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国家自然科学基金(51004005)

作品数:8 被引量:24H指数:3
相关作者:陈志刚张亮杨建伟张楠田洪森更多>>
相关机构:北京建筑大学中国石油集团川庆钻探工程有限公司长庆井下技术作业公司更多>>
发文基金:国家自然科学基金北京市优秀人才培养资助北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术机械工程电子电信建筑科学更多>>

文献类型

  • 8篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 2篇机械工程
  • 2篇建筑科学
  • 1篇石油与天然气...
  • 1篇金属学及工艺
  • 1篇电子电信

主题

  • 2篇PSO-SV...
  • 2篇SVM
  • 1篇电火花
  • 1篇电火花加工
  • 1篇信息融合
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇水管
  • 1篇水管道
  • 1篇群算法
  • 1篇燃气
  • 1篇燃气管
  • 1篇燃气管道
  • 1篇轴承
  • 1篇轴承故障
  • 1篇轴承故障诊断
  • 1篇子群
  • 1篇自适应

机构

  • 7篇北京建筑大学
  • 1篇中国石油集团...

作者

  • 2篇陈志刚
  • 1篇曾祥渭
  • 1篇牛聚粉
  • 1篇周明
  • 1篇杨建伟
  • 1篇吴建洋
  • 1篇田洪森
  • 1篇张楠
  • 1篇张亮

传媒

  • 1篇计算机应用
  • 1篇工具技术
  • 1篇组合机床与自...
  • 1篇北京建筑工程...
  • 1篇哈尔滨工程大...
  • 1篇现代电子技术
  • 1篇计算机测量与...
  • 1篇Journa...

