国家自然科学基金(51105284)
- 作品数：15 被引量：66H指数：4
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- 相关机构：武汉科技大学中国人民解放军96618部队更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目更多>>
- 相关领域：机械工程金属学及工艺自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于EMD降噪的递归图分析方法在齿轮故障诊断中的应用被引量：4
- 2015年
- 为从齿轮振动信号中提取包含故障信息的特征量,提出了一种基于经验模态分解(EMD)降噪的递归图分析方法。该方法用EMD方法将振动信号分解为有限个固有模式函数(IMF)分量,选取包含故障信息的IMF分量建立递归图,从递归图中提取特征向量,运用高斯混合模型进行模式识别。将该方法运用于故障齿轮振动信号的识别,结果表明该方法具有较高的识别率,对齿轮故障能够有效地进行分类与诊断。
- 蒲晓川肖涵
- 关键词：经验模态分解特征提取高斯混合模型故障诊断
- 地下卷取机入口槽型板有限元分析
- 2014年
- 建立了地下卷取机入口槽型板的有限元模型,并根据实际工况施加约束和载荷,对槽型板进行应力分析。结果表明:槽型板板体与油缸支臂的连接处是应力的最大部位,且为三向压应力状态,是槽型板的危险部位。如果槽型板长期处于最大卷取规格的载荷条件下,此处就会发生疲劳损伤。最后对其结构的改进提出了一定的建议。
- 杨丹肖涵王涛赵三星
- 关键词：地下卷取机有限元
- 基于形态学的一种齿轮故障特征提取方法被引量：1
- 2014年
- 针对数学形态学滤除白噪声能力不足的问题,提出了奇异值分解(SVD)、局域均值分解(LMD)和数学形态学相结合的特征提取方法。将信号进行奇异值分解,对分解后的主要成分取均值,然后进行局域均值分解,选取主要分量求和重构,再用形态学差值滤波器提取故障信号的频率特征。通过数值仿真试验和齿轮局部故障模拟实验,结果表明:该方法能够清晰地提取出故障信号的频率特征,并与奇异值分解形态滤波法相比较,证明了该方法的有效性。
- 朱一吕勇侯高雁黄浩
- 关键词：奇异值分解局域均值分解数学形态学特征提取
- 基于局部细节谱的齿轮故障识别研究被引量：1
- 2018年
- 经典的递归定量分析方法(Recurrence Quantification Analysis,RQA)是通过研究递归图中递归点在水平、垂直及对角方向的分布规律,对递归图进行定量研究。提出了一种新的递归定量分析方法:局部细节谱(Local Detail Spectrum,LDS)。该方法更关注于递归图中有限区间内递归点局部分布规律的定量分析。将所提出的局部细节谱用于齿轮故障分类,实验证明,局部细节谱可取得较好的故障识别效果。
- 严皓肖涵
- LMD形态学与EEMD形态学在故障诊断中的对比研究被引量：4
- 2014年
- 为了从非线性非平稳信号中清晰地提取出故障信号的频率特征,研究了局域均值分解(LMD)形态学和总体经验模式分解(EEMD)形态学在故障特征提取中的应用。LMD形态学(EEMD形态学)是将信号通过LMD(EEMD)分解,选取主要信息重构,用形态学差值滤波器来提取故障信号的频率特征。通过数字仿真试验和齿轮故障模拟实验,对2种方法进行了对比,结果表明:LMD形态学比EEMD形态学更能够清晰地提取出故障信号的频率特征,并且提取速度远远快于EEMD形态学。
- 侯高雁吕勇李友荣王志刚
- 关键词：局域均值分解故障特征形态学频率特征齿轮故障
- 基于自适应非趋势波动分析的齿轮振动信号特征提取被引量：3
- 2015年
- 非趋势波动分析用于齿轮故障识别时常采用标度指数作为特征量,该特征量容易导致齿轮故障模式间存在混叠。根据对数尺度波动函数图,将标度指数与表征信号强度的截距组成齿轮振动信号的特征向量。根据齿轮振动信号的双标度性,提出滑动加窗算法,实现标度指数的自适应提取,并结合神经网络算法进行故障分类。设计单级齿轮减速器的实验平台,并采集齿轮的径向振动信号进行自适应非趋势波动分析,研究表明,该方法能够提高标度指数的提取精度和提取效率。
- 吴永恒肖涵
- 关键词：聚类神经网络
- 齿轮振动信号滑动递归分析及其应用被引量：2
- 2015年
- 采用递归图对齿轮振动信号进行研究,发现不同状态下的齿轮振动信号递归图存在明显差异,分析了这些递归图所表征的传动系统动力学特征。将递归图看作一幅能反映齿轮状态信息的二值图像,用递归率、确定率、层流率、递归时间等递归特征量对该二值图像进行特征描述,分析了递归特征量所代表的系统动力学特征和对应的递归图像特征。采用滑动递归分析对递归图进行分析,以更好地刻画递归图局部特征。应用该方法结合高斯混合模型及最大贝叶斯分类器对采自实验台的齿轮振动信号进行故障分类实验,结果表明应用该特征提取方法可获得较高的故障识别率。
- 肖涵吕勇
- 关键词：二值图像高斯混合模型故障识别
- 基于Yamada模型的压电复合材料吸声性能的研究被引量：1
- 2014年
- 提出了一种运用Yamada微观模型来分析压电复合材料吸声性能的方法.首先,建立了0-3型压电陶瓷/橡胶复合材料的被动吸声模型;然后,运用Yamada微观模型获得0-3型压电陶瓷/橡胶复合材料的等效参数,并将此等效参数嵌入到吸声模型;最后,对不同参数下的压电复合材料的吸声系数进行了理论计算和对比分析.结论表明:压电复合材料被动吸声时,聚合物对声能量的衰减起主要作用。
- 杨丹王涛肖涵赵三星
- 关键词：压电复合材料吸声
- 基于PCA和LMD分解的滚动轴承故障特征提取方法被引量：7
- 2015年
- 局部均值分解(LMD)是一种自适应时频分析方法,并在轴承的故障诊断中成功应用,但是受噪声的影响比较大。为了最大程度地降低噪声的干扰,提出了主分量分析(PCA)与局部均值分解(LMD)相结合的故障诊断方法。该方法首先利用相空间重构将一维时间序列振动信号嵌入为等效的多维时间序列信号,然后利用主分量分析提取主要成分实现降噪,最后把降噪之后的信号进行LMD分解,分解成若干个乘积函数(PF)之和,对能量最高的PF1进行包络谱分析,提取出故障特征信息。通过仿真试验和轴承故障试验,结果表明该方法能够有效地提取出信号的故障特征,证明了该方法的有效性。
- 黄浩吕勇肖涵侯高雁
- 关键词：相空间重构主分量分析特征提取
- C/S模式的电厂机组远程在线监测系统设计被引量：3
- 2014年
- 电厂现有机组中的主体设备一旦出现故障,可以通过电厂现有在线检测系统发现,立即停机,但不能判断故障的原因,数据也无长期(现在为2h的数据)的保存功能。以LabVIEW和Microsoft Visual C++为平台设计了一套C/S模式的电厂机组远程在线监测系统,LabVIEW程序作为Server实现数据采集与存储,利用DataSocket Server的远程通讯能力实现VC Client与LabVIEW的实时监测。利用该系统监测与记录机组主体设备关键的数据信息(位移、振动、差涨、压力、温度等实时数据),并存储于系统数据库,方便故障发生前即时做出预警,故障发生后方便工程技术人员调用历史数据,判断故障原因。
- 徐春明
- 关键词：VC++在线监测系统数据存储
