国家自然科学基金(51205405)
- 作品数：20 被引量：82H指数：5
- 相关作者：张培林李兵王怀光李一宁王正军更多>>
- 相关机构：中国人民解放军军械工程学院军械工程学院武汉军械士官学校更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程理学电子电信更多>>
- 基于2维非负矩阵分解的时频图像压缩在柴油机故障诊断中的应用被引量：1
- 2019年
- 针对1维非负矩阵分解技术对2维矩阵特征降维时,会产生数据量巨大、计算效率低下和丢失原始数据结构信息的问题,引入2维非负矩阵分解技术。通过S变换得到振动信号的时频图像,用1DNMF和2DNMF分别压缩时频图像,对压缩后的图像信息进行分类,对柴油机在8种状态下的振动信号进行采集,并采用最近邻分类器、朴素贝叶斯分类器和支持向量机分类器进行实验对比。结果表明,2维非负矩阵分解技术比原始的1维技术计算效率更高,故障诊断更精准。
- 史润泽李兵
- 关键词：柴油机特征提取故障诊断
- 基于自适应形态提升小波与改进非负矩阵分解的发动机故障诊断方法被引量：23
- 2013年
- 信号处理与特征参数提取是实现发动机故障诊断的关键。针对传统小波和形态小波的缺陷,提出一种自适应形态梯度提升小波变换(AMGLW)。该方法采用信号的局部梯度作为判断信号奇异性的度量指标,在信号突变处采用提出的形态梯度提升算子以保留信号的冲击特征,在信号缓变处采用平滑算子以抑制噪声。在此基础上,提出采用改进非负矩阵分解方法对分解后的信号进行特征提取,计算用于发动机故障分类的特征参数。利用实测的发动机在5种状态下的振动信号对提出的信号处理及特征提取方法进行了验证。
- 李兵徐榕贾春宁郭清晨
- 关键词：信息处理技术发动机故障诊断
- 面向多峰函数的自适应小生境量子进化算法被引量：9
- 2014年
- 为解决量子进化算法在多峰优化时只能找到一个最优解,无法找到所有全局和局部最优解的问题,提出自适应小生境量子进化算法。利用佳点集理论初始化种群,使种群均匀分布在整个搜索空间;提出中心地形信息小生境自适应识别方法,用于自适应的识别峰值所在区域,并建立小生境完善策略,提高小生境识别速度;借助量子进化算法的快速寻优能力精确寻找各个峰值点;采用动态种群调整策略,维持种群的多样性,自适应地调节种群规模。仿真实验结果表明,该算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,且搜索到的每个最优解都达到了理想值。
- 陈彦龙张培林李胜李一宁
- 关键词：多峰函数优化佳点集小生境技术量子进化算法
- 基于自适应多尺度形态梯度与非负矩阵分解的轴承故障诊断被引量：5
- 2013年
- 轴承故障诊断的关键步骤是信号处理与特征参数提取。提出采用自适应多尺度形态梯度算法对轴承振动信号进行处理,综合利用小尺度下能保留信号细节和大尺度下抑制噪声的优点,可有效地提取振动信号中反映轴承状态的冲击分量;在此基础上提出采用非负矩阵分解技术对信号进行压缩,计算用于轴承故障诊断的特征参量。采用轴承在七种状态下的振动信号对所提出的信号处理和特征参数提取方法进行验证,结果表明:与传统的信号处理与特征参量提取方法相比,本文提出的方法具有更高的轴承故障分类精度,为准确判断轴承工作状态提供了一种行之有效的新方法。
- 刘东升李元杨博文张帅李兵
- 关键词：非负矩阵分解轴承特征提取故障诊断
- 模糊格构造型形态神经网络被引量：3
- 2014年
- 针对构造型形态神经网络(CMNN)决策函数的局限性,提出了一种模糊格构造型形态神经网络(FLCMNN);该模型在利用训练好的CMNN进行分类时,引入模糊格包容性测度计算测试样本属于各超盒的隶属度值.采用仿真数据集对提出的FL-CMNN模型进行了评价,并与原始的CMNN和传统的人工神经网络、支持向量机、最近邻分类器进行了对比;试验结果表明,FL-CMNN在测试精度上明显优于原始的CMNN,训练时间远远低于传统的神经网络和支持向量机,而分类精度丝毫不亚于传统的神经网络和支持向量机.
