北京市自然科学基金(3062008)
- 作品数：23 被引量：97H指数：5
- 相关作者：徐小力吴国新许宝杰左云波王光研更多>>
- 相关机构：北京机械工业学校北京信息科技大学北京理工大学更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金北京市属高等学校人才强教计划资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程矿业工程石油与天然气工程更多>>
- 小波包模糊聚类网络在烟机发电机故障诊断中的应用
- 采用自组织特征映射网络,将使用小波包分解技术提取的归一化频带特征能量作为模糊聚类神经网络的输入,建立小波包模糊聚类网络,经过训练,在不提供标准样本的情况下,可以实现自适应、自组织的设备运行状态分类,烟机发电机运行状态的聚...
- 王吉芳徐小力高慧婷
- 关键词：小波包自组织映射模糊聚类故障诊断
- 文献传递
- 基于多项式拟合的EMD端点效应处理方法研究
- EMD经验模态分解方法在非平稳信号的分析和处理中起着重要的作用,但是在利用样条插值获得上下包络过程中存在着棘手的端点问题。多项式拟合极值延拓是一种抑制端点效应的方法,但是在应用过程中也有其不足的地方,针对其不足之处进行了...
- 王红军付瑶
- 关键词：EMD端点效应多项式拟合
- 文献传递
- Wigner分布在旋转机械故障诊断中应用的研究被引量：2
- 2007年
- 机械系统故障信号往往是非平稳的,联合时频分布是对故障信号分析的有力工具,Wigner分布是一种真正意义上的时频分析方法,本文结合Wigner分布的基本特点以及其分析方法与思想重点针对大型旋转机械故障和非平稳信号处理的一些问题进行讨论,同时将运用三维Wigner分布图对旋转机械故障进行分析。
- 张兴国高锦宏徐小力吴国新
- 关键词：WIGNER分布旋转机械故障诊断
- 基于神经网络的矿用风机故障诊断方法的研究被引量：6
- 2008年
- 介绍了BP网络的基本原理,并基于此网络提出了一种矿用风机故障的诊断方法,避免了人为的主观臆断或错误判断,通过实验验证,本方法的诊断结果准确、可靠,有广泛的应用价值。
- 赵金鑫许宝杰吴国新
- 关键词：人工神经网络矿用风机故障诊断
- EMD方法与粗糙集结合在机械故障诊断中的应用方法研究
- 针对机械故障诊断,为了从不完整的信息中得出满意的诊断结果,提高故障识别率,提出了一种EMD(经验模态分解)与粗糙集相结合的方法。这种方法首先将传感器采集的数据用EMD方法分解,然后提取信号的能量特征并建立决策表,最后,把...
- 付瑶王红军徐小力
- 关键词：故障诊断
- 文献传递
- The Study of Plasma Etching Processing Based on OES
- ＜正＞Optical emission spectroscopy（OES）diagnostics is a key technique for high density plasma etching.OES can be...
- Sun Jianghong Xu Xiaoli (School of ElectroMechanical Engineering
- 关键词：OES
- 文献传递
- 循环平稳度在发电机组故障趋势分析中的应用被引量：2
- 2009年
- 由于发电机组各部件的运动存在明显的周期性,当发电机组发生故障时,机组振动信号具有循环平稳特性,这种非平稳性随故障的变化而变化。因此,提出利用循环平稳度监测分析发电机组的故障趋势。循环平稳度是利用三阶循环累积量构造并利用二元决策方法估计三阶循环矩。它能抑制噪声与工况干扰,反映机组的故障状态。实例分析表明,将其作为发电机组故障特征量,提取故障的发展趋势,效果好于传统的通频值和烈度值趋势分析。
- 左云波王西彬徐小力
- 关键词：发电机组振动
- 基于LM神经网络的旋转机械故障诊断被引量：5
- 2007年
- BP神经网络具有优良的非线性映射能力,可以很好地描述频率特征和诊断结果之间的关系。针对BP神经网络存在局部极小值和收敛速度慢等问题,提出了一种基于Levenberg-Marquardt(LM)的改进的BP网络。经改进算法训练的网络能大大提高诊断的能力,具有广泛的应用前景和应用价值。
- 王光研许宝杰
- 关键词：神经网络故障诊断旋转机械MATLAB
- 烟气轮机的SOM网络故障监测与诊断专家系统应用研究
- 2009年
- 针对大型烟气轮机故障诊断问题,从基于智能和知识的角度进行研究,利用自组织特征映射神经网络(SOM网络)对故障现象进行自动分类,从而得出它们对应的故障原因;在面向对象的知识获取和管理工具,以及推理机的框架结构下,利用该诊断专家系统的经验知识进行决策推理与诊断,同时结合S8000系统,建立了一种SOM网络的烟气轮机故障监测与诊断专家系统。实践表明,该系统的诊断效果良好。
- 胡阳王吉芳徐小力
- 关键词：SOM网络烟气轮机故障诊断专家系统
- DFAR模型在旋转机械故障预测中的应用被引量：3
- 2009年
- 针对旋转机械振动信号的特征量有时存在非平稳、非线性发展趋势的特点,构建了分整差分函数系数自回归(DFAR)模型。DFAR模型利用函数系数自回归模型建立非参数预测模型,并且根据改进的交叉核实评价准则自动选择分数阶差分或整数阶差分来处理原始数据,估计最优的建模参数。函数系数自回归模型能使得模型参数随模型依赖变量的值连续变化而逐渐变化;分数阶差分能提取时间序列中的确定性趋势信息,同时能防止因过差分而丢失长记忆低频成分,因而DFAR模型能更好地逼近非线性时间序列。实例验证表明,DFAR模型提高了对非平稳、非线性发展的故障特征量的趋势预测精度。
- 左云波王西彬徐小力
- 关键词：旋转机械
