您的位置： 专家智库 > >

赵杰

作品数：11 被引量：36H指数：4
供职机构：华北电力大学更多>>
发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电气工程电子电信理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 11篇中文期刊文章

领域

  • 3篇电子电信
  • 3篇电气工程
  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇金属学及工艺
  • 1篇动力工程及工...
  • 1篇一般工业技术
  • 1篇理学

主题

  • 7篇超声
  • 5篇超声检测
  • 3篇电机
  • 3篇信号
  • 3篇信号去噪
  • 3篇去噪
  • 3篇小波
  • 2篇端点
  • 2篇端点检测
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇阈值
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇小波阈值
  • 2篇果蝇
  • 2篇发电机
  • 2篇A-SVM
  • 2篇EMD
  • 1篇信号子空间

机构

  • 11篇华北电力大学
  • 7篇国网冀北电力...
  • 1篇华北电力科学...

作者

  • 11篇赵杰
  • 10篇李大中
  • 8篇刘建屏
  • 5篇蔡文河
  • 4篇马延会
  • 2篇常永亮
  • 1篇季昌国
  • 1篇王东风
  • 1篇苏德瑞
  • 1篇孙立江
  • 1篇张坤

传媒

  • 7篇华北电力技术
  • 4篇中国测试

年份

  • 1篇2017
  • 8篇2016
  • 2篇2015
共 11 条 记 录，以下是 1-10
全选 清除 导出
排序方式：
基于ITD和Teager能量的超声检测信号端点检测
2017年
超声检测信号端点检测的准确性直接影响金属缺陷识别系统的可靠性和识别能力。为提高在实际缺陷识别过程中端点检测的准确率,提出一种基于ITD和Teager能量的超声检测信号端点检测方法。针对钢材料缺陷超声检测信号的特点,通过将带噪声的原始检测信号进行ITD分解,获得一系列固有旋转分量(PRC)和一个单调趋势项,求平均Teager能量来进行端点检测。试验结果表明,该方法可有效检出缺陷信号端点。
李大中赵杰刘建屏蔡文河马延会
关键词：超声检测端点检测
基于ITD和改进小波阈值的超声检测信号去噪
2016年
超声检测信号是一种非线性、不平稳信号,且由于材料结构的复杂性,超声回波信号往往存在很多干扰噪声。针对钢制结构中平底孔的超声检测信号传统小波去噪方法的不足,提出固有时间尺度分解(ITD)和小波阈值去噪相结合的方法对信号进行去噪处理。通过将带噪声的原始检测信号进行ITD分解,获得一系列固有旋转分量(PRC)和一个单调趋势项,去除高频分量后重构部分主要的PRC分量,然后采用改进阈值的小波软阈值方法对其进行去噪,该方法融合了小波去噪和ITD方法的优势,信噪比、均方根误差和相关性等参数都比较满意,去噪效果明显。
李大中赵杰刘建屏蔡文河马延会
关键词：超声检测去噪小波阈值
基于EMD超声缺陷信号故障特征提取方法被引量：1
2015年
超声缺陷信号是一种非线性、不平稳信号,且由于材料结构的复杂性,超声回波信号往往存在很多干扰噪声。目前在超声缺陷信号的自动提取和识别方面一直未有较大突破。针对常用时频域分析方法的不足,引入了一种对超声缺陷信号自适应的时频域分析方法——EMD(经验模态分解法)。通过对检测到的超声缺陷信号进行EMD分解,得到一系列的本征模函数(imf),突出了信号的局部细节特征。提取出的时频域故障特征,作为BP神经网络输入,分类效果明显,为超声缺陷故障模式识别分类提供了比较准确的依据。
李大中赵杰刘建屏蔡文河
关键词：故障特征
基于EMD和GA-SVM的超声检测缺陷信号识别被引量：11
2016年
