赵玉龙
- 作品数：61 被引量：124H指数：5
- 供职机构：中国人民解放军军械工程学院火炮工程系更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金军内科研计划重点项目上海市教育委员会重点学科基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程兵器科学与技术一般工业技术更多>>
- 基于混沌理论和相关向量机的自动机故障诊断被引量：5
- 2017年
- 针对自动机振动信号的非线性与短时冲击特性,提出一种基于混沌理论和相关向量机(relevance vector machine,RVM)相结合的自动机故障诊断方法。首先,计算每一组自动机振动信号的最大Lyapunov指数、关联维数、Kolmogorov熵和相对关联距离熵共4个混沌参数并组成特征矩阵,从而表征自动机状态信息。然后,将特征矩阵输入RVM中进行分类识别,判断故障类型。自动机故障诊断实例表明,通过提取自动机振动信号的4个混沌参数可以实现其运行状态信息表征,并且RVM能够较精确地识别自动机的常见故障;此外,通过与支持向量机(support vector machine,SVM)的故障诊断结果进行对比,验证RVM分类模型的优势。
- 吕岩房立清褚怡赵玉龙
- 关键词：相关向量机自动机特征提取
- 基于LCD信息熵特征和SVM的机械故障诊断被引量：27
- 2015年
- 提出了一种基于局部特征尺度分解(LCD)信息熵特征和支持向量机(SVM)相结合的机械故障诊断方法。首先采用LCD对振动信号进行分解,得到若干个具有物理意义的内禀尺度分量(ISC);结合信息熵理论,从时域、频域和时频域3个角度分别定义了时域奇异谱熵、频域功率谱熵以及时频域的特征空间熵、边际谱熵和瞬时能量熵,并将这些熵值组成特征向量;最后通过SVM对特征向量进行分类识别。轴承故障诊断的实例表明,基于LCD信息熵特征和SVM相结合的方法能够准确地对轴承故障信号进行识别,并且效果要好于EMD信息熵特征和SVM结合的方法。
- 张前图房立清赵玉龙吕岩
- 关键词：局部特征尺度分解信息熵支持向量机故障诊断
- 火炮液压调平系统故障分析被引量：2
- 2005年
- 根据火炮液压调平系统的工作特点,对系统故障进行了分析,建立了系统的故障树。同时,对系统故障树进行了定性分析,求出了最小割集和结构重要度。
- 赵玉龙薛德庆张宁郭德卿
- 关键词：调平系统火炮液压最小割集故障树系统故障
- 随动装置动态性能在线检测
- 本文通过分析某装备随动装置的基本原理和电气性能特点,根据动态信号检测功能的要求,采用模块化设计的方案和基于同步采样与实时数据处理的方法,实现了对火炮随动装置的动态参数的在线检测.
- 赵玉龙蒋有才房立清李皓
- 关键词：动态性能在线检测信号仿真
- 文献传递
- 论提高装备故障预测准确度的方法途径——先进智能预测算法研究
- 2016年
- 提高故障预测准确度的方法有很多,研究先进的智能预测算法就是其中的一种。大量的先进预测算法都得到了广泛的应用,如专家系统、神经网络、支持向量机等。每种智能预测算法都有各自的优点和不足,首先介绍了常见的智能预测算法及其应用;然后重点介绍了支持向量机,主要包括其基本原理和主要问题;最后对支持向量机算法的改进方向进行了探讨。支持向量机作为智能预测算法的一种,对于提高故障预测准确度有很好的应用前景。
- 赵玉龙王昌荣蒋有才
- 关键词：故障预测支持向量机
- 小波包能量谱和RVM在自动机故障诊断中的应用被引量：4
- 2018年
- 针对传统自动机维修保障模式操作繁琐、维修周期长的问题,提出了一种应用小波包能量谱信息和相关向量机(Relevance vector machine,RVM)相结合的故障诊断方法。对每一组自动机振动信号进行小波包分解,得到不同频率成分的子频带分量,计算子分量占原信号能量的百分比,实现自动机状态信息表征,最后将特征输入RVM中进行分类识别。自动机故障诊断实例表明,该方法能较理想的实现自动机故障诊断,达到较高的诊断准确率。此外,通过对比支持向量机(SVM)的诊断结果,验证了RVM可以在很大程度上提升故障诊断的稀疏性与实时性。
- 房立清吕岩张建伟赵玉龙
- 关键词：自动机故障诊断能量谱相关向量机
- 基于数据融合技术的故障诊断特征向量的建立被引量：6
- 2006年
- 本文给出了利用计算机自动检测和数据处理技术,在设备故障诊断系统的研制中,建立故障特征集合的方法。
- 张彦斌顾超赵玉龙蒋有才
- 关键词：故障诊断数据处理数据采集
- 火炮随动装置维修仿真平台
- 2006年
- 本文介绍了一种火炮随动装置的维修训练仿真平台,讨论了其技术难点的解决方法。该平台采用计算机控制和仿真技术,可集中对各个功能单元进行仿真控制,满足火炮随动装置维修训练的要求,辅助训练手段多,训练效率高,在实际教学中取得了良好的效果。
- 赵玉龙陈东根房立清薛德庆
- 关键词：仿真平台LABVIEW
- 故障预测技术在武器装备中的应用及发展被引量：5
- 2015年
- 随着高技术武器装备的相继列装,对新装备进行有效的状态监控和故障预测就成为技术保障的重点。为了使装备保障人员更好的了解故障预测技术及其作用,简要介绍了故障预测技术及其类别。重点总结了故障预测技术在武器装备中的应用现状,主要包括专家系统、灰色模型、神经网络、支持向量机以及其他一些故障预测方法在装备故障预测中的应用。通过总结当前的研究成果,指出了故障预测技术今后发展的若干方向。
- 王昌荣赵玉龙蒋有才
- 关键词：武器装备故障预测神经网络支持向量机
- 基于LabWindows/CVI的火炮瞄准具检测系统
- 本文针对某型高射火炮瞄准具的检测,设计了一种基于LabWindows/CVI虚拟仪器技术的检测系统.介绍了检测系统硬件的设计方法,和测试软件的特点.在LabWindows/CVI平台下开发的测试软件,利用软面板技术可用交...
- 赵玉龙薛德庆张彦斌蒋有才陈东根
- 关键词：虚拟仪器瞄准具硬件平台
- 文献传递
