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国家自然科学基金(51075150)

作品数:4 被引量:63H指数:3
相关作者:张绍辉李巍华戴炳雄潘威杜灿谊更多>>
相关机构:华南理工大学广东技术师范学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家重点实验室开放基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术机械工程交通运输工程建筑科学更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 2篇机械工程
  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信
  • 1篇建筑科学
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇轴承
  • 1篇萤火虫
  • 1篇萤火虫算法
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇汽车
  • 1篇汽车自动变速
  • 1篇汽车自动变速...
  • 1篇轴承故障
  • 1篇轴承故障诊断
  • 1篇轴承性能
  • 1篇自动变速
  • 1篇自动变速器
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇混合模型
  • 1篇故障识别
  • 1篇故障诊断

机构

  • 3篇华南理工大学
  • 1篇广东技术师范...

作者

  • 2篇李巍华
  • 2篇张绍辉
  • 1篇戴炳雄
  • 1篇杨翠丽
  • 1篇杜灿谊
  • 1篇潘威

传媒

  • 1篇汽车工程
  • 1篇机械工程学报
  • 1篇振动与冲击
  • 1篇Chines...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2013
  • 1篇2012
  • 1篇2010
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
Anti-Noise Performance of the FT Continuous Zoom Analysis Method for Discrete Spectrum被引量:2
2010年
As a discrete spectrum correction method, the Fourier transform (FT) continuous zoom analysis method is widely used in vibration signal analysis, but little effort had been made on this method's anti-noise performance. It is widely believed that the analysis accuracy of the method can be substantially improved by increasing the zoom multiple, however, with the zoom multiple increases, the frequency estimation accuracy may decline sometimes in practices. Aiming at the problems above, this paper analyzes the sources of frequency estimation error when a harmonic signal mixed with and without noise is processed using the FT continuous zoom analysis. According to the characteristics that the local maximum of the zoom spectrum may be wrongly selected when the signal is corrupted with noise, the number of wrongly selected spectrum lines is deduced under different signal-to-noise ratio and local zoom multiple, and then the maximum frequency estimation error is given accordingly. The validity of the presented analysis is confirmed by simulations results. The frequency estimation accuracy of this method will not improve any more under the influence of noise, and there is a best zoom multiple, when the zoom multiple is larger than the best zoom multiple; the maximum frequency estimation error will fluctuate back and forth. The best zoom multiple curves under different signal-to-noise ratios given provide a theoretical basis for the choice of the appropriate zoom multiples of the FT continuous zoom analysis method in engineering applications.
LINHuibinDING KangXU Chuanyan
关键词:SPECTRUM
一种萤火虫神经网络及在轴承故障诊断中的应用被引量:33
2015年
萤火虫算法作为一种群体智能算法,具有良好的全局寻优特性,可用于解决神经网络在反向传播(Back propagation,BP)算法下易陷入局部极值点、收敛速度慢的问题。但在应用于神经网络时其参数选取缺乏有效依据或经验公式,参数取值不当时,萤火虫神经网络的训练误差无法有效收敛、种群个体之间协同寻优功能易失效。因此,提出一种双层萤火虫改进算法对其参数进行选取。用UCI数据及轴承故障试验对算法进行验证,结果表明,应用所提方法后萤火虫神经网络的训练误差收敛值显著减小,并且在训练效率、故障识别率方面均优于BP神经网络、遗传神经网络、粒子群神经网络。
李巍华翁胜龙张绍辉
关键词:萤火虫算法神经网络参数选择故障诊断
支持向量机在汽车自动变速器故障识别中的应用被引量:6
2012年
本文中提出基于支持向量机的汽车自动变速器故障识别方法。首先利用设计的虚拟测试系统采集自动变速器3种状态下的运行数据,再对数据进行整理和筛选,提取合适的数据作为训练样本,然后设计基于支持向量机的多值分类器进行故障识别,最后与基于BP人工神经网络的诊断方法进行对比。结果表明,基于支持向量机的故障识别方法具有更快的收敛速度和更强的分类能力,适用于汽车自动变速器实时故障识别和诊断。
杜灿谊杨翠丽潘威
关键词:自动变速器故障识别支持向量机神经网络
基于小波包熵和高斯混合模型的轴承性能退化评估被引量:22
2013年
为准确的描述设备性能退化的过程,采用小波包熵(Wavelet Packet Entropy,WPE)与高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)对轴承性能退化状态进行评估。首先,提取轴承振动信号的小波包熵作为特征向量。接着以轴承正常状态数据的特征向量建立轴承性能的GMM评估基准模型。然后对试验中每一运行状态建立相应的GMM模型,并计算对应状态GMM相对基准模型的偏离程度,判断轴承是否发生退化以及退化程度。试验分析表明,与基于逻辑回归的设备性能退化方法相比,基于小波包熵与高斯混合模型的设备性能退化方法无需设备历史数据,不需要定义退化先验概率,能够较准确的反映轴承在全寿命周期中性能退化的过程。
李巍华戴炳雄张绍辉
关键词:高斯混合模型轴承
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