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徐剑涛

作品数:6 被引量:39H指数:4
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:机械工程一般工业技术电气工程更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇机械工程
  • 4篇一般工业技术
  • 1篇电气工程

主题

  • 3篇计量学
  • 2篇电能
  • 2篇电能质量
  • 2篇电能质量扰动
  • 2篇轴承
  • 2篇轴承故障
  • 2篇轴承故障诊断
  • 2篇局部均值分解
  • 2篇故障诊断
  • 1篇电流
  • 1篇电能质量扰动...
  • 1篇端点效应
  • 1篇选线
  • 1篇预处理
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇智能交通
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇图像

机构

  • 6篇燕山大学
  • 1篇中南大学

作者

  • 6篇徐剑涛
  • 5篇张淑清
  • 4篇张航飞
  • 3篇乔永静
  • 2篇张立国
  • 1篇姜万录
  • 1篇王玉田
  • 1篇李盼
  • 1篇王洪斌
  • 1篇陈颖
  • 1篇严冰
  • 1篇曹丽芳
  • 1篇李男
  • 1篇王世豪
  • 1篇赵朋程
  • 1篇冯璐
  • 1篇黄文静
  • 1篇贺朋
  • 1篇李军锋
  • 1篇董玉兰

传媒

  • 4篇计量学报
  • 1篇仪器仪表学报
  • 1篇中国机械工程

年份

  • 2篇2017
  • 3篇2016
  • 1篇2015
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于LMD能量熵和GK模糊聚类的电能质量扰动识别被引量:6
2016年
提出一种基于局部均值分解方法(LMD)能量熵和GK模糊聚类相结合的电能质量扰动识别的新方法。LMD能量熵具有局域化的特性并且能够表征扰动信号复杂度,可以量化扰动特征。GK模糊聚类可处理分布不规则数据,因此可对各种扰动信号进行识别。非平稳的扰动信号首先由LMD分解,得到若干个有物理意义的乘积函数(PF),通过Shannon熵的特征筛选方法对PF分量进行筛选,求取其能量熵组成特征向量。进而通过GK聚类对特征向量进行识别分类。实验表明,该方法能够有效准确地识别电能扰动信号,并具有良好的抗噪性。
张淑清李盼冯璐李男张航飞乔永静徐剑涛
关键词:计量学局部均值分解
基于改进多阈值小波包的去噪算法及应用被引量:10
2016年
提出一种改进多阈值小波包的去噪算法,解决了单一阈值对噪声去除不完全和对一些有用信号无差别去除的问题。应用在智能交通的图像去噪中,解决了不完全及错误去除图像信息的问题。首先采用小波包分解重构算法对图像进行预处理,得到更多的边缘细节。然后针对不同能量对应不同频段的特点,自适应地合理设置阈值,对不同频段下的噪声采用不同阈值去除。实验表明,该方法有效去除噪声,保留了图像的边缘和细节。
王洪斌王世豪籍冰朔张航飞乔永静徐剑涛
关键词:计量学去噪小波包多阈值图像预处理智能交通
基于微分熵与RQA的电能质量扰动分析被引量:5
2015年
基于非线性混沌和相空间重构理论,将电能质量扰动信号序列重构到高维相空间,进行递归图(RP)分析。采用微分熵法对电能质量信号进行相空间重构,避免分别求取嵌入维数和延迟时间的不一致性;引入递归定量分析(RQA)进行扰动的定量分析,克服传统特征提取方法对过程平稳的严格要求。利用能够表征信号发散程度的RQA参数-确定率(DET)和分层率(LAM)组成电能扰动信号识别的特征向量,根据不同电能质量扰动信号各自的分布情况,来区分不同的电能质量扰动信号。通过对6种电能质量扰动信号进行实验分析,结果表明:该方法不仅能够很直观地识别电能质量扰动信号,还能利用RQA的特征量对信号进行具体的定量分析,为电能质量扰动分析提供了高效、直观的方法。
张淑清李莎莎张立国张航飞乔永静徐剑涛
关键词:电能质量扰动
基于均值包络ITD和谱峭度的特征频率提取方法被引量:1
2017年
提出基于均值包络本征时间尺度分解(ITD)和谱峭度的特征频率提取方法。用于轴承故障诊断中,振动信号经均值包络ITD分解和重构,通过谱峭度选取故障共振频率带,最后比较包络谱与特征频率做出故障诊断。对美国凯斯西储大学滚动轴承数据的处理结果证明,该方法得到的谱线更加明显,诊断更加准确。
张淑清董玉兰张立国严冰黄文静徐剑涛贺朋
关键词:计量学轴承故障诊断包络分析
基于极点对称模态分解和概率神经网络的轴承故障诊断被引量:15
2017年
针对复杂非线性的滚动轴承系统,提出了极点对称模态分解(ESMD)和概率神经网络(PNN)相结合的滚动轴承故障诊断方法。ESMD将固有模态函数的定义进行扩充,采用内部极点对称直接插值的方法替代外部包络线插值,引入最优的自适应全局曲线(AGM)的概念优化分解的趋势线,并由此确定最佳的模态分解次数。PNN是一种基于核函数逼近的神经网络分类器,将指数函数引入神经网络用来替代S型激活函数并进行重新构造,突出体现了梯度最速下降法的概念,减少实际和预测的输出函数之间的误差。通过对经验模态分解(EMD)、屏蔽经验模态分解(MEMD)和ESMD方法进行信号仿真分解对比,以及采用ESMD和PNN对故障数据进行处理,结果表明,该方法能够更加有效地对故障信号进行识别。
张淑清徐剑涛姜安琦李军锋宿新爽姜万录
关键词:滚动轴承概率神经网络故障诊断
改进LMD和LS-SVM在小电流接地故障选线中的应用被引量:2
2016年
提出一种改进的局部均值分解(LMD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的小电流接地故障选线新方法。针对LMD存在端点效应的缺陷,提出了一种最小平方距离相关的改进算法,对端点效应进行了有效的抑制;LS-SVM在SVM基础上,用二次损失函数代替不敏感损失函数,用等式约束代替不等式约束,降低了计算复杂度。与径向基神经网络(RBF)方法的分类效果对比,验证了LS-SVM在非线性模式识别方面的优势。实验表明该方法能够很好地选出故障线路,为小电流接地故障选线提供了一种有效的新方法。
曹丽芳赵朋程陈颖王玉田张淑清张航飞徐剑涛
关键词:故障选线小电流接地局部均值分解端点效应最小二乘支持向量机
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