国家自然科学基金(51275546)
- 作品数：15 被引量：194H指数：8
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- 相关领域：机械工程电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于流形学习和K-最近邻分类器的旋转机械故障诊断方法被引量：30
- 2013年
- 针对旋转机械故障诊断需人工干预、精度低、故障样本难以获取等问题,提出基于流形学习和K-最近邻分类器(KNNC)的故障诊断模型。提取振动信号多域信息熵以全面反映设备运行状态并构造高维特征集;利用正交邻域保持嵌入(ONPE)非线性流形学习算法的二次特征提取特性进行维数约简使特征具有更好的聚类特性;基于改进的更适用于小样本分类KNNC进行模式识别,用轴承故障诊断案例证明该模型的有效性。
- 宋涛汤宝平李锋
- 关键词：流形学习信息熵维数约简模式识别
- 基于小波脊线的多分量信号瞬时参数估计及应用被引量：4
- 2014年
- 通过分析小波脊线与信号瞬时幅值和瞬时频率的关系,提出一种基于能量重心脊点定位策略的脊线跟踪提取算法实现多分量信号瞬时参数估计。针对小波脊线提取中定中心频率参数优化方法优化复Morlet小波参数存在的局限性问题,提出中心频率自适应参数优化方法优化复Morlet小波参数并计算归一化小波尺度谱,根据能量重心脊点定位策略定位小波脊点,配合局部方向估计算法实现小波脊线迭代跟踪提取,进而估计信号瞬时参数。仿真分析表明该算法具有良好的抗噪特性,齿轮箱和滚动轴承的故障诊断工程实例结果表明该方法可有效提取旋转机械故障振动信号的特征。
- 张焱汤宝平邓蕾
- 关键词：参数优化脊线跟踪瞬时参数
- FT细化校正阶次全息谱分析方法被引量：1
- 2014年
- 针对变转速下阶次全息谱分析精度不高问题,提出FT细化校正阶次全息谱分析方法。用基于三次样条插值的阶次跟踪对转子时域非平稳信号进行等角度重采样获得角域平稳信号;用FT细化校正法精确计算出各阶次幅值及相位信息,由幅值、相位信息求出阶次全息谱参数;据计算结果获得阶次全息谱图。通过仿真及转子实验台信号分析表明,该方法能精确获得阶次全息谱图,且能准确根据FT细化校正阶次全息谱图判断旋转机械转子的故障种类。
- 汪华平汤宝平韩延秦毅QIN Yi
- 关键词：非平稳阶次跟踪
- 风电机组传动系统网络化状态监测与故障诊断系统设计被引量：18
- 2015年
- 针对现有风电机组监测系统无法对其传动系统早期故障进行有效诊断的问题,研发了一套基于B/S和C/S混合架构的风电机组传动系统网络化状态监测与故障诊断系统。根据应用需求设计了风电机组传动系统状态监测和故障诊断系统、整体框架和功能模块;结合数据采集设备,基于.ENT和SQL Server平台研发了风电机组传动系统状态监测和故障诊断系统,包括网络化数据采集、远程状态监测、信号分析、故障诊断和数据库服务器等模块。该系统成功应用于某风场风电机组传动系统状态监测和故障诊断。
- 马婧华汤宝平韩延
- 关键词：故障诊断风电机组传动系统网络化
- 基于零相位转频跟踪带通滤波的旋转机械Bode图被引量：3
- 2013年
- 针对现有方法难以获得旋转机械Bode图相位信息的问题,提出了基于零相位转频跟踪带通滤波的旋转机械Bode图实现方法。其原理是对采集的原始振动信号进行分段零相位转频跟踪带通滤波,滤波器的中心频率为每段时间内转子的平均转频,滤波后得到具有精确相位信息的1阶振动信号。通过1阶振动信号的时域波形提取出转子振动的幅值和相位,实现旋转机械Bode图。实测试验验证了该方法的有效性,结果表明本方法在极低的采样频率下,就能得到较高的精度,具有很好的工程实用价值。
- 汤宝平戴功伟陈仁祥
- 关键词：临界转速
- 动态增殖流形学习算法在机械故障诊断中的应用被引量：8
- 2014年
