张星辉
- 作品数：26 被引量：104H指数：6
- 供职机构：中国人民解放军军械工程学院装备指挥与管理系更多>>
- 发文基金：武器装备预研基金国家自然科学基金军队科研计划项目更多>>
- 相关领域：机械工程军事自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于动态贝叶斯网络的设备故障预测方法研究
- 2010年
- 设备维修方式由事后维修和定期维修逐步向基于状态维修进行转变,而故障预测(剩余寿命预测)则是基于状态维修的关键。本文介绍了动态贝叶斯网络的基本原理,在此基础上提出了利用动态贝叶斯网络进行故障预测的方法和步骤,最后将本方法应用于流体控制器的故障预测,结果验证了本方法的有效性。
- 张星辉刘占军
- 关键词：动态贝叶斯网络剩余寿命预测故障预测
- 基于权值重组的装备效能评价指标权重的确定
- 2015年
- 在分析装备效能评价工作重要性的基础上,以车载发配电系统为研究实体,建立其效能评价指标体系;利用权值重组方法确定指标的组合权值,重点对多种方法确定的权重值进行比对,讨论确定指标组合权值的合理性,同时,根据分析结果找出影响系统效能的关键指标。结果表明,这种方法能合理突出重点指标的作用,使多层次指标体系合理构建和优化组合,可实现整体评价的最优或满意。该方法可为科学客观地确定系统效能评价指标的权重提供有益的参考。
- 赵劲松张星辉康建设郑召才
- 基于CDA与HSMM-DBN的齿轮磨损状态识别研究被引量：3
- 2013年
- 提出了由动态贝叶斯网络表达的隐半马尔可夫模型用于齿轮磨损状态识别的新方法,通过计算待识别磨损特征向量的概率值来确定齿轮磨损状态。根据磨损特征之间的非线性关系这一特性,应用曲线距离分析方法对特征进行降维。最后,利用5种不同工况下的齿轮磨损实验数据对模型进行验证。结果表明,该模型可以有效地识别齿轮磨损状态,识别正确率可以达到94.5%,为齿轮箱的健康管理提供了科学依据。
- 张星辉李凤学赵劲松曹端超滕红智
- 关键词：动态贝叶斯网络隐半马尔可夫模型齿轮磨损
- 基于MoG-HMM的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测研究被引量：14
- 2013年
- 提出了基于混合高斯隐马尔可夫模型的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测新方法。建立了基于聚类评价指标的状态数优化方法,通过计算待识别特征向量的概率值来识别齿轮箱当前状态。在状态识别的基础上,提出了剩余使用寿命计算方法。最后,利用齿轮箱全寿命实验数据进行验证,结果表明,该方法可以有效的识别齿轮箱状态并实现了剩余使用寿命预测,平均预测正确率为90.94%,为齿轮箱的健康管理提供了科学依据。
- 张星辉康建设高存明曹端超滕红智
- 分层隐Markov模型在设备状态识别中的应用研究被引量：2
- 2011年
- 与传统的隐Markov模型(HMM)相比较而言,应用分层隐Markov模型(HHMM)对设备进行状态识别有诸多优点,而且能以概率的形式更为精确地计算识别结果。针对模型参数随着设备状态的增加呈指数倍增这一问题,引入动态贝叶斯网络这一新的方法,由于该方法可以有效地降低模型的计算复杂度并缩短推理时间,所以将HHMM表达为动态贝叶斯网络,利用预处理的振动信号对设备的健康状态进行识别;针对现有状态分类方法的局限性,提出了基于K均值算法和交叉验证方法相结合的状态数优化方法;以齿轮箱全寿命实验为依据,对该模型实现状态识别的基本框架和计算过程进行了研究,研究结果为复杂设备的状态识别提供了新的思路。
