感故障特征导致故障诊断精度不高,影响设备的安全服役。针对以上问题,提出一种改进深度Q网络(DQN)深度强化学习燃气轮机转子系统故障诊断方法。首先,以采集的一维工况原始振动信号... 详细信息

燃气轮机转子系统作为燃气轮机关键部件,由于难以获取敏感故障特征导致故障诊断精度不高,影响设备的安全服役。针对以上问题,提出一种改进深度Q网络(DQN)深度强化学习燃气轮机转子系统故障诊断方法。首先,以采集的一维工况原始振动信号为输入,该DQN模型的环境状态采用故障样本集组成,转子故障类型为当前模型输入的动作集合;然后,DQN模型的智能体使用一维宽卷积神经网络(WDCNN)拟合得到Q网络,并使用ε-贪婪策略做出决策动作,反馈奖励和下一状态并存储到经验池内;智能体内采用时间差分误差(TD-error)优先经验回放,使得算法更加稳定和训练收敛;智能体与环境不断交互决策出最大奖励,输出最优策略故障诊断结果。将该模型应用于西储大学轴承数据集与燃气轮机试车台数据集中,分别达到99.2%与98.7%的准确率,可以用于快速有效地进行故障诊断。结果表明该改进DQN模型具有较高的故障诊断准确性与通用性。

关键词：故障诊断燃气轮机转子深度强化学习 DQN

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