年份

  • 1篇2019
  • 2篇2018
  • 2篇2016
  • 1篇2015
  • 1篇2014
  • 1篇2013
  • 1篇2012
8 条 记 录,以下是 1-9
排序方式:
基于粒子群优化的SVM供水管道泄漏诊断方法被引量:11
2018年
供水管道泄漏会造成水资源浪费和经济损失,传统支持向量机泄漏诊断模型中存在参数选择不确定的问题,导致其分类结果不稳定。提出将粒子群进化算法应用于泄漏诊断支持向量机模型中的参数优化选择,利用粒子群群体智能优化搜索从全局迅速地迭代出合理的支持向量机的惩罚参数以及核参数,使建立的PSO-SVM管道泄漏诊断模型达到最优。实验测试表明,通过结合粒子群算法全局搜索收敛速度快的优点,有效地解决了支持向量机模型中两个重要参数优化选择的问题,提升了支持向量机分类的准确率和效率。
王学渊陈志刚钟新荣卢宁
关键词:供水管道粒子群算法参数优化PSO-SVM
脉动流诱发振动系统稳定性分析
2014年
建立了脉动流诱发振动转子密封系统的振动模型的一次近似方程,分析了系统的平衡点稳定性问题。从脉动流诱发振动的角度,建立转子密封系统的振动模型的一次近似方程为线性周期系数系统的方程。脉动流诱发振动转子密封系统的振动模型的稳定性判别,采用微分方程稳定性理论当中的线性周期系数系统的稳定性判据,讨论了系统的平衡点稳定性问题。研究表明,系统满足一定情况时能实现零解稳定性。
张楠
关键词:稳定性
第二代小波降噪在燃气管道泄漏检测中的应用被引量:1
2013年
针对燃气管道泄漏检测信号面临的噪声干扰问题,本文运用第二代小波变换原理并结合插值细分方法,构造预测算子和更新算子,通过对燃气管道介质音波信号预处理,提取到音波低频特征较明显的有用信号,实现了对背景噪声有效的降噪处理,提高了音波的信噪比,为后续泄漏识别奠定了基础.
武文娇陈志刚
Research on Leak Detection of Water Pipeline Base on PSO-SVM
Leakage of water supply pipeline will cause waste of water resources and economic losses,the traditional suppo...
Xue-yuan WANGZhi-gang CHENXin-rong ZHONG
关键词:SVMPSO
基于随机森林的管网漏失诊断方法被引量:7
2018年
针对管道漏失诊断多层信息融合决策复杂的问题,提出了一种基于随机森林(RF)融合的管网漏失诊断方法。该方法使用随机森林基于非参数数据驱动的分类特性,利用随机森林的自动抽样技术和节点随机分裂技术,采用独立分量分析(ICA)对负压波和流量信号进行降噪并选择其中的泄漏特征参数作为随机森林的输入,充分利用了不同传感器群组互补和冗余的有效信息进行管道和管网的工况判别。并且随机森林可以衡量传入特征向量中各个特征的重要程度,起到了特征参数数据挖掘的作用,可以进一步简化系统的复杂程度。实验结果表明,该种融合算法相比基于反向传播神经网络(BPNN)及基于支持向量机(SVM)的D-S证据理论算法分别提高了2.2%和6.4%管道漏失诊断的准确率。
王学渊陈志刚钟新荣卢宁
关键词:管网信息融合
基于改进卷积受限玻尔兹曼机的滚动轴承故障诊断被引量:1
2019年
针对滚动轴承初期故障信号所存在的信息微弱,背景噪声复杂,早期故障易被覆盖,特征提取难以提取和识别的难题。结合卷积玻尔兹曼机的特性,文章提出了一种基于改进卷积玻尔兹曼机的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过对原始输入数据的边缘数据进行补零操作,得到重构模型,此外,在目标函数中引入了最大似然,在隐单元中,结合交叉熵的概念,利用稀疏惩罚的特性,进而抑制其激活概率。实验证明,改进后的卷积玻尔兹曼机误差更小,解决了传统的受限玻尔兹曼机不能够处理大量数据、诊断种类单一、用时较长、计算复杂以及灵活性差等问题,同时利用该方法能够有效提高滚动轴承的故障诊断的准确率。
张俊玲陈志刚许旭张楠谢贻东
关键词:滚动轴承故障诊断
基于决策树与多元支持向量机的齿轮箱早期故障诊断方法被引量:3
2016年
齿轮箱部件的故障形式多样,典型故障训练样本数量有限;为了提高齿轮箱故障诊断的精度和效率,提出了基于决策树与多元支持向量机的齿轮箱早期故障诊断方法;利用决策树分类速度快、效率高的优点和支持向量机在小样本二元分类方面突出的特点构建多元分类识别模型,在不同故障情形下提取齿轮箱振动信号典型特征参数作为故障特征向量训练模型,并对样本进行测试;实验结果表明,该方法在小样本情况下识别效果明显优于神经网络方法,同时在识别效率方面比常规多元支持向量机方法有了较大的提高。
张亮陈志刚杨建伟汪耀林
关键词:齿轮箱决策树支持向量机故障识别神经网络
Using acoustic technique to detect leakage in city gas pipelines被引量:2
2012年
For solving the difficult problem of leakage detection in city gas pipelines, a method using acoustic technique based on instantaneous energy (IE) distribution and correlation analysis was proposed. Firstly, the basic theory of leakage detection and location was introduced. Then the physical relationship between instantaneous energy and structural state variation of a system was analyzed theoretically. With HILBERT-HUANG transformation (HHT), the instantaneous energy distribution feature of an unstable acoustic signal was obtained. According to the relative contribution method of the instantaneous energy, the noise in signal was eliminated effectively. Furthermore, in order to judge the leakage, the typical characteristic of the instantaneous energy of signal in the input and output end was discussed using correlative analysis. A number of experiments were carried out to classify the leakage from normal operations, and the results show that the leakages are successfully detected and the average recognition rate reaches 93.3% among three group samples. It is shown that the method using acoustic technique with IED and correlative analysis is effective and it may be referred in other pipelines.
陈志刚连香姣赫亮
电火花加工放电状态的自适应滤波
2015年
电火花加工过程具有非线性、弱稳态的特性,加工过程中放电状态变化剧烈,导致控制变量随之大幅度震动,对系统稳定性极为不利,因此需要对放电状态曲线进行光滑滤波。由于二阶自回归放电状态模型的参数辨识是有偏估计,提出采用中间变量的方法消除参数的有偏估计。采用一个卡尔曼滤波器建立中间变量,另一个卡尔曼滤波器用于二阶自回归放电状态模型的参数辨识,2个卡尔曼滤波器共同组成了一个自适应滤波器。经实验数据验证:该自适应滤波方法不仅能够光滑放电状态曲线,而且能够消除线性滤波本身固有的相移和延迟,同时,自适应滤波方法不会像线性滤波方法造成整个控制系统阶次大幅升高、稳定性下降,能够充分保障实时控制和系统稳定性。
周明吴建洋曾祥渭牛聚粉田洪森
关键词:自适应滤波放电状态电火花加工卡尔曼滤波参数辨识
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