胡友强
- 作品数：21 被引量：221H指数：6
- 供职机构：重庆大学自动化学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程电子电信机械工程更多>>
- 一种提高TDRSS转发器功率效率的方法
- 本发明公开了一种提高基于星下DBF(数字波束形成)的TDRSS(跟踪与数据中继卫星系统)的转发器功率效率的自适应功率控制方法，该方法在TDRSS反向链路中增加自适应均衡器，通过采用多飞行器的DBF指向偏差来自适应训练均衡...
- 谭晓衡曾孝平胡友强王雪萍曹海林甘平朱斌李腾蛟胡洋刘煜
- 文献传递
- 一种面向旋转机械的基于Transformer特征提取的域自适应故障诊断被引量：6
- 2022年
- 针对基于深度学习的旋转机械故障诊断方法在新工作条件下缺乏标注数据、跨域诊断精度较低的问题,提出了一种基于Transformer的域自适应故障诊断方法。采用Transformer的变体VOLO构造特征提取器以获取细粒度更佳的故障特征表示。利用源域数据进行监督学习对源域和目标域数据的特征提取器进行预训练,并且冻结源域提取器参数以获取固定的源域特征。利用域对抗自适应策略和局部最大平均差异结合目标域未标注数据训练目标域特征提取器,实现源域特征与目标域特征的边缘分布、条件分布对齐。通过两个多工况实验对所提出的故障诊断算法进行了验证,结果表明提出的基于Transformer特征提取的域自适应故障诊断方法相比5种传统域自适应方法,在齿轮和轴承数据集上分别平均提升了22.15%和11.67%的诊断精度,证明所提出方法对于跨域诊断精度具有提升作用。
- 黄星华吴天舒杨龙玉胡友强柴毅
- 关键词：特征提取故障诊断
- 一种新的低信噪比下的数字调制识别方法被引量：21
- 2009年
- 针对数字调制识别在低信噪比下的应用,提出一种新的基于瞬时信息的调制识别算法。该算法一方面提出采用小波滤波器对信号的瞬时信息进行消噪处理,提高了调制识别算法在低信噪比下的识别能力;另一方面利用已有算法的3个特征参数aσp、aσa、和fσa以及在已有算法基础上改进的3个新的特征参数Ra、Rp和Rf,简化了识别过程,改善了低信噪比下的识别效果。仿真结果表明,该算法在信噪比低到5 dB时,也能达到95.4%以上的识别率。
- 谭晓衡刘娟胡友强
- 关键词：信息处理技术数字调制识别小波滤波器低信噪比
- 一种液氢加注控制系统安全性实时评估方法
- 本发明公开了一种液氢加注控制系统安全性实时评估方法，包括以下步骤：S1:根据加注系统历史事故分析，识别系统的危险因素与危险过程，获取隐患/故障传播与系统事故的演化机制。S2:建立火箭加注系统运行安全性动态评价指标体系。S...
- 柴毅许水清胡友强黄磊
- 文献传递
- 基于均方误差的变步长恒模盲均衡算法仿真被引量：1
- 2009年
- 阐述了用于信道盲均衡中恒模算法的数学模型和基本原理,在此基础上进一步研究其改进的变步长算法。采用的改进算法是以剩余均方误差作为调整步长的参量,解决了传统恒模算法中,由于采用固定步长而造成的收敛速度与收敛精度之间的矛盾。在分析不同步长对算法收敛性能的影响的时候,使用了集平均的处理方式,使得均方误差学习曲线变得较为平滑,易于比较。理论分析和计算机仿真实验均表明该算法与传统的恒模算法相比,具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差。
- 谭晓衡张凯胡友强
- 关键词：恒模算法盲均衡变步长
- 数据驱动的多元统计故障诊断及应用
- 随着信息科学技术的快速发展,国防和国民经济各个领域的大型机械系统、工程系统和自动化系统复杂性与自动化程度不断提高,人们迫切需要提高整个系统的可靠性、可维修性和安全性。由于系统在运行过程中是一个相互影响的统一整体,其不同设...
