胡永涛
- 作品数：14 被引量：133H指数：8
- 供职机构：燕山大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
- 相关领域：机械工程电气工程电子电信一般工业技术更多>>
- 基于MEMD互近似熵及FCM聚类的轴承故障诊断方法被引量：11
- 2015年
- 提出了一种基于掩蔽经验模式分解(MEMD)互近似熵及模糊C均值聚类(FCM)的滚动轴承故障诊断新方法。MEMD可以有效抑制经验模式分解存在的模态混叠问题;互近似熵是近似熵的改进,能更好体现信号的不规则度和复杂度。信号经掩蔽经验模式分解后得到一组平稳的本征模函数(IMF),通过能量分析筛选出与原始信号最为相关的几个IMF分量,计算其互近似熵值以作为故障特征向量,能够直观体现设备的运行状况。故障模式识别采用的FCM算法,计算相对简单,聚类效果好。实验分析证明了该方法的优越性。
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- 关键词：故障诊断模糊C均值聚类
- 基于多特征融合及深度信念网络的轴承故障诊断
- 轴承是旋转机械的重要组成部分，轴承故障诊断对保障机械设备安全、稳定运行具有重要意义。论文针对机械故障振动信号非平稳性、非线性等复杂特征，提出一种基于多特征融合及深度信念网络的轴承故障诊断方法。 首先，研究了基于双树复小...
- 胡永涛
- 关键词：轴承故障诊断双树复小波多特征融合主成分分析
- 文献传递
- 基于混合采样的压缩感知重构算法被引量：7
- 2017年
- 为了提高图像的重构质量和缩短重构时间,同时保持较高的压缩比,提出了一种基于混合采样的压缩感知重构算法。将图像划分为感兴趣区域和非感兴趣区域,对感兴趣区域采用恢复质量较好的正交匹配追踪算法,对非感兴趣区域采用恢复时间较短的分段正交匹配追踪算法。感兴趣区域图像中除感兴趣区域外,其他部分灰度置零以增加采样率和图像稀疏度。实验表明,该方法可以较好恢复图像感兴趣的区域,并保持较高压缩比。
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- 关键词：计量学图像重构混合采样压缩感知感兴趣区域压缩比
- 基于多元经验模态分解互近似熵及GG聚类的轴承故障诊断被引量：8
- 2016年
- 提出了一种基于多元经验模态分解(Multi-EMD)、互近似熵和GG聚类的滚动故障轴承诊断方法。首先,将振动信号进行多元经验模态分解,得到若干个内禀模态函数(IMF)分量和一个趋势项。然后,将IMF分量分别与原始信号进行相关性分析,筛选出前7个含主要特征信息的IMF分量,并将筛选的IMF分量的互近似熵作为特征向量。最后,将特征向量输入到GG模糊分类器中进行聚类识别。通过聚类三维图,对两种算法机械运行的4种状态进行了对比,验证了多元经验模态分解方法不仅可解决采样的不均衡问题,而且可解决EMD算法聚类的混叠问题。
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- 关键词：轴承故障诊断
- 基于总体平均经验模式分解近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法被引量：9
- 2016年
- 针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时的局限性;引入随机权重和压缩因子来改进粒子群算法,优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP网络的全局收敛问题。将信号经EEMD得到的IMF分量与近似熵结合,组成特征向量,再将构造的特征向量输入到PSO-BP神经网络中进行模式识别。实验及工程应用实例证明了该方法的有效性和优越性。
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- 关键词：轴承故障诊断近似熵
- 基于符号分析的极大联合熵延迟时间求取方法被引量：8
- 2013年
- 本文通过符号分析法求取联合熵的极大值点,进而得到相空间重构的最佳延迟时间,通过对几个典型的混沌系统进行数值仿真试验,结果表明,该方法简化了计算,提高了效率,能够准确快速地获得最佳延迟时间,从而有效地重构原系统的相空间,为混沌信号识别提供一种快速有效的途径.
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- 关键词：相空间重构延迟时间联合熵
- 多重分形近似熵与减法FCM聚类的研究及应用被引量：6
- 2015年
- 提出了一种基于多重分形与近似熵相结合的信号特征量提取方法,应用于齿轮箱的故障信号诊断中。针对齿轮箱的故障信号的复杂性,先用减法聚类对提取到的信号特征量进行处理,得到初始聚类中心,然后再用模糊C均值聚类(FCM)作进一步处理,实现齿轮箱故障的自动诊断和识别。多重分形谱提取的特征量如谱宽,可以表示信号的波动程度,而近似熵可以表示信号的复杂程度。两者结合可以得到更加准确的齿轮箱故障信号模式。减法聚类可以有效解决FCM容易陷入局部最优的问题,还可以提高收敛速度。提取的特征参数作为聚类分析的数据,通过计算数据点与聚类中心的隶属度判定所属类型,实现齿轮箱故障类型聚类以及模式识别。通过风力发电机齿轮箱故障诊断实验,证明该方法的可行性和有效性。为齿轮箱故障诊断提供了一种新的有效途径。
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- 关键词：近似熵故障诊断
- 基于改进S变换的电能质量扰动分类新方法被引量：19
- 2015年
- 提出一种改进的S变换(MST)方法并应用在电能质量扰动识别中。针对S变换(ST)窗函数固定、时频分辨率不能调节的问题,对S变换中的窗函数引入参数p、q进行改进,使时频分辨率的调节更加灵活。提出确定p、q的评价指标,使得p、q的求取具有一定自适应性和理论依据。用MST提取电能质量扰动的特征向量,根据电能质量扰动信号的MST分析结果,提出4种扰动特征作为特征向量,解决了特征向量冗余的问题。仿真数据和工程数据实验分析结果表明,该方法具有更好的抗强噪声性,使电能质量扰动分类精度更高。为复杂信号特征提取提供了一种有效途径,也为电能质量分类提供了一种新的方法。
- 张淑清李盼师荣艳胡永涛姜万录刘子玥
- 关键词：窗函数特征提取电能质量扰动识别
- 基于双树复小波和自适应权重和时间因子的粒子群优化支持向量机的轴承故障诊断被引量：11
- 2017年
- 提出了一种基于双树复小波和具有自适应权重和时间因子的粒子群算法优化支持向量机的轴承故障诊断方法。首先对机械振动信号进行DTCWT变换,提取能量熵作为特征向量。然后采用AWTFPSO算法优化SVM,实现轴承故障诊断。不同方法的对比实验及分析结果表明,该方法速度快、准确率高。
- 张淑清胡永涛姜安琦吴迪陆超姜万录
- 关键词：双树复小波支持向量机粒子群算法故障诊断
- 基于改进双树复小波的光谱去噪算法研究被引量：5
- 2016年
- 为了消除可见光近红外光谱噪声,提高利用光谱曲线进行信息提取的精度,提出一种改进双树复小波变换(DTCWT)的后验估计及广义形态滤波的光谱去噪方法。首先对带噪信号进行双树复小波分解,将信号的高频部分和低频部分进行分离。然后分别采用最大后验(MAP)估计算法和广义形态学滤波(GMF)对高频系数和低频系数进行去噪处理。最后对去噪后的高频系数和低频系数进行DTCWT反变换,得到去噪光谱。对USGS光谱库中的植被光谱以及铁铝榴石光谱进行实验,结果表明该方法易于实现,去噪效果理想,是一种很好的可见光近红外光谱去噪方法。
- 张立国胡永涛张淑清李军锋吴迪姜万录
- 关键词：双树复小波最大后验估计去噪