- 针对现有的批量式流形学习算法无法利用已学习的流形结构实现新增样本的快速约简的缺点,提出增殖正交邻域保持嵌入(Incremental Orthogonal Neighborhood Preserving Embedding,IONPE)流形学习算法。该算法在正交邻域保持嵌入算法基础上利用分块处理思想实现新增样本子集的动态约简。从原始样本中选取部分重叠点合并至新增样本,对重叠点和新增样本子集不依赖原始样本使用正交邻域保持嵌入(ONPE)进行独立约简获取低维嵌入坐标子集,并基于重叠点坐标差值最小化原则,将新增样本低维嵌入坐标通过旋转平移缩放整合到原样本子集中。齿轮箱故障诊断案例证实了IONPE算法具有良好的增量学习能力,在继承ONPE优良聚类特性的同时有效提高了新增样本约简效率。
- 宋涛汤宝平邓蕾
- 关键词：动态约简分块处理故障诊断
- Hilbert-Huang变换分析仪及其在机械故障特征提取中的应用被引量：3
- 2013年
- 为了提高应用希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)进行机械故障特征提取的便携性和效率,在Visual C++6.0平台上开发了HHT分析仪。比较了HHT中不同插值方法、端点延拓方法及停止准则的效率和精度,得出了不同算法的优缺点和适用场合,提出了不同算法的选用策略。将开发的分析仪与美国DynaDx公司的DataDemon中的HHT算法结果进行比较,验证了分析仪算法的正确性。最后,将分析仪应用在滚动轴承外圈故障和转子横向裂纹的分析中,准确提取了故障特征。
- 陈仁祥汤宝平苏祖强
- 关键词：故障特征提取插值方法
- 基于等距映射与加权KNN的旋转机械故障诊断被引量：38
- 2013年
- 针对旋转机械高维复杂故障特征数据难以快速准确辨识的问题,提出一种基于等距映射非线性流形学习与加权KNN(K-nearest neighbor)分类器相结合的旋转机械故障诊断方法。在由时域统计指标和内禀模态分量能量构造的原始特征空间中,首先利用等距映射非线性流形学习算法提取旋转机械故障状态变化的本质特征,随后将提取的低维本质特征输入给加权KNN进行旋转机械的故障模式辨识。通过对齿轮箱的实验数据分析表明,该方法不仅对高维复杂的非线性故障特征具有良好的降维性能,而且故障识别率较之传统方法也明显提高,能够有效识别出高维特征空间的非线性故障特征。
- 陈法法汤宝平苏祖强
- 关键词：流形学习等距映射旋转机械故障诊断
- 归一Laplacian矩阵有监督最优局部保持映射故障辨识被引量：7
- 2013年
- 提出基于归一化Laplacian矩阵有监督最优局部保持映射(Normalized Laplacian-based supervised optimal localitypreserving projection,NL-SOLPP)维数化简的故障辨识方法。构造全面表征不同故障特性的时频域特征集,利用NL-SOLPP将高维时频域特征集自动约简为区分度更好的低维特征矢量,并输入到Shannon小波支持向量机中进行故障模式辨识。NL-SOLPP结合流形局部结构和类标签来设计相似加权矩阵,并使输出基矢量统计不相关和相互正交,提高了故障辨识精度。深沟球轴承故障诊断和空间轴承寿命状态辨识实例验证了该方法的有效性。
- 李锋汤宝平宋涛丁行武
- 关键词：局部保持映射流形学习故障辨识
- 基于威布尔分布及最小二乘支持向量机的滚动轴承退化趋势预测被引量：27
- 2014年
- 为有效描述滚动轴承的退化趋势,提出结合威布尔分布及最小二乘支持向量机的滚动轴承退化趋势预测新方法。用威布尔分布形状参数作为滚动轴承的性能退化指标,将该指标作为最小二乘支持向量机的输入构造退化趋势预测模型。鉴于最小二乘支持向量机模型参数对模型的推广预测能力影响较大,选粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机模型参数,并用实测滚动轴承全寿命实验数据进行检验。结果表明该方法能获得准确的预测结果。
- 陈昌汤宝平吕中亮
- 关键词：威布尔分布最小二乘支持向量机
