唐刚
- 作品数：21 被引量：68H指数：6
- 供职机构：北京化工大学机电工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金牵引动力国家重点实验室开放基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术医药卫生理学更多>>
- 基于块稀疏贝叶斯学习的信号重构方法
- 传统的振动信号分析方法都是基于香农采样定理实现信号的采集,这种信号采样方式,使设备状态监测过程中产生了海量的冗余数据,增加了数据处理的难度以及数据存储与传输的成本.压缩感知理论的提出为解决海量的状态监测数据的存储与传输问...
- 柯燕亮杨阳王华庆唐刚李岭阳
- 关键词：轴承故障诊断压缩感知信号重构
- 文献传递
- 基于深度瓶颈特征学习与LSTM网络的轴承退化趋势预测
- 针对传统的趋势预测方法大多没有考虑整个轴承运行时间累积和连续变化的影响,并且特征提取方法多为浅层训练方法,难以充分挖掘反映轴承性能变化的有效特征问题.提出了一种基于深度瓶颈特征与长短时记忆网络(LSTM)的轴承性能退化趋...
- 唐刚周佑光王华庆
- 远程移动中央综合监护与自动预警系统在COVID-19重症患者救治中的应用实践被引量：7
- 2020年
- 中央监护系统是对重症患者实时监测的重要工具。目前各医院中央监护系统只能对单一品牌型号监护仪数据的集成监测,未能对不同科室、不同品牌、不同型号监护仪和呼吸机数据实现远程集成监测,更无法对患者状态进行综合评价及自动预警提示。在本次新型冠状病毒肺炎(Coronavirus Disease 2019,COVID-19)重症救治工作中,研究团队克服了临时改造的重症病房未设立中央监护系统,各种设备品牌、型号不统一等问题,建立了远程移动中央综合监护及自动预警系统,不仅实现不同品牌、不同型号监护仪和呼吸机的实时数据及报警信息的远程集成监管,通过NEWS综合评估预警系统对患者病情的实时自动综合评价,第一时间将重要病情变化通知给相关医护人员。医护人员可以通过移动端APP和PC端访问该中央综合监护系统,克服时间和空间限制,对患者进行24 h实时监测和及时处置,并可以进行异地远程会诊。临床实践结果显示,该系统能有效提高重症患者的监护处置效率,对COVID-19重症、危重症患者的精准施治发挥了重要作用。
- 陈学斌段军安峥唐刚高敏张伟硕李天庆
- 关键词：重症监护
- 基于复数变分模态分解的轴承故障振动信号盲源分离
- 滚动轴承状态监测中,实际振动信号复杂而且包含干扰噪声,使得故障源信号的提取变得尤为困难.为了对轴承故障信号进行有效的分离,本文在变分模态分解方法的基础上,提出了复变分模态分解方法:将监测系统中水平和垂直传感器采集到的信号...
- 唐刚周乔珂王华庆
- 关键词：滚动轴承振动信号盲源分离
- 基于L1范数凸二次规划方法的航空重力测量数据稀疏重构（英文）
- 2015年
- 由于受到国界、测量成本和数据规模等因素的限制,航空重力测量本质上是一种欠奈奎斯特采样方法,本文通过离散傅里叶变换分析了航空重力测量的稀疏性,提出了利用压缩感知理论实现大规模重力异常数据高精度重构的思路。基于压缩感知理论,重力异常数据重构问题可以转化为基于L1范数的凸二次规划问题,本文结合预处理共轭梯度算法,提出了一种改进的内点法来解决此问题。进一步地,我们利用自主研发的SGA-WZ型捷联式航空重力仪在中国某地区进行了航空重力测量试验。通过对试验中测得的重力异常数据进行重构,与常用的线性插值重构方法对比,结果表明:本文提出的基于压缩感知理论的新方法能够以更高的重构精度,更有效地解决大规模重力异常数据的重构问题。
- 杨亚鹏吴美平唐刚
- 关键词：内点法航空重力测量
- 基于稀疏采样的轴承故障特征识别方法研究
- 轴承故障特征识别是保障机械设备安全稳定运行的重要方法,但长期在线监测数据量大,冗余信息多,导致后期处理复杂,影响实时检测效率.针对该问题,本文基于信号处理领域新近发展的压缩感知理论,突破香农采样定理限制,建立了基于稀疏采...