为提高金属探伤时对缺陷的识别能力,提出一种遗传优化支持向量机,结合经验模态分解(EMD),对超声波缺陷信号进行自动识别。首先进行经验模态分解法分解,提取出原始信号特征,构建特征向量。鉴于常用的神经网络模型识别率不高及支持向量机参数难确定的问题,利用遗传算法优化支持向量机模型(GA-SVM)的惩罚因子和核参数,提高支持向量机建模精度。分别采用神经网络模型、SVM模型和GA-SVM模型对特征向量进行训练与测试,GASVM模型识别率达到98.437 5%,优于神经网络方法和未改进的交叉验证法SVM模型。试验结果表明:遗传算法能有效提高支持向量机的性能,在小样本条件下能够提高超声缺陷的识别率。
李大中赵杰
关键词：遗传算法支持向量机经验模态分解
ITD改进信号子空间超声检测信号去噪被引量：3
2016年
金属材料超声检测信号中存在的干扰噪声严重影响实际缺陷的检测精度,因此必须对采集的检测信号进行有效去噪处理。针对传统信号子空间去噪方法的不足,提出固有时间尺度分解(ITD)改进信号子空间信号增强算法的超声检测信号去噪方法,融合ITD方法和信号子空间的优势。通过现场超声检测缺陷信号数据的对比验证表明,信噪比、均方根误差和相关性等参数都比较满意,对含有有色噪声的超声检测信号去噪效果明显。
李大中赵杰刘建屏蔡文河马延会
关键词：超声检测去噪信号子空间
基于增量式函数观测器的过热汽温控制
2016年
针对火电厂过热汽温系统具有大惯性、大迟延及参数时变等特性,将基于增量式函数观测器(IFOKΔx)的状态反馈控制与PID控制相结合,使得被控对象的动态特性得到了改善,克服了PID对大滞后对象控制效果不理想的缺点,同时又保留了PID控制鲁棒性强的优点。仿真研究表明:过热汽温控制系统采用该控制策略时,具有较好的控制品质,且在选择同样的观测器参数条件下,增量式函数观测器的鲁棒性要优于全维状态观测器。
张青月王东风赵杰刘建屏
关键词：状态反馈过热汽温
基于FOA-SVM的超声信号端点检测被引量：3
2016年
在超声缺陷识别系统中,端点检测是确保缺陷准确识别的重要环节。为提高在实际探伤过程中端点检测的准确率,提出一种以果蝇算法优化支持向量机的端点检测方法。针对超声检测信号的特点,采用小波包变换提取反映该信号性质的特征向量。鉴于传统方法检出率不高及支持向量机(SVM)参数难确定的问题,利用果蝇算法(FOA)优化SVM的惩罚子和核参数,提高支持向量机建模准确度。试验结果表明:FOA-SVM模型的平均检出率达到97.5%,端点检测效果明显优于传统的双门限法、普通SVM模型和GA-SVM模型。
李大中赵杰
关键词：端点检测支持向量机小波变换
基于MSET模型的风力发电机故障预警被引量：4
2016年
发电机是风电机组重要部件之一,监测参数较多,包括电参数和机械参数。由于基于SCADA上下限的报警模式对发电机的机械故障,如轴承非正常摩擦等故障不能及时预警。对风力发电机中监测参数为非独立变量且数值变化范围较大的参数建立MSET(Multivariate State Estimation Technique)预警模型;风力发电机中监测参数为独立变量且数值变化范围较小的参数采用SCADA预警系统进行故障预警。通过对发电机前轴承温度添加人为偏移来验证MSET预警模型的有效性,验证结果表明该方法能及时、有效地进行故障预警。
李大中常永亮赵杰刘建屏
关键词：风力发电机故障预警
基于输出功率特性的风电机组状态监测被引量：5
2016年
基于SCADA系统中风速、变桨角度、风向角与机舱角偏差、发电机输出有功功率等运行数据,采用改进BP神经网络建立风电机组输出有功功率模型,根据发电机输出功率特性对风电机组进行状态监测。风电机组正常运行时,改进BP神经网络模型的预测输出功率与正常的功率输出之间的残差较小;当模型的预测输出功率与正常的功率输出之间的残差超出残差阈值时,则认为风电机组出现了故障。本文对某风电场真实桨叶断裂故障进行了仿真验证。
李大中常永亮赵杰刘建屏
关键词：风电机组输出功率改进BP神经网络
发电机线棒并接头焊接质量超声检测研究被引量：3
2015年
对发电机线棒并接头焊接质量进行了研究,采用超声波对其焊接质量进行了检测及评价。从理论分析、检测参数选择和缺陷的识别和评定等多方面入手,开发了线棒并接头检测工艺。
赵杰刘建屏蔡文河李大中季昌国马延会苏德瑞
关键词：发电机钎焊超声波检测
全选 清除 导出
共2页<12>
聚类工具0