- 胡友强
- 关键词：故障诊断数据驱动小波分析
- 文献传递
- 采用动态协调的混杂分布式预测控制方法被引量：1
- 2010年
- 针对多智能体复杂协调控制问题,提出基于动态协调规则的分布式预测控制。将避碰约束处理为基于方位的混杂规则,并在代价函数中引入布尔函数项。为适应复杂时变的工况,在每个采样时刻,根据各智能体的位置关系及其与目标的相对距离,设计动态协调规则以确定布尔函数项的权值。此方法增强了运动方向一致性和控制行为一致性,改进了分布式预测控制的稳定性和可行性。由于取较短的预测时域即可达到控制目标,此方法也提高了分布式预测控制方法的实时性和实用性。给出仿真例子验证了此方法的有效性。
- 魏善碧胡友强柴毅丁宝苍
- 关键词：分布式预测控制布尔函数
- 高速列车牵引电机转子断条和速度传感器联合诊断方法
- 2023年
- 为提升高速列车牵引系统的稳定性和可靠性,针对其牵引电机提出一种基于未知输入观测器的转子断条和速度传感器故障联合诊断方法.首先,通过非奇异坐标变换,将牵引电机系统解耦为两个分别只包含转子断条故障和速度传感器故障的子系统,实现转子断条故障与速度传感器故障的解耦,并进一步利用一阶低通滤波器将含速度传感器故障的子系统转化为增广系统.其次,对含转子断条故障的子系统和速度传感器故障增广系统分别设计未知输入区间观测器和未知输入滑模观测器.在此基础上,采用未知输入区间观测器上界和下界构建转子断条故障诊断的检测变量和自适应阈值,利用未知输入滑模观测器的等效输出控制原理实现速度传感器故障估计.最后,通过仿真和TDCS-FIB平台实验验证了所提方法的有效性和鲁棒性.
- 许水清柴晖胡友强黄大荣张可柴毅
- 关键词：牵引电机转子断条故障
- 一种改善TDRSS阵元信号群时延非一致性的自适应方法
- 本发明公开了一种改善跟踪与数据中继卫星系统(TDRSS)反向链路多路阵元信号群时延非一致性对星下波束形成(Digital Beam Forming，以下简称DBF)指向精度影响的自适应联动方法。该方法基于频分复用(FDM...
- 谭晓衡刘煜胡洋曾孝平胡友强王雪萍甘平朱斌鄢海燕张建慧
- 文献传递
- 不平衡数据分类方法综述被引量：141
- 2019年
- 随着信息技术的快速发展,各领域的数据正以前所未有的速度产生并被广泛收集和存储,如何实现数据的智能化处理从而利用数据中蕴含的有价值信息已成为理论和应用的研究热点.数据分类作为一种基础的数据处理方法,已广泛应用于数据的智能化处理.传统分类方法通常假设数据类别分布均衡且错分代价相等,然而,现实中的数据通常具有不平衡特性,即某一类的样本数量要小于其他类的样本数量,且少数类具有更高错分代价.当利用传统的分类算法处理不平衡数据时,由于多数类和少数类在数量上的倾斜,以总体分类精度最大为目标会使得分类模型偏向于多数类而忽略少数类,造成少数类的分类精度较低.如何针对不平衡数据分类问题设计分类算法,同时保证不平衡数据中多数类与少数类的分类精度,已成为机器学习领域的研究热点,并相继出现了一系列优秀的不平衡数据分类方法.鉴于此,对现有的不平衡数据分类方法给出较为全面的梳理,从数据预处理层面、特征层面和分类算法层面总结和比较现有的不平衡数据分类方法,并结合当下机器学习的研究热点,探讨不平衡数据分类方法存在的挑战.最后展望不平衡数据分类未来的研究方向.
- 李艳霞李艳霞胡友强柴毅
- 关键词：不平衡数据