- 滕红智贾希胜赵建民张星辉王正军葛家友
- 关键词：动态贝叶斯网络
- 改进EMD和HMM的齿轮故障诊断方法应用被引量：6
- 2013年
- 首先针对EMD算法中端点效应问题,采用镜像延拓法进行算法改进;而后提出一种相关度选取IMF方法,对分解得到的IMF进行相关分析,选出敏感IMF;进而将有效IMF能量比作为故障特征,采用HMM分类器进行故障识别以实现齿轮的故障诊断,实验结果表明了改进EMD和HMM方法的有效性。
- 曹端超康建设赵劲松张星辉
- 关键词：振动与波EMDHMM齿轮故障诊断
- EMD端点效应抑制方法仿真比较与实例分析研究被引量：14
- 2013年
- 基于经验模态分解的希尔伯特-黄变换分解会产生端点效应,现已提出了诸多的端点效应抑制方法。首先引入了端点效应问题,介绍了镜像延拓法、平行延拓法、极值延拓法、多项式拟合延拓法原理;提出延拓方法评价指标,采用仿真信号对四种抑制方法进行了对比分析,得出镜像延拓法是相对最优的处理方法;采用基于4种端点延拓方法改进的经验模态分解方法对凯斯西楚大学轴承故障数据依次进行处理;最终通过仿真分析与实例故障诊断均验证了镜像延拓法在解决端点效应问题方面的相对最优性。
- 曹端超康建设赵劲松张星辉
- 关键词：经验模态分解端点效应故障诊断
- 粒子滤波参数估计方法在齿轮箱剩余寿命预测中的应用研究被引量：13
- 2013年
- 针对非线性非高斯系统的剩余寿命(RUL)预测问题,提出了一种基于粒子滤波(PF)理论的设备剩余寿命预测方法。首先建立设备的非线性状态空间模型(含有未知的时变参数),然后通过粒子滤波算法估计出设备状态的概率密度函数(PDF),从而根据该PDF计算出设备的RUL。此外,计算设备RUL的期望值和95%置信区间,并对模型的预测效果进行评估,验证预测的有效性和准确性。最后通过齿轮箱的全寿命实验,对方法的有效性进行实例验证,将实验结果和传统的比例风险模型(PHM)预测结果对比分析,结果表明剩余寿命预测方法要优于传统的PHM预测方法。
- 孙磊贾云献蔡丽影张星辉
- 关键词：状态空间模型粒子滤波剩余寿命预测
- 基于状态空间模型的齿轮磨损预测研究被引量：5
- 2011年
- 齿轮磨损过程是一系列理化效应的结果,能够直接表征齿轮磨损的直接状态信息磨损量往往是不可测量或难于测量的;另一方面,状态监测系统得到大量反映齿轮健康状态的间接状态信息。针对有限的直接状态信息和大量的间接状态信息问题,结合齿轮箱全寿命实验结果,将振动信号特定频带能量作为间接状态信息,建立了Gamma-状态空间模型,提出了经验最大化算法和粒子滤波相结合的参数求解方法。利用该模型对齿轮箱齿轮磨损情况进行了全面分析,并进行了磨损预测研究,通过与实验结果对比分析,验证了模型的有效性。
- 滕红智赵建民贾希胜冯添乐张星辉
- 关键词：状态空间模型粒子滤波
- 基于CDA和MoG-BBN的齿轮磨损状态识别研究被引量：2
- 2014年
- 提出了基于混合高斯输出贝叶斯信念网络模型的齿轮磨损状态识别新方法,建立了变量消元算法和期望最大化算法相结合的模型推理算法,通过计算待识别磨损特征向量的概率值来确定齿轮磨损状态。针对期望最大化算法容易局部收敛的问题,对其进行了改进,使其更容易获得全局最优值。根据磨损特征之间的非线性关系这一特性,应用曲线距离分析方法对特征进行降维。最后,利用五种不同工况下的齿轮磨损实验数据对模型进行验证。结果表明,该模型可以有效地识别齿轮磨损状态,识别正确率可以达到99%,为齿轮箱的健康管理提供了科学依据。
- 张星辉康建设赵劲松肖雷曹端超
- 关键词：期望最大化齿轮磨损