- 唐刚杨琴侯伟骆刚刚王华庆
- 关键词：滚动轴承压缩感知理论
- 文献传递
- 基于Teager峰值能量的低转速轴承故障特征提取方法被引量：9
- 2017年
- 峰值冲击是轴承故障信号中的重要特征之一,明显的峰值冲击有利于其故障诊断,而低转速工况下轴承故障由于振动能量小,峰值冲击微弱,导致故障特征容易被噪声淹没,通常无法通过包络分析等方法提取。为了增强微弱故障信号中的峰值冲击,提取低转速轴承故障特征,提出了基于Teager峰值能量的故障特征提取方法。采用移动窗口截取原信号,计算截取信号段的峰峰值,从而构造峰峰值特征波形,增强故障信号中的峰值冲击;利用Teager能量算子对峰峰值特征波形进行解调,抑制噪声干扰,提取瞬时冲击成分;根据提取的Teager能量频谱判断轴承的运行状态。实验结果表明,该方法有效提取了低转速轴承的冲击特征,实现了故障的诊断。
- 柯燕亮王华庆唐刚袁洪芳李岭阳
- 关键词：故障诊断TEAGER能量算子
- 基于变分模态分解参数优化的地震随机噪声去除方法被引量：8
- 2019年
- 为解决变分模态分解在地震数据去噪中依赖人工经验,模态分解和去噪效果具有一定随机性和偶然性的问题,提出基于频域奇异值分解信噪比估计的参数优化方法。该方法在参数范围内以较高的估计信噪比为评价参数对模态分量数目与有效模态进行选取,自适应寻找去噪最有效的参数,从而避免主观选取参数的随机性,改善去噪效果。仿真模型实验表明:估计信噪比与真实信噪比的误差为正相关关系,能够有效反映地震数据中噪声程度,所估计信噪比可以作为去噪效果的评价参数。通过仿真模型和实际地震数据对方法进行验证,结果表明基于估计信噪比参数优化后的变分模态分解方法能够有效压制噪声、凸显同相轴信息。
- 徐智唐刚刘伟李钟晓
- 关键词：地震噪声信噪比估计参数优化
- 基于MCKD与CEEMDAN的声信号故障特征提取方法被引量：13
- 2019年
- 在双转子轴承状态监测与故障诊断中,信号传递路径复杂,很难通过加速度传感器直接获得信号,而声音信号有非接触式测量的优势,包含大量特征信息.为了能够准确、有效地通过声音信号实现滚动轴承故障诊断,检测出轴承故障,提出了基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和最大相关峭度解卷积(MCKD)的滚动轴承故障诊断方法.首先运用最大相关峭度解卷积方法增强轴承故障声音信号中的冲击,然后对处理后的信号进行CEEMDAN处理,计算每个经验模态分量的峭度值,根据峭度值选取最优分量并求Hilbert包络谱,以准确提取故障特征频率.文中采用该方法基于声音信号实现滚动轴承故障诊断,为提取最优分量提供了理想筛选标准,一定程度上降低了故障诊断的复杂程度,具有良好的自适应性.
- 申博文王华庆唐刚宋浏阳
- 关键词：故障诊断声音信号
- 基于FrFT滤波和LMS降噪的变转速滚动轴承故障诊断被引量：3
- 2021年
- 变速工况下的机械故障诊断逐渐成为旋转机械监控领域的一个热门课题,在变转速下故障更容易发生且伴随更大的噪声,而相应的降噪问题目前却没有可靠的解决方法。因此提出一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)滤波和最小均方算法(LMS)降噪的故障诊断方法,对变转速工况下轴承振动信号进行降噪,进而提取非平稳故障特征。首先,同时获得滚动轴承振动加速度信号和转速信号;然后对Hilbert解调后的振动信号进行峰值搜索FrFT,按照搜索得到的最佳阶次和分数阶域聚集位置进行FrFT滤波;再将FrFT滤波得到的信号作为参考信号,原包络信号作为输入信号,进行LMS自适应降噪;最后对降噪后的信号按照转速重采样进行阶次分析,将包络阶次谱中的突出特征与故障特征阶次对比,判断故障。该方法可成功应用于变转速工况下滚动轴承的试验数据处理,证明了方法的有效性。
- 贾晋军黄玉婧张涛唐刚
- 关键词：滚动轴承变转速降噪分数阶傅里叶变换最小均方算法
