国家自然科学基金(51175169) 作品数:12 被引量:49 H指数:5 相关作者: 陈安华 张会福 文宏 潘阳 樊晓平 更多>> 相关机构: 湖南科技大学 中南大学 湖南财政经济学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 湖南省科技计划项目 湖南省高等学校科学研究项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 机械工程 社会学 更多>>
基于复杂网络社团聚类的故障模式识别方法研究 被引量:5 2013年 复杂网络是近年兴起的一种新的理论,已迅速渗透到从自然科学到工程科学等多个领域。从复杂网络社团结构的本质特性出发,将故障样本抽象为网络节点,样本与样本之间的联系抽象为边,建立故障数据网络模型。利用复杂网络节点关联度的概念选取社团初始聚类中心,利用欧氏距离函数实现网络社团初始划分,设计社团区分准则函数,并引入模块性合并指标变化进行同类社团合并,最终实现准确的社团聚类与故障诊断。滚动轴承故障诊断实例验证了方法的有效性。 陈安华 潘阳 蒋玲莉关键词:复杂网络 故障诊断 模式识别 无标度网络上的动态局部路由策略设计 被引量:3 2014年 如何针对无标度网络的物理特性进行路由策略设计和优化是一个值得深入研究的问题。提出了一种参数可调的动态局部路由策略,该策略基于网络节点的转发能力及节点处数据包队列长度设计,能够通过调整参数来优化路由策略,使网络容量及平均网络数据包路由时间达到最优。通过仿真确定了最优参数α近似等于0.5,该参数使得网络节点处的数据包数与节点处理能力基本成正比关系。应用平均场方法证明了最优参数的理论值与实验值吻合。与经典的局部路由算法进行了仿真比较,结果显示该算法更有优势。 文宏 樊晓平 张会福 陈安华关键词:复杂网络 网络性能 基于改进人工鱼群算法的机械故障聚类诊断方法 被引量:8 2012年 发展新的理论或方法快速准确地实现机械故障信号的聚类诊断是众多学者研究热点。由于人工鱼群优化算法具有结构简单,良好的并行性、快速性等特点,把人工鱼群优化算法引入机械故障诊断中。基于人工鱼群算法的基本原理提出了一种改进的人工鱼群追尾聚类算法,定义了相似度因子和聚类判别因子,建立了模拟人工鱼群追尾行为的机械故障聚类诊断模型,并将之应用于机械故障特征信息的聚类分析。实例分析表明了该方法的有效性。 陈安华 周博 张会福 文宏关键词:故障诊断 鱼群算法 聚类分析 基于PF能量特征和优化神经网络的轴承诊断 被引量:5 2013年 内圈点蚀、外圈压痕和滚动体磨损是滚动轴承常见典型故障,为实现其快速、准确诊断,提出基于振动信号局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)的PF分量能量特征和神经网络相结合的滚动轴承诊断方法。对振动信号进行局部均值分解,将其分解为若干个乘积函数(product function,简称PF)分量之和,以获得的PF分量能量特征作为神经网络输入进行滚动轴承的故障类型的识别,同时引入遗传算法对神经网络结构参数进行优化,提高故障识别诊断速度和准确率。结果表明,该方法用于轴承典型故障诊断有较高的诊断速率和故障识别率。 潘阳 陈安华 何宽芳 李学军 曾波关键词:滚动轴承 局部均值分解 遗传算法 神经网络 故障诊断 小波能谱熵和优化神经网络的滚动轴承诊断方法 被引量:3 2013年 内圈裂纹、外圈松动和掉渣是滚动轴承常见典型故障,为实现其快速、准确地诊断,本文提出基于振动信号小波能谱熵特征和神经网络相结合的滚动轴承诊断方法。首先对振动信号进行小波分解和重构,得到小波重构系数,利用重构系数的能谱熵特征作为神经网络输入进行滚动轴承的故障类型的识别,同时引入遗传算法对神经网络结构参数进行优化,以进一步提高故障识别诊断速度和准确率。