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基于盲信号处理的传动箱状态监测与故障诊断被引量：1: 2006年; 将盲信号处理技术应用到基于振动分析的传动箱故障诊断中,作为信号预处理与故障特征提取的主要工具,可极大增强故障信息,改变传统的以降噪为主的故障信息增强思想,提高诊断精度,解决实际中故障定位难、早期故障诊断率低的难题。; 黄晋英潘宏侠毕世华杨喜旺; 关键词：盲信号处理盲源分离传动箱故障诊断

履带车辆车体载荷分析和快速模拟寿命试验被引量：4: 2008年; 讨论了履带车辆在凹凸不平路面上行驶时车体所受的动态载荷,分析了产生动态载荷的各种影响因素,并以某履带车在试验环境下行驶状态的载荷谱数据为依据,探索了快速疲劳试验的方法和数据处理技术。; 刘瑛刘洁潘宏侠; 关键词：履带车辆载荷分析载荷谱

基于粒子群优化的故障特征提取技术研究被引量：14: 2008年; 齿轮传动箱的故障征兆,可以通过不同的特征参量表现出来。传动箱工作过程中,由于响应信号成分复杂,提取其敏感的故障特征信息非常困难。故障程度、部位和类型等对特征参量的敏感程度差别很大,通过传统的特征提取和分析方法可以建立庞大的特征参量集。如何从众多的特征参量中确定可靠有效的故障特征参量,如何根据故障对特征参量的敏感程度优化筛选特征参量集,是实现实时在线故障诊断亟待解决的一个问题。针对传动箱故障特征选择问题,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的特征选择方法。将粒子群优化技术用于研究传动箱振动响应信号的分析与处理,用于故障诊断特征参量集的提取与优化,形成了适合该齿轮传动箱的有效故障特征参量,从而建立了与齿轮传动箱故障现象密切相关的特征参量集。把此算法应用到齿轮传动箱故障诊断中,结果证明,该算法有很好的效果,提高了诊断精度,比常用的梯度下降算法具有更快的优化速度。; 潘宏侠黄晋英毛鸿伟刘振旺; 关键词：粒子群优化故障诊断特征提取传动箱

粒子群优化技术用于故障诊断中的测点优化配置研究被引量：5: 2008年; 针对车辆齿轮传动箱这样一个复杂的动力学系统,建立结构在不同点激励和不同点响应的传递特性模型。考虑其内部各种零部件的振动信号经不同的传递路径到达箱体表面并相互叠加在一起的实际情况,提出用基于粒子群优化算法解决故障检测中的传感器优选与测点配置问题的基本方法。通过各测点的测试分析与传递特性参数的优化,不但给出了测点布置的基本优选原则,也证明了基于粒子群优化技术的传感器与测点优化配置是可行的。; 潘宏侠黄晋英毛鸿伟魏秀业; 关键词：人工智能小波神经网络粒子群优化故障诊断

独立分量分析在齿轮箱故障诊断中的应用被引量：15: 2008年; 提出了一种用于齿轮箱故障诊断的信号预处理方法。推导了基于互信息最小化的独立分量分析算法(简称ICA算法),应用确定性混合信号对算法进行了仿真验证,并将该算法应用于齿轮箱振动信号的预处理中。经3种工况下的齿轮箱振动信号的ICA分解结果分析,表明应用ICA技术后,故障信息得到了极大的增强。改变了传统的以降噪为主的故障信息增强思想,为微弱故障的有效诊断提供了一定的技术手段。; 黄晋英毕世华潘宏侠杨喜旺; 关键词：独立分量分析齿轮箱故障诊断

基于高阶累量谱的轴承故障诊断被引量：3: 2007年; 在轴承故障诊断中,故障信号的提取是一个关键问题。实际测得的轴承振动信号一般是非平稳和非高斯分布的信号,信噪比很低,微弱的故障信息往往完全淹没在噪声中,信号特征的提取非常困难。信号的高阶累积量对加性高斯噪声和对称非高斯噪声不敏感,应用在轴承的故障诊断中,可以有效地分离信号与噪声,提高信噪比,增强故障信息。对轴承在不同状态下的振动信号进行对比分析,提取了不同状态下轴承振动信号的功率谱与高阶累量谱(双谱),建立了用于故障诊断的双谱特征向量,并利用BP神经网络进行了故障诊断。分析结果表明,从高阶累积量提取的特征与功率谱相比,对故障特征比较敏感,容易实现智能诊断中的数字特征提取,可有效地区分轴承的故障。; 黄晋英潘宏侠毕世华杨喜旺; 关键词：人工智能轴承故障诊断

齿轮箱故障诊断技术现状及展望被引量：44: 2006年; 从齿轮箱故障机理研究、信号处理技术、故障诊断方法等方面对齿轮箱诊断技术的现状进行了讨论.列举并分析了小波分析、模态分析、粗糙集理论、群体智能理论、生物免疫机理等理论在齿轮箱故障诊断中的应用,展望了齿轮箱故障诊断技术的发展.对现有齿轮箱诊断技术研究急待解决的问题提出了看法.; 魏秀业潘宏侠; 关键词：齿轮箱故障诊断频谱分析小波分析群体智能

速度自适应粒子群优化算法在故障诊断中的应用被引量：4: 2009年; 在原始粒子群优化算法(PSO)中设置动态最大限制速度基础上,提出一种速度自适应粒子群优化算法。经过神经网络的测试表明,该算法在收敛速度和精度上都优于原始算法,并且参数选取灵活,容易实现。将改进算法应用于实验室变速箱的神经网络故障诊断系统中,并与PSO和BP算法进行了比较,得出该算法不仅对变速箱故障的识别准确率比较高,而且故障诊断的精度和效率也较高。; 魏秀业潘宏侠; 关键词：粒子群优化群体智能神经网络故障诊断

粒子群优化的神经网络在故障诊断中的应用被引量：16: 2006年; 为提高齿轮箱故障诊断性能,建立了以齿轮箱振动信号的时频域特征为输入,以齿轮箱的主要故障形式为输出的神经网络。采用粒子群优化算法代替反向传播算法来训练神经网络的权重和阈值,利用训练后的神经网络对齿轮箱进行了故障诊断,并比较了基于粒子群优化算法与BP算法的诊断结果。结论是基于粒子群优化算法神经网络具有较好训练性能,收敛速度快,迭代步数少,诊断精度高,具有良好的故障识别率。; 魏秀业潘宏侠马清峰; 关键词：齿轮箱故障诊断神经网络粒子群优化

基于粒子群优化神经网络的传动箱故障诊断方法研究被引量：1: 2006年; 在研究粒子群优化神经网络训练算法的基础上,训练BP神经网络使网络的收敛速度大大提高,避免陷入局部最优解;根据振动实验室两级传动箱实测数据,分析研究信号以及提取信号特征值,应用训练后的BP神经网络诊断传动箱的故障,实验表明效果良好。; 马清峰潘宏侠; 关键词：粒子群优化神经网络故障诊断

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