蔡艳平
- 作品数：32 被引量：97H指数：7
- 供职机构：中国人民解放军第二炮兵工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程电气工程动力工程及工程热物理更多>>
- 一种音视频监控系统模拟训练装置
- 本实用新型公开了一种音视频监控系统模拟训练装置，包括均与网络交换机相交互的音视频管理主机、网络存储器以及视频服务器；其中音视频管理主机上连接有液晶监视器和扬声器；视频服务器上连接有摄像机和拾音器。本实用新型提供了一种音视...
- 王涛冯国彦李艾华石林锁蔡艳平姚良
- 文献传递
- 一种便携式车载柴油机电站性能检测装置
- 本实用新型公开了一种便携式车载柴油机电站性能检测装置，包括仪器本体、外接电源以及用于采集车载柴油机电站性能参数的传感器；仪器本体包括便携式工业控制计算机、数据采集卡以及信号调理板，传感器设置在车载柴油机电站上，传感器的信...
- 姚良李艾华成曙王涛王新军蔡艳平
- 文献传递
- 基于相空间重构和遗传优化SVR的机械设备状态趋势预测被引量：4
- 2014年
- 针对机械设备振动信号序列的非线性、非平稳性特点,提出了一种基于相空间重构与遗传优化支持向量回归机的设备状态趋势预测方法。首先,采用相空间重构技术将一维振动信号时间序列转化成矩阵形式,自适应地选取特征,以相点作为输入特征训练SVR预测器;然后应用自适应遗传算法对惩罚因子、不敏感系数以及高斯核宽度进行同步优化,自动获取最佳的建模参数;最后构建SVR预测模型,并将其应用于某机组振动信号预测。实验结果表明,无论是单步还是24步预测,本文所提遗传优化SVR模型的预测精度都要比标准SVR模型的预测精度高,说明该方法对机械设备的运行状态趋势具有较好的预测能力。
- 王涛李艾华高运广蔡艳平王旭平
- 关键词：振动与波相空间重构自适应遗传算法支持向量回归振动信号
- 一种液路内置型铝空气燃料电池单体及电池堆
- 一种液路内置型铝空气燃料电池单体及电池堆，包括依次设置的第一平栅网、作为阴极的第一空气电极、基体框、第二空气电极以及第二平栅网；基体框上开设有用于插入作为阳极铝合金电极的侧口，基本框的外侧还设有第一电解液管口以及第二电解...
- 蔡艳平李艾华徐斌王涛赵军红
- 基于EMD-WVD与LNMF的内燃机故障诊断被引量：17
- 2016年
- 内燃机的振动信号是复杂非平稳信号,准确提取内燃机振动信号中的特征信息进行模式识别,是对振动信号进行故障诊断的关键。基于经验模态分解的维格纳时频分析方法,不但保留了维格纳分布的所有优良特,而且还避免了交叉项的干扰,能够有效地提取内燃机振动信号的特征信息;在此基础之上,针对传统非负矩阵分解非正交的基矩阵导致数据冗余性较大、影响后续故障分类准确率提高的问题,提出采用局部非负矩阵分解的方法,直接对EMD-WVD时频图像的矩阵进行分解,计算用于内燃机故障诊断的特征参数,并利用特征参数进行故障分类。对内燃机4种不同工况的振动信号进行实验,证明基于EMD-WVD与局部非负矩阵分解的方法对内燃机气门间隙的故障诊断的有效性。
- 牟伟杰石林锁蔡艳平刘浩金广智
- 关键词：内燃机故障诊断时频分布特征提取
- 基于遗传优化KPCA的齿轮泵状态识别研究
- 2013年
- 为了克服核主元分析中核参数设置存在盲目性和效率低的问题,提出一种基于改进自适应遗传算法的核参数优选方法。该方法以类间距和类内距两个指标度量类别之间的可分性,并以此为准则建立核参数优化目标函数,应用改进自适应遗传算法对径向基核函数的宽度参数进行寻优。将该方法应用于齿轮泵运行状态识别中,实验结果表明:优化核主元分析能有效降低齿轮泵状态特征向量的维数,提高各类样本的聚类效果,达到识别齿轮泵不同运行状态的目的。