- 李兵董俊刘鹏远米双山
- 关键词：数学形态学形态神经网络模糊格模式识别
- 基于量子遗传算法的轴向柱塞泵故障特征选择被引量：4
- 2014年
- 为了进一步减少特征维数、缩短运算时间、提高分类正确率等,提出了一种基于量子遗传算法的轴向柱塞泵故障特征选择方法,该方法采用量子位进行染色体编码,利用量子门更新种群。首先,对轴向柱塞泵振动信号进行小波包变换,提取出原始信号和各个小波包系数的统计特征;然后,利用量子遗传算法从原始特征集中选择出最优特征集;最后,以神经网络为分类器(其输入为最优特征集),对故障进行诊断与识别。利用该方法对轴向柱塞泵正常、缸体与配流盘磨损和柱塞滑履松动三种状态的特征集进行选择,试验结果表明,与普通遗传算法相比,量子遗传算法可以更有效地减少特征维数,提高分类正确率。
- 李胜张培林李兵王国德
- 关键词：量子计算量子遗传算法轴向柱塞泵
- 发动机异常检测多目标优化方法被引量：1
- 2013年
- 针对柴油发动机异常检测中的特征选择和分类器参数与检测精度之间的耦合关系,提出了一种基于非支配排序粒子群优化的柴油发动机异常检测封装式多目标同步优化方法。利用双树复小波包的分解与重构,对发动机振动信号进行时域、频域和时频域多角度特征提取,构建了较完备的特征参数集,分析了故障诊断中特征选择与分类器参数优化对检测精度的影响,运用非支配排序粒子群优化算法对多个优化目标进行协调和折衷处理,同时追求特征参数子集维数最小化和分类正确率最大化。实验数据分析表明,该方法能够寻找出最优的特征子集和分类器参数,提高柴油发动机异常检测的精度和效率。
- 吴定海张培林任国全王怀光王正军
- 关键词：柴油发动机异常检测多目标优化粒子群优化
- 紧耦合粒子滤波与均值漂移的红外目标跟踪被引量：1
- 2016年
- 为了提高复杂背景下红外目标跟踪的准确性和鲁棒性,提出了紧耦合粒子滤波(PF)与均值漂移(mean shift)的红外目标跟踪方法。在PF框架下,利用一组5参数集(中心横坐标、中心纵坐标、宽度、高度以及倾斜角)作为状态变量表征随机的粒子样本;然后使用自适应均值漂移作为一种迭代模式寻找过程,对随机粒子样本进行重新分配,使粒子向目标状态的最大后验核密度估计方向移动,同时利用迭代过程中的Bhattacharyya系数对粒子的权值进行更新;最后利用重新分配后的加权粒子集合实现对红外目标的跟踪。实现结果表明,与一般的PF相比,本文方法能有效减少所需粒子数(N=15),进而降低跟踪耗时;与现有的PF与均值漂移相结合的方法相比,本文方法在耗费时间仅增加14%的代价上,使跟踪误差大大降低(约为原误差的1/3至1/4),准确性和鲁棒性得到显著提高;本文方法能够实现在复杂背景下稳健准确地跟踪红外目标。
- 赵鹏鹏崔少辉高敏方丹张文泉
- 关键词：目标跟踪均值漂移
- 一种改进变换网络的域自适应语义分割网络被引量：2
- 2021年
- 语义标签的人工标注成本高,耗时长,基于域自适应的非监督语义分割是非常必要的.针对间隙大的场景或像素易限制模型训练、降低语义分割精度的问题,通过分阶段训练和可解释蒙版消除大间隙图片和像素的干扰,提出了一种改进变换网络的域自适应语义分割网络(DA-SSN).首先,针对部分源图到目标图的域间隙大、网络模型训练困难的问题,利用训练损失阈值划分大间隙的源图数据集,提出一种分阶段的变换网络训练策略,在保证小间隙源图的语义对齐基础上,提高了大间隙源图的变换质量.然后,为了进一步缩小源图中部分像素与目标图域间间隙,提出一种可解释蒙版.通过预测每个像素在源图域和目标图域之间的间隙缩小置信度,忽略对应像素的训练损失,以消除大间隙像素对其他像素语义对齐的影响,使得模型训练只关注高置信度像素的域间隙.结果表明,所提算法相比于原始的域自适应语义分割网络的分割精度更高.与其他流行算法的结果相比,所提方法获得了更高质量的语义对齐,表明了所提方法精度高的优势.
- 张峻宁苏群星王成徐超李一宁
- 关键词：计算机视觉
- 基于KZK方程的在线超声磨粒传感器的设计被引量：3
- 2014年
- 针对超声磨粒传感器的设计问题,利用时域KZK方程对超声传感器的声场进行数值模拟,分析传感器的关键参数如晶片半径、焦距和中心频率等对声场的影响。仿真结果表明:传感器的焦距越大,聚焦声场的声压越小、焦斑增大;随着传感器晶片半径的增大,焦斑区域先减小后变大,焦点声压先增加后降低;传感器中心频率越高,焦斑越小,声压先增后降。对比分析发现,KZK方程计算结果与传统经验公式的计算结果有较大差别,在磨粒传感器设计时应予以考虑。
- 徐超张培林王正军李一宁张光原瑞宏
- 关键词：超声波传感器
