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基于特征值分解的随机子空间算法研究被引量：13: 2012年; 针对基于数据驱动的随机子空间法计算效率低下的问题,提出一种基于特征值分解的随机子空间算法,该方法通过对CH矩阵的特征值分解得到扩展可观测矩阵Tmi,进而识别出系统模态参数。相比于传统算法,该算法免去了对Hankl矩阵的QR分解及投影矩阵的SVD运算,从而大大节省了内存和计算时间。通过一个7自由度的数值仿真和重庆朝天门大桥模型的实例分析证明该方法在保持计算精度的情况下大幅度地提升了计算效率。; 章国稳汤宝平孟利波; 关键词：参数识别特征值分解

重分配小波尺度谱的时频分布优化方法研究被引量：14: 2010年; 针对重分配小波尺度谱存在着时、频分辨率不能同时达到最佳及当振动信号中存在着能量较大的噪声时会降低其时频分布可读性的缺陷,提出一种基于参数优化和奇异值分解(SVD)提高重分配尺度谱时频分布可读性的方法。首先利用Shan-non熵方法优化重分配尺度谱基函数的时间-带宽积(TBP),克服其时、频分辨率不能同时达到最佳的缺陷,再对重分配尺度谱进行SVD降噪降低噪声干扰影响,提高时频分布的可读性。最后用该方法对仿真信号和滚动轴承故障信号进行了分析,结果表明该方法的时频聚集性更好,抗噪能力更强,能更有效地识别强噪声背景下的机械故障特征。; 汤宝平蒋永华董绍江; 关键词：奇异值分解时频分析特征提取

基于Shannon小波支持矢量机二级决策的故障诊断被引量：8: 2010年; 提出一种基于Shannon小波支持矢量机(Shannon wavelet support vector machine,SWSVM)二级决策的故障诊断模型。先求出原信号的双谱相关值特征矩阵奇异值谱,并用BP神经网络对主分量分析(Principal component analysis,PCA)后的奇异值谱调维得到可分性更高的三维模式矢量,再将该三维模式矢量用SWSVM进行二级故障诊断。SWSVM可以对BP网络因陷入局部极值﹑欠/过学习输出的低分辨率进行校正,获得更高的故障识别精度和自适应识别能力。本模型实现了BP网络和SWSVM优势互补。一滚动轴承故障诊断实例验证了该模型的有效性。; 李锋汤宝平宋涛; 关键词：双谱 BP神经网络故障诊断

面向机械参量的通用数据采集仪的设计被引量：6: 2012年; 针对机械参量信号的多样性和复杂性,该文设计了一种面向机械参量的通用数据采集仪,经简单配置后能够采集多种常见机械参量信号。文章首先用面向对象的设计思想对设计方案进行了模块划分,然后在介绍各个模块详细设计的过程中分析了实现通用性的难点并给出了相应解决方法,最后以常见的振动信号为采集对象,介绍了方案的具体实现过程。此采集仪可进行大多常见机械参量的测试,人机界面友好,有很好的应用前景。; 张国垒汤宝平戴功伟; 关键词：通用数据采集机械参量振动信号采集

面向机械振动监测的无线传感器网络节点的设计被引量：6: 2012年; 针对机械振动信号监测的特点和现有无线传感器网络节点的不足,提出了一种基于MEMS加速度传感器的无线传感器网络大容量测振节点的设计。节点采用了模块化的设计思想,主要包括AVR微控制器、可编程逻辑器件CPLD、多通道16位A/D转换器、SD卡存储器和MEMS传感器,初步解决机械振动信号采集和大容量存储的难题。通过实验验证了该设计方案的可行性。; 邸永峰汤宝平蔡巍巍; 关键词：无线传感器网络 MEMS传感器海量存储

自适应Morlet小波降噪方法及在轴承故障特征提取中的应用被引量：41: 2010年; 分析了Morlet小波变换的滤波特性及其时频分辨率,利用Morlet小波良好的时域和频域特性及奇异值分解技术,提出了一种基于自适应Morlet小波和SVD的降噪方法。针对滚动轴承故障在振动信号中表现为冲击衰减波形的特点,采用修正的Shannon熵方法同时优化Morlet小波的中心频率与带宽参数,实现其与冲击特征成分的最优匹配;针对根据小波系数矩阵奇异值曲线的过渡阶段求取最佳变换尺度的方法存在着不够快捷方便的不足,将其与小波系数奇异值比方法相结合来快速方便地求得最佳变换尺度;最后对信号进行降噪处理提取故障特征。对仿真信号和实际轴承内外圈故障信号的应用分析表明,该方法具有良好的降噪性能,能有效地提取出滚动轴承的微弱故障特征。; 蒋永华汤宝平董绍江; 关键词：MORLET小波奇异值分解

无转速计的旋转机械Vold-Kalman阶比跟踪研究被引量：13: 2011年; 结合旋转机械升降速阶段振动信号的特点,提出一种无转速计的旋转机械Vold-Kalman阶比跟踪方法。该方法利用能量重心法对振动信号进行频谱校正,估计瞬时频率,获得参考轴转速信号,再对振动信号进行Vold-Kalman阶比跟踪,提取阶比分量。与需要转速计的经典Vold-Kalman阶比跟踪方法相比,该方法无需鉴相装置,完全用软件方式实现,算法精度高。仿真和应用实例分析结果表明此方法能够在时域中准确地提取幅值和频率变化的阶比分量。; 邓蕾傅炜娜董绍江汤宝平; 关键词：阶比跟踪瞬时频率估计

遗传算法优化最小二乘支持向量机的故障诊断被引量：20: 2010年; 提出一种基于遗传算法分层优化多类最小二乘支持向量机(least squares supportveotor machine,LS-SVM)的故障诊断模型。首先将故障信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)为平稳本征模态(intrinsic mode function,I MF)分量,再选择表征故障调制特征的I MF分量并提取瞬时幅值能量作为故障特征输入到遗传算法分层优化好的采用多项式核的多类LS-SVM中进行故障识别。EMD分解可自适应分离故障调制信号;瞬时幅值能量矢量的不同表征各类故障的可分性;遗传算法分层优化惩罚因子和多项式核参数可以使LS-SVM摆脱对故障类型与模式编号映射关系先验知识的依赖,提高LS-SVM的故障预测精度和自适应诊断能力,并可以推广应用于线性、径向基、Sigmoid等核条件下的LS-SVM优化。一个深沟球轴承故障诊断实例说明该模型的有效性。; 李锋汤宝平刘文艺; 关键词：最小二乘支持向量机遗传算法多项式核函数故障诊断

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国家教育部博士点基金(20090191110005)