您的位置： 专家智库 > >

李舜昌

作品数：2 被引量：4H指数：1
供职机构：北京理工大学机械与车辆学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：理学自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 1篇英文
  • 1篇油液
  • 1篇油液光谱分析
  • 1篇视频解码
  • 1篇综合传动
  • 1篇磨损
  • 1篇磨损状态
  • 1篇解码
  • 1篇光谱
  • 1篇DIRECT...
  • 1篇插件
  • 1篇传动

机构

  • 1篇北京理工大学
  • 1篇中北大学
  • 1篇济南柴油机股...
  • 1篇中国石油集团...

作者

  • 2篇李舜昌
  • 1篇邵兰英
  • 1篇郑长松
  • 1篇刘勇
  • 1篇马彪
  • 1篇刘爱玉
  • 1篇李晓静

传媒

  • 1篇光谱学与光谱...
  • 1篇现代制造技术...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2010
共 2 条 记 录，以下是 1-2
全选 清除 导出
排序方式：
用directshow开发视频解码插件
2010年
传统的视频回放系统需要专门开发播放软件。本文介绍了在Visual C++中利用DirectShow SDK定制视频解码插件的解决回放问题的新方案,定制的插件随处可用,Microsoft Windows Media Player可以自动调用进行解码回放,避免安装专门的播放软件。本文给出了视频解码插件详细的开发过程,并给出了解码插件的关键函数。
李晓静刘爱玉李舜昌邵兰英
关键词：视频解码插件DIRECTSHOW
基于油液光谱RKPCA的综合传动磨损状态评价（英文）被引量：4
2015年
原子发射光谱是分析油液中微小磨损颗粒元素浓度的重要方法。以综合传动全寿命磨损试验不同阶段采集的多个油液样本为研究对象,分别运用基于模糊隶属度的稳健核主成分分析(RKPCA)与传统主成分分析(PCA)对光谱数据进行主成分提取与对比。在剔除光谱数据中的干扰元素后,计算与比较两种方法的主成分数量与贡献率,并利用RKPCA主成分进行综合传动多摩擦副的分类识别;对光谱数据和RKPCA特征值分别进行模糊C均值聚类,对比两种聚类结果应用在磨损状态评价中的效果。研究表明,由于光谱数据离群值与非线性影响,RKPCA较PCA的主成分数量稍小且累积贡献率高,说明前者能更有效地降低变量维数;通过RKPCA主成分与摩擦副组件的相关性分析可以看出,该方法可以精确的实现综合传动多摩擦副、多磨损部位的分类与识别,进而分类评价不同摩擦副的磨损状态;RKPCA特征值的模糊C均值聚类结果与光谱数据直接聚类结果相比,前者能更精确的定位磨损状态转化的临界点,从而准确评价综合传动整体磨损状态。油液光谱RKPCA分析方法的创新在于将特征值变化规律引入整体磨损状态评价,实现整体评价与关键摩擦副的分类评价相结合。这样不仅有助于综合传动大修期的准确判断,还能给出需维修部件建议。该方法也适用于其他复杂机械系统的磨损监测与评价等相关领域。
刘勇马彪郑长松李舜昌
关键词：油液光谱分析综合传动磨损状态
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0