河北省自然科学基金(F2011203149)
- 作品数：8 被引量：86H指数：7
- 相关作者：谢平江国乾李小俚田培涛刘彬更多>>
- 相关机构：燕山大学杭州轴承试验研究中心新泽西州立大学更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金中国博士后科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
- 相关领域：机械工程一般工业技术自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种并联机器人误差综合补偿方法被引量：22
- 2012年
- 针对并联机器人轨迹规划和轨迹跟踪过程中,同时存在机构误差引起的期望轨迹与理想轨迹之间的偏差和非线性摩擦、负载变化等扰动因素引起的动态误差,提出一种并联机器人误差综合补偿方法:在轨迹规划过程中,基于并联机器人位姿误差模型将位姿误差补偿转化为驱动杆参数组合优化问题,进而利用粒子群算法寻优驱动杆参数,修正并联机器人期望轨迹;在轨迹跟踪过程中,设计基于自适应迭代学习控制算法的动态误差补偿策略,实现对期望轨迹的有效跟踪。在Stewart平台下基于ADAMS和Matlab进行仿真试验,在轨迹规划和轨迹跟踪过程中,分别修正期望轨迹偏差并补偿轨迹跟踪动态误差,实现并联机器人误差综合补偿。进一步,基于混联机床进行工件加工试验,验证方法对于提高并联机器人工作精度的有效性。
- 谢平杜义浩田培涛刘彬
- 关键词：并联机器人粒子群优化自适应迭代学习控制
- 基于多尺度熵和距离评估的滚动轴承故障诊断被引量：7
- 2013年
- 为了解决滚动轴承非线性故障特征难以提取的问题，将多尺度熵和距离评估方法有机结合，提出一种新的滚动轴承非线性特征提取方法。首先利用多尺度熵来刻画滚动轴承振动信号在不同尺度上的细节特征；然后引入距离评估选择算法，对多尺度特征进行特征评估，优化选取敏感尺度特征，并送入支持向量机实现轴承不同状态的分类。通过滚动轴承故障诊断实验对该方法进行验证，结果表明，选取敏感多尺度熵特征集对故障特征进行刻画，较单尺度特征、原始特征集和随机特征集等诊断效果更佳，提高了诊断精度。
- 谢平江国乾武鑫李小俚
- 关键词：计量学特征提取故障诊断滚动轴承
- 基于局部均值分解的滚动轴承故障诊断新方法被引量：12
- 2014年
- 针对滚动轴承振动信号的非平稳特性和调制特点，提出了一种基于Wigner-Ville谱熵的特征提取新方法：运用局部均值分解算法将轴承振动信号分解为若干个乘积函数，并基于Wigner-Ville分布描述主要乘积函数分量的时频能量特征。在此基础上，结合Shannon熵构造一种新的特征提取指标一wigner-Ville谱熵，并将其构成的特征向量输入到最小二乘支持向量机，实现了轴承不同工作状态和故障程度的自动分类与诊断。仿真和实例分析证明了方法的有效性。
- 谢平杨玉昕江国乾李小俚李兴林
- 关键词：计量学故障诊断局部均值分解滚动轴承调制信号
- 基于EEMD与AR建模的风电场风速预测被引量：9
- 2015年
- 针对风速时间序列的非平稳性与非线性，提出一种基于集合经验模式分解（EEMD）与AR建模分析的风电场风速集成预测方法。首先运用EEMD对风速序列进行预处理，将其分解为一系列相对平稳的固有模态分量（IMF），突出原始风速序列的局部特征信息；然后利用AR建模对各分量进行预测分析，降低建模难度与预测成本；最后，将各分量的预测结果利用最小二乘法求得权值后进行集成得到风速序列的预测结果。风电场实测数据验证表明，相比单一的AR建模预测和基于EMD的AR集成预测，该方法有效地提高了预测的精度。
- 何群赵文爽江国乾谢平
- 关键词：计量学风速最小二乘法
- 基于迭代学习控制的材料黏弹性纳米测量被引量：1
- 2012年
- 原子力显微镜(AFM)是进行纳米材料力学特性(如材料黏弹性)测量的重要工具.压电陶瓷驱动器作为AFM的核心部件,由于其迟滞和蠕变特性的影响,致使在材料黏弹性纳米测量过程中,不仅测量速度慢,而且测量误差较大.为了解决以上问题,提出一种基于逆的迭代学习控制方法.通过在频域内学习系统的动态特性,补偿AFM的z轴动态误差,从而实现AFM系统的快速准确定位.该方法不仅避免了复杂的AFM系统建模过程,而且提高了系统输出对期望输入的跟踪精度.用美国DI公司的纳米原位测量仪对聚二甲基硅氧烷(PDMS)的纳米黏弹性进行了测量,验证了算法的适用性和有效性.
- 谢平张磊刘坤邹清泽
- 关键词：迭代学习控制
- 基于PCA和多变量极限学习机的轴承剩余寿命预测被引量：21
- 2014年
- 提出了一种基于主成分分析(PCA)和多变量极限学习机(MELM)的轴承剩余寿命预测方法。该方法首先利用PCA技术融合多个表征轴承运行状态与衰退趋势的时域频域特征指标来消除特征间的冗余性和相关性;进一步在单变量极限学习机(ELM)的基础上构建多变量极限学习机模型来预测轴承剩余寿命。该方法克服了传统单变量极限学习机结构简单、信息匮乏等缺点,能有效提高轴承剩余寿命的预测精度。运用全寿命轴承振动数据对模型进行验证,结果表明,相比单独应用ELM模型或MELM模型,基于PCA和MELM剩余寿命预测方法具有更高的预测精度和稳定性。
- 何群李磊江国乾谢平
- 关键词：主成分分析极限学习机剩余寿命预测
- 基于改进粒子群算法的并联机器人运动学精度提高新方法被引量：9
- 2012年
- 针对并联机器人在基于给定工作任务进行轨迹规划过程中,存在因机构误差引起的期望轨迹与理想轨迹之间的偏差,由此造成并联机器人运动学精度降低的问题,提出了一种并联机器人运动学精度提高新方法。首先将连续工作任务离散化为满足精度要求的若干理想位姿点,在建立并联机器人位姿误差模型基础上,将机构误差项转化为驱动杆误差;基于种群排列熵模型和粒子速度激活机制改进了粒子群算法,并利用改进的粒子群算法组合优化驱动杆参数,补偿并联机器人位姿误差,进而修正期望轨迹以提高并联机器人运动学精度。通过MATLAB和ADAMS仿真验证了所提出方法的可行性和有效性。
- 杜义浩谢平田培涛刘彬
- 关键词：并联机器人粒子群优化
- 本征时间尺度排序熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：8
- 2013年
- 针对滚动轴承故障振动信号的非平稳、非线性特性,将经验模态分解方法和排序熵有机结合,提出一种新的基于自适应尺度的复杂度参数——本征时间尺度排序熵,用于描述不同本征模态分量的复杂程度,从而实现故障特征的量化描述。首先,将原始振动信号经过EMD分解得到若干本征模态分量,然后分别对各本征模态分量计算排序熵,即可得到不同本征时间尺度排序熵,最后利用该参数实现不同故障状态的有效区分与识别。实例分析结果表明了该方法的有效性和实用性,从而为机械设备状态监测与故障诊断提供了一种有效途径。
- 谢平江国乾李兴林李小俚
- 关键词：经验模态分解复杂度滚动轴承