- 王涛李艾华蔡艳平王旭平姚良
- 关键词：遗传算法核主元分析齿轮泵
- 基于KVMD-PWVD与LNMF的内燃机振动谱图像识别诊断方法被引量：16
- 2017年
- 为了直接对内燃机振动谱图像进行诊断识别,提出一种基于改进变分模态分解(VMD)、伪魏格纳时频分析(PWVD)与局部非负矩阵分解(LNMF)的内燃机振动谱图像识别诊断方法。该方法首先针对VMD分解过程中的层数选取问题,提出了一种中心频率筛选的VMD分解层数改进方法(KVMD),然后将内燃机振动信号利用KVMD分解成一组单分量模态信号,并对生成的各个单分量信号进行伪魏格纳分析处理后表征成振动谱图像;在此基础上,对生成的内燃机KVMD-PWVD振动谱图像分别采用非负矩阵分解(NMF)和LNMF形成编码矩阵,并采用最近邻分类器、朴素贝叶斯分类器和支持向量机对上述编码矩阵直接进行模式识别,以实现内燃机振动谱图像的自动诊断。最后,将该方法应用在内燃机故障诊断实例中,结果表明:该方法改进了传统图像模式识别中的特征参数方法,能有效诊断出内燃机气门间隙故障,三种分类器识别精度均大于93%,其中支持向量机的分类精度最高,达到99.8%,且采用LNMF形成的编码矩阵识别精度整体高于NMF,为内燃机振动诊断探索了一条新途径。
- 牟伟杰石林锁蔡艳平孙钢郑勇
- 关键词：内燃机时频分布特征提取
- 一种并行遗传优化核主元分析算法
- 2013年
- 针对核主元分析算法参数设置和主元数量选取问题,提出一种并行优化核函数参数和主元数量的改进核主元分析算法。该算法以类别可分性为准则,应用自适应遗传算法同步对核参数和主元数量进行优化,实现了核参数和主元数量的并行选择。将改进后的核主元分析算法应用于柴油机气阀机构典型故障的特征提取中,结果表明:优化核主元分析能有效降低柴油机气阀机构故障特征向量的维数,提高各类样本的聚类效果。
- 王涛李艾华高运广王旭平蔡艳平
- 关键词：振动与波核主元分析遗传算法特征提取
- 一种改进鲁棒KPCA算法及其在齿轮泵故障诊断中的应用
- 2013年
- 核主元分析(KPCA)是一种有效的非线性特征提取方法,但其缺点是对样本中的野点比较敏感。为了消除野点对KPCA算法的影响,介绍一种鲁棒KPCA算法,通过修改特征空间中映射样本的最小重构误差表达式,并预先定义训练样本集中的野点数目,实现了在特征空间剔除野点的目的。将改进后的鲁棒KPCA算法应用于齿轮泵故障特征提取,试验结果表明:该算法的抗噪性比经典KPCA算法明显增强,能有效区分齿轮泵的不同故障模式。
- 王涛李艾华王旭平蔡艳平姚良
- 关键词：齿轮泵故障诊断
- 基于SVDD与距离测度的齿轮泵故障诊断方法研究被引量：8
- 2013年
- 提出基于支持向量域描述与距离测度的齿轮泵故障诊断方法。对齿轮泵各种工况下振动信号进行小波包分解,提取各频带能量百分比作为特征向量;利用正常工况下特征向量训练SVDD超球模型,通过定义绝对距离测度检测齿轮泵状态是否出现异常;针对每种工况的特征向量单独训练SVDD超球模型,通过定义相对距离测度准确定位齿轮泵的不同故障工况。试验结果表明,采用小波包频带能量可降低数据维数,能有效浓缩故障信息;基于绝对距离测度与相对距离测度的SVDD故障诊断方法既能检测异常状态,亦能区分各种故障工况,可实现状态监测与故障分类识别目的。
- 王涛李艾华王旭平蔡艳平
- 关键词：小波包分解支持向量域描述齿轮泵故障诊断
