国家自然科学基金(50775208) 作品数:27 被引量:141 H指数:8 相关作者: 李志农 蒋静 吕亚平 范涛 刘立州 更多>> 相关机构: 郑州大学 南昌航空大学 清华大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 河南省教育厅自然科学基金 湖南省机械设备健康维护重点实验室开放基金 更多>> 相关领域: 机械工程 自动化与计算机技术 电子电信 更多>>
分数阶模糊函数在机械故障诊断中的应用研究 2009年 论述了分数阶模糊函数的定义、性质、算法,提出了一种基于分数阶模糊函数的机械故障诊断新方法。仿真研究表明,分数阶模糊函数继承了模糊函数的优点,能够很好的抑制Wigner分布中的交叉项干扰,从而有效提取故障特征。最后,将提出的方法应用到旋转机械故障诊断中,实验验证了提出方法的有效性。 刘立州 李志农 聂鹏关键词:分数阶傅里叶变换 分数阶模糊函数 故障诊断 基于量子粒子群优化的Volterra核辨识算法研究 被引量:7 2013年 将量子粒子群优化(QPSO)引入非线性Volterra系统辨识中,提出基于量子粒子群优化(QPSO)的Volterra级数辨识方法,利用QPSO算法估计出非线性系统的Volterra核函数。将所提方法与传统的最小二乘(LMS)辨识方法进行比较,仿真结果验表明,在无噪声干扰下,所提方法与LMS方法都具有很好的辨识精度和收敛性。而在有噪声干扰下,无论在辨识精度、收敛性和抗干扰性方面,所提方法都优于传统的LMS方法,且随噪声的增强优势越明显。 李志农 蒋静 陈金刚 邬冠华 李学军关键词:量子粒子群优化 VOLTERRA级数 非线性系统辨识 基于Volterra级数和SVM的旋转机械故障诊断方法研究 被引量:3 2012年 提出一种基于Volterra级数和支持向量机的旋转机械故障诊断方法。该方法首先利用量子粒子群优化算法辨识出正常、转子碰摩、转子裂纹、基座松动四种状态下的Volterra核,分别利用一阶Volterra核和前三阶Volterra核作为特征向量,然后将这些特征向量输入到SVM(support vector machine)分类器中进行识别。实验结果表明,提出的方法是有效的,当利用一阶Volterra核作为特征向量难以区分故障时,可以利用更高阶的Volterra核作为特征向量来区别,这些体现出所提出方法在旋转机械故障诊断中独特的优势。 李志农 蒋静 赵匡 肖尧先 邬冠华关键词:VOLTERRA级数 故障诊断 基于Cohen类时频分布的机械故障源分离 被引量:4 2010年 针对传统的机械故障源分离方法忽略信号非平稳性的不足,结合Cohen类时频分布和盲源分离各自的优点,提出一种基于Cohen类时频分析的机械设备非平稳信号盲分离方法,并通过均方根误差比较基于各种时频分布的盲源分离算法的分离性能。仿真和实验结果表明,提出的方法是有效的,机械设备非平稳信号的盲分离必须充分利用信号的非平稳性。 吕亚平 李志农 曾宇冬关键词:盲源分离 非平稳信号 时频分布 故障诊断 时频域机械故障源盲源分离综述 被引量:2 2011年 论述基于时频分析的机械故障源盲分离方法,综述时频域盲分离的国内外研究现状。在此基础上,重点论述三种典型的时频域机械故障源分离(Cohen类时频域盲分离、分数Fourier变换域盲分离、EMD域盲分离)方法的技术现状,并进行比较。指出该领域内值得进一步研究的问题。 李志农 吕亚平 肖尧先关键词:盲源分离 时频分析 故障诊断 独立分量分析 局域均值分解方法在机械故障诊断中的应用 被引量:6 2011年 局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)是近年来出现的一种新的时频分析方法。介绍局域均值分解的定义、基本算法。仿真验证LMD方法的有效性,结果表明LMD计算所得的瞬时频率均有物理意义,能更好地反映实际系统的状态。将该方法应用到轴承故障诊断中,实验证明该方法是有效的。 刘卫兵 李志农 蒋静 易小兵关键词:局域均值分解 故障诊断 非平稳信号 时频分析 特征提取 经验模态分解和关联维数在机械故障诊断中的应用研究 2008年 结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和关联维数各自的优点,提出了一种基于EMD和关联维数相结合的机械故障诊断方法,该方法是先对采集到的非平稳振动信号进行EMD分解,对分解后的每一个平稳的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量使用G_P算法进行关联积分,并通过拟合函数求出关联维数。运用关联维数可以定性地分析非线性系统的特性,从而识别转子系统的故障类型。实验结果表明该方法是有效的。 张新广 李志农 王心怡关键词:经验模态分解 关联维数 故障诊断 基于局域均值分解和Wigner高阶矩谱的机械故障诊断方法的研究 被引量:13 2010年 结合局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)方法和Wigner高阶矩谱,提出一种基于局域均值分解的Wigner高阶矩谱的机械故障诊断方法,该方法保留了LMD和Wigner高阶矩谱的所有优良性能,有效地抑制了Wigner高阶矩谱的交叉项的干扰。仿真结果表明,提出的方法优于直接Wigner高阶矩谱和Choi-Williams核滤波后的Wigner高阶矩谱。最后,将该方法应用到轴承故障诊断中,实验结果进一步验证了该方法的的有效性。 刘卫兵 李志农 蒋静关键词:局域均值分解 故障诊断 时频分析 滚动轴承 基于非线性Volterra核辨识的转子裂纹故障诊断方法研究 被引量:4 2010年 Volterra级数模型是一类能够完全描述系统的非线性传递特性的模型。将Volterra核的辨识应用于转子裂纹的故障诊断,提出一种基于Volterra核的转子系统故障诊断方法。该方法利用系统的输入输出同步采样信号,采用RLS算法进行非线性系统Volterra时域核的辨识,利用得到的一阶核、二阶核和三阶核来判断系统当前所处的状态。以正常转子和有裂纹转子为例进行实验验证,实验结果表明:该方法不仅可以从一阶核的特性来判断系统的变化,而且还可以从二阶核、三阶核等来判断系统的变化,提供更丰富的故障信息。 蒋静 李志农 唐高松关键词:转子裂纹 VOLTERRA级数 递推最小二乘算法 故障诊断 系统辨识 基于分数Fourier变换的机械故障源盲分离方法的研究 被引量:3 2010年 结合分数Fourier变换和盲源分离,提出了一种基于分数Fourier变换的机械故障源盲分离方法,试验结果表明,该方法能有效地分离具有不同的分数Fourier变换的机械源信号。 李志农 吕亚平 岳秀廷关键词:滚动轴承 盲源分离 非平稳信号 时频分析