郑超
- 作品数：2 被引量：8H指数：2
- 供职机构：燕山大学环境与化学工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程金属学及工艺更多>>
- 磁记忆技术在焊缝缺陷检测中的量化研究被引量：3
- 2014年
- 为解决磁记忆技术不能定量分析焊缝缺陷的问题,本文针对Q345R钢焊板试件,测取了沿焊缝方向和垂直焊缝方向的2种磁记忆信号,分析焊缝裂纹长度与深度对磁记忆信号的影响,建立焊缝裂纹尺寸与磁记忆信号间的量化关系。探索并提出了利用组合测量路线进行焊缝裂纹量化识别的新途径。结果说明,2条测量路线检测得到的磁记忆信号均存在明显的焊缝裂纹定位特征,但单独1条测量路线的磁记忆信号是不能反映裂纹的全部尺寸信息的,需综合沿焊缝方向和垂直焊缝方向磁记忆信号进行焊缝裂纹尺寸的量化识别。此外,本文还用BP神经网络方法对此课题进行了深入研究,结果表明BP神经网络可以实现焊缝裂纹尺寸的量化评价。
- 郭奇李慧琳郭丽杰郑超
- 关键词：焊缝BP神经网络
- 基于局部特征尺度分解的旋转机械故障欠定盲源分离方法研究被引量：5
- 2014年
- 针对传统盲源分离方法局限于源信号平稳、非高斯且相互独立,要求观测信号数不少于源信号数的问题,提出了一种基于局部特征尺度分解的旋转机械故障欠定盲源分离方法。采用局部特征尺度分解方法将观测信号分解为若干个内禀尺度分量,相当于对观测信号数进行升维,重组所有内禀尺度分量作为新的观测信号进行盲源分离,该方法不仅能分离非线性、非平稳的旋转机械故障信号,而且也可以解决观测信号数少于源信号数的欠定问题。通过模拟仿真和建立不平衡-碰摩-松动耦合故障的转子试验台进行试验分析,且与传统盲源分离方法进行对比,结果表明了该方法的有效性。
- 郑超郭奇郭丽杰李慧琳
- 关键词：局部特征尺度分解盲源分离欠定故障诊断