结果表明:该方法用于轴承典型故障诊断有着更高的诊断速率和故障识别率。 何宽芳 黎祺 李学军 潘阳关键词:滚动轴承 遗传算法 神经网络 故障诊断 BA无标度网络性能优化方法研究 被引量:7 2016年 诸如Internet的web层及路由层、城市公交网、航空网等实际网络都呈现BA网络的无标度特点.常用的提高此类网络性能的代表性方法有优化路由算法参数、增加网络节点处理能力等.通过研究BA网络拓扑、局部路由算法及节点处报文数之间的关系,从理论上揭示了上述两种方法的优缺点,同时设计了一种通过优化配置节点处理能力来提高网络性能的新方法.仿真实验表明:优化路由算法参数能扩大网络容量,但会增加报文路由时间;提高少数大度节点转发能力也能扩大网络容量,同时避免增加报文路由时间,但需额外增加网络节点处理能力;而新设计的方法则能够在不增加网络节点处理能力之和的基础上大幅扩大网络容量、减少报文路由时间.本文的研究成果可为BA网络优化设计提供基础. 文宏 樊晓平 张会福 陈安华关键词:网络拓扑 网络性能 基于复杂网络社团聚类的复合故障特征分离诊断方法 被引量:4 2016年 针对复合故障多种故障特征相互叠加彼此干扰,给全面准确诊断带来困难,提出了基于复杂网络社团聚类的复合故障特征分离诊断方法。该方法首先应用EMD将复合故障信号分解为若干个IMF分量,由于不同单一故障的特征会在不同频段得以体现,提取每个IMF分量的特征量,建立故障数据网络模型;然后将每个IMF分量视为网络中的社团,根据复杂网络社团结构的特性,进行同类社团合并,合并所得每个社团与单一故障相对应,最后对合并的信号进行分析,实现复合故障特征分离。以转子不平衡和轴承内圈、轴承内圈和滚动体复合故障特征分离与诊断为例,验证了该方法的可行性。 陈安华 莫志军 蒋玲莉 潘阳关键词:复杂网络 故障诊断 无标度网络局部路由算法优化与设计 被引量:4 2014年 针对无标度网络路由算法设计与优化缺乏指导方法的问题,研究了经典局部路由算法与网络拓扑结构、节点处理速度三者之间的关联关系.首先提出了几个关联关系式,并通过理论证明和仿真实验验证了它们的正确性及有效性.然后利用这些关联关系式分析了参数设置对路由算法性能的影响,进而提出了BA无标度网络动态路由算法设计与优化的若干原则.仿真实验表明,相对于经典算法,根据这些原则设计的动态局部路由算法能有效提高BA无标度网络的性能. 文宏 樊晓平 张会福 陈安华关键词:无标度网络 网络性能 基于PCA与蚁群算法的机械故障聚类诊断方法 被引量:6 2013年 针对现代机械复杂化、智能化的特点,为快速准确地诊断出设备故障,提出了基于PCA与蚁群算法的机械故障聚类诊断新方法。定义了聚类准确率判别因子,对主元的选取进行自适应调整,利用基于高斯径向基核函数的主元分析方法实现了故障特征提取。以蚁群算法解决旅行商问题为原型,定义了城市圈,改进蚁群算法实现了双重寻优,把故障聚类转化为蚁群算法最擅长的寻求最优解问题,将改进的蚁群算法用于故障特征样本的聚类。实例分析证明了该方法的有效性。 陈安华 周博 张会福 潘阳关键词:主元分析 蚁群算法 聚类分析 故障诊断 Fault Diagnosis of Rolling Bearing Based On Kernel Independent Component Analysis by Using Mixed Kernel Function Studies have shown that the type of kernel function and parameters have a very important impact on the perform... Bo Zeng Anhua Chen Lingli Jiang文献传递