中国人民解放军总装备部预研基金(9140A27020309JB4701)
- 作品数：8 被引量：39H指数：4
- 相关作者：陈小虎姚春江何庆飞陈桂明陈小虎更多>>
- 相关机构：第二炮兵工程学院中国人民解放军第二炮兵工程大学西安交通大学更多>>
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- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于源信号包络矩阵奇异值的机械故障诊断方法被引量：2
- 2014年
- 在机械信号处理中,机械振动信号大多是调制信号,而且测量信号也多是振动源信号的混合信号。提出了基于源信号包络矩阵奇异值的机械故障诊断方法,采用机械设备的多通道传感器观测信号进行盲源分离,得到其独立振动源信号,由源信号的上、下包络信号分别组成上、下包络矩阵并奇异值分解,上、下包络矩阵的奇异值首尾相接,组成机械设备的故障特征向量,最后引入最小二乘支持向量机分类器来识别和诊断机械设备的故障类型。液压齿轮泵的故障诊断试验表明,提取的源信号包络矩阵奇异值特征向量具有良好的聚类划分特性,而且数值稳定,最小二乘支持向量机分类器也取得了较高的故障识别率,因此,该方法是有效的,可以应用于机械设备的故障诊断实践中。
- 姚春江毋文峰陈小虎苏勋家
- 关键词：盲源分离FASTICA包络分析
- 基于铁谱图像异类特征融合的磨损类型识别方法被引量：4
- 2020年
- 针对铁谱磨粒图像识别中存在特征单一、异类特征的综合利用率低等问题,提出一种磨粒图像多特征的异类信息融合识别方法。首先,对在线铁谱图像预处理基础上提取磨粒纹理(ASM、熵、相关、对比度)、颜色(均值、方差、斜度)、几何(7个不变矩)3种统计特征;其次,对提取特征数据进行[0,1]归一化处理,采用超球心间距法确定核参数,运用超球多类SVM实现基于单种特征的多类磨损识别;最后,在单种特征识别基础上通过后验概率构造3种特征所需的软判决基本概率赋值(BPA)函数,运用超球多类SVM与D-S证据理论结合法实现异类特征融合的铁谱图像识别。特征融合方法识别最高识别率达到了96.1%,与单一特征识别结果相比,识别准确度更高,且实现了不同特征的互补。
- 闫建阳陈小虎陈俊康
- 关键词：D-S证据理论
- 基于本体的液压系统故障诊断知识建模与推理被引量：2
- 2013年
- 为了实现液压系统故障诊断知识集成与共享,提高知识组织和维修技术支持效率,论文引入本体作为知识建模的技术工具,在分析液压系统故障诊断知识结构、体系的基础上,利用protégé3.3.1、protégé3.4.7、protégé4.2系列版本软件和本体构建方法构建了液压系统故障诊断知识模型,并使用OWL语言描述了该本体,实现了本体的机器可读,通过Pro-Race、Pellet、JESS推理器和SWRL语言构建的液压系统液压油检测规则对构建的本体进行推理,实现了液压系统常见的故障诊断。初步实现了基于本体的知识建模,验证了模型的推理能力并应用于具体诊断,为有效地管理使用液压系统领域知识提供了新的技术手段。
- 邢勇陈小虎毋文峰
- 关键词：液压系统本体PROTÉGÉOWL语言
- 基于灰色支持向量机的液压泵寿命预测方法被引量：16
- 2012年
- 针对单方法所建液压泵寿命预测模型精度较低的缺陷,提出基于灰色理论和支持向量机的组合预测模型的液压泵寿命预测方法。该方法通过灰色累加生成操作对原始序列进行数据处理,以增强数据的规律性;运用最小最终误差预测准则确定嵌入维数,选择模型的参数;采用支持向量机进行预测,利用灰色累减生成操作还原数据,得到预测结果。选取液压油的光谱分析数据作为液压泵的寿命特征信息,采用该模型对液压泵进行寿命预测,并与灰色模型、单一支持向量机模型进行预测性能对比。结果表明,灰色支持向量机预测性能最优,精度达到99.37%,为液压泵性能评估和寿命预测提供一种更为有效的方法。
- 何庆飞陈桂明陈小虎姚春江张宪宇
- 关键词：液压泵支持向量机
- 基于改进灰色预测模型的液压泵寿命预测被引量：7
- 2011年
- 选取液压油的光谱分析数据作为液压泵的寿命特征信息,针对油液采样间隔不等间距的情况,研究非等间距灰色GM(1,1)模型。对建模数据背景值进行改造,建立改造背景值的非等间距灰色GM(1,1)模型,提高模型的预测精度。研究了油液分析阈值的制定方法,制定液压泵磨损金属元素含量和含量趋势值的阈值。运用改进背景值的非等间距灰色GM(1,1)模型对某型凿岩台车的液压泵进行寿命预测,预测精度达到95.78%。
- 何庆飞陈桂明陈小虎姚春江杨庆
- 关键词：油液分析液压泵背景值阈值
- 基于小波包和支持向量机的液压泵故障诊断被引量：4
- 2011年
- 研究基于小波包频带能量的故障诊断方法及其在齿轮泵故障诊断中的应用。论述齿轮泵的典型故障设置及其数据采集,针对齿轮泵实验数据,研究基于小波包和支持向量机的齿轮泵故障诊断方法。实验结果表明:基于小波包-支持向量机的故障诊断方法是有效的,而且可以满足在线实时状态监测与故障诊断的要求。
- 毋文峰苏勋家陈小虎王旭平
- 关键词：小波包分析支持向量机齿轮泵故障诊断
- 基于异类信息融合的齿轮健康评估方法被引量：4
- 2020年
- 针对齿轮传统健康评估方法中特征描述单一,齿轮箱中多种参数信息未能有效利用的问题,为更准确地监测齿轮运行的健康状况,提出一种基于异类特征信息融合的齿轮健康评估方法。对前期正常状态运行的齿轮采集振动、油液、铁谱等多种信号并提取特征指标,建立各类特征的模糊C均值聚类中心;利用模糊理论输出待测信号对于正常状态信号的隶属度作为各类特征的健康评估指标;以隶属度构造基本概率赋值函数,应用D-S证据理论组合规则,在决策层进行异类信息融合,从而完成齿轮的健康评估。通过对齿轮全寿命试验的数据处理与对比分析,证明该方法能够有效地评估齿轮健康状况。
- 陈俊康陈小虎郑东辉
- 关键词：模糊C均值D-S证据理论齿轮
- 基于特征处理的MVU算法在齿轮故障诊断中的应用被引量：1
- 2020年
- 针对不同故障类别齿轮的故障信息难以有效获取、齿面多类故障难以准确聚类的问题,提出一种基于特征处理的最大方差展开(Maximum Variance Unfolding,MVU)维数简约的齿轮故障诊断模型。首先对获取的振动信号进行最小熵反卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)预处理,将高低频段进行分离并筛除不确定信号,并在多域上提取信息熵作为特征指标;而后,利用样本点分布矩阵筛选高效表征特征指标并构建高维特征空间,并利用改进的MVU算法对其进行维数简约,获取低维的真实子空间;最后,将其输入到超球多类支持向量机中进行超球构造与分类识别。通过实验数据的分析对比验证模型的有效性。
- 陈俊康陈小虎王旭平蒋成伟
- 关键词：信息熵齿轮
