曹冲锋
- 作品数：12 被引量：191H指数：8
- 供职机构：浙江大学机械工程学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：机械工程电子电信自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 基于白噪声统计特性的振动模式提取方法被引量：19
- 2010年
- 针对机械设备状态监测和故障诊断过程中的特征提取问题,提出一种基于白噪声统计特性来实现机械振动信号振动模式提取的方法。该方法是对经验模式分解算法(Empirical mode decomposition,EMD)的一种发展,应用归一化白噪声在EMD中具有的统计特性,可以自适应地消除机械振动信号经EMD分解产生的高频噪声分量及低频虚假分量,得到反映信号实际物理意义的振动模式分量集。对该振动模式分量集进行Hilbert变换,提取出信号的Hilbert时频特征。整个特征提取过程不需要构造任何参数表达的基函数及相关滤波函数,也无需有关信号的任何先验知识,因而在实际应用中具有更好的适用性。仿真信号和转子试验台试验信号验证该方法的可行性和有效性。
- 曹冲锋杨世锡杨将新
- 关键词：特征提取HILBERT-HUANG变换
- 一种抑制EMD端点效应新方法及其在信号特征提取中的应用被引量：37
- 2008年
- 经验模式分解(EMD)的端点效应一直是困扰其工程实用性的难点问题,结合端点效应产生机理和现有的研究成果,提出了一种基于端点优化对称延拓(End Optimization Symmetric Extension,EOSE)的抑制EMD端点效应新方法。通过对信号和其包络线的偏差评价函数的最小化计算,获取最佳的信号端点值,在此基础上延拓信号的上、下包络线将最大化地逼近原始信号两端点,在EMD后续"筛选"固有模态分量(IMF)过程中抛弃两端延拓的数据,将端点效应释放到原始信号的以外。将原EMD、基于EOSE改进EMD和基于时间序列建模(ARMA)改进EMD3种方法进行对比分析,仿真和实验结果表明,基于EOSE方法抑制EMD端点效应的效果最好,能够精确提取出旋转机械振动信号的典型故障特征,运算效率较高。
- 曹冲锋杨世锡杨将新
- 关键词：经验模式分解端点效应特征提取
- 改进支持向量机模型的旋转机械故障诊断方法被引量：14
- 2009年
- 针对支持向量机在旋转机械的故障诊断中存在的模型超参数选择的不确定性,利用超参数相关理论和先验知识界定模型超参数选择区间,结合全局搜索和局部搜索实现参数优化组合,运用泛化模式搜索的模型超参数选择方法,并将改进的支持向量机模型引入旋转机械的故障诊断。结果表明,改进的模型具有较高的搜索效率和参数优化选择性能,提高了故障诊断的精度。
- 曹冲锋杨世锡周晓峰杨将新
- 关键词：旋转机械故障诊断
- 模拟接口与数字信号处理器的同步通信设计
- 2005年
- 在基于TMS320C5402型DSP的系统中,以McBSP为中介,与TLC320AD50C型模拟接口连接,实现A/D转换及相关通信。在AD50与McBSP的二次通信中选择软件触发方式,进行硬件接口和软件编程,成功实现了DSP对AD50的访问。
- 王秋红宋京伟曹冲锋葛胜兰
- 关键词：数字信号处理器
- 振动模态固有频率和阻尼比的EMD识别方法被引量：8
- 2011年
- 针对机械系统固有频率和阻尼比的识别问题,提出了基于经验模式分解(EMD)的模态参数识别方法。该方法首先对脉冲激励下机械系统的位移响应进行了EMD分解,确定与该系统的各阶模态对应的固有模式函数(IMF),分别对各阶IMF进行希尔伯特变换以得到各自的瞬时幅值和瞬时相位曲线,并对所得曲线进行线性拟合,最后根据拟合曲线的参数来识别模态固有频率和阻尼比。以简支梁为研究对象,利用EMD方法对其瞬态动力学响应进行了模态参数识别。研究结果表明,使用EMD方法对此类系统进行模态分析具有较好的效果。
- 莫平杰杨世锡曹冲锋
- 关键词：经验模式分解模态分析固有频率阻尼比
- TLC320AD50C与TMS320C5402的同步通信设计被引量：2
- 2005年
- 介绍了一款基于∑-Δ技术的音频芯片TLC320AD50C在TMS320C5402系统的成功应用,实现对语音信号的无失真采样,以满足后续语音信号处理的要求。以片上标准外设McBSP串口为中介,采用软件触发方式启动二次通讯从而成功地实现了C5402对AD50C的访问。选择合理的硬件接口方式,说明了关键参数的设置过程,并进行相应的软件编程。硬件连接简单灵活,可广泛用于语音处理各领域。
- 王秋红宋京伟曹冲锋葛胜兰
- 关键词：DSPTMS320C5402
- 大型旋转机械非平稳振动信号的EEMD降噪方法被引量：72
- 2009年
- 针对现有各种降噪方法处理非平稳机械振动信号存在的缺点,提出一种基于辅助白噪声经验模式分解技术来自适应实现旋转机械非平稳振动信号降噪。该方法是一种集成的经验模式分解(Ensemble Empirical mode decomposition,EEMD)降噪算法,利用正态分布白噪声在经验模式分解中具有的二进尺度分解特性,可以有效抑制常规经验模式分解降噪算法处理非平稳振动信号时产生的模式混叠现象。通过仿真计算和转子启动过程试验振动信号对新降噪方法、经验模式分解降噪方法及小波降噪方法的性能进行了比较测试,结果表明,在非平稳机械振动信号降噪方面,新降噪方法具有更高的信噪比,不仅能够消除高斯噪声,而且能够有效降低脉冲干扰,提取出反映信号实际物理意义的振动固有模式。
- 曹冲锋杨世锡杨将新
- 关键词：降噪旋转机械启动过程振动信号
- 基于双谱特征量的滚动轴承损伤部位识别被引量：2
- 2007年
- 针对故障滚动轴承振动信号的非线性、非高斯性特征,将双谱和双相干谱分析方法用于滚动轴承故障特征的提取,给出了正常及外圈、内圈、滚动体局部损伤4种不同状态下轴承振动信号的双谱及双相干谱图,基于双谱形成了故障特征向量,并利用灰色关联度法识别了故障轴承局部损伤的发生部位。试验分析表明,对于损伤元件不同的轴承故障,振动信号的能量分布不同,双谱特征图谱存在明显的差异,而且双谱比双相干谱更有利于故障特征的提取。
- 曹冲锋杨世锡杨将新曹衍龙
- 关键词：滚动轴承双谱特征提取灰色关联度分析
- 一种基于瞬时能量分布特征的汽轮发电机组转子故障诊断新方法被引量：10
- 2009年
- 提出了一种新颖的基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transformation,HHT)的瞬时能量分布特征抽取方法,用于识别汽轮发电机组转子系统的不同运行状态(如正常及油膜涡动故障等)。理论上分析了瞬时能量与系统结构状态变化的物理联系,借助HHT方法,获取非平稳振动信号的瞬时能量分布特征,并根据瞬时能量相对贡献的量化方法消除噪声等干扰因素,采用相关系数法对瞬时能量分布特征的典型性进行论证分析,给出了基于瞬时能量分布特征的汽轮发电机组转子系统故障诊断的新方法。实验结果证明了该方法的有效性。
- 曹冲锋杨世锡杨将新
- 关键词：汽轮发电机组转子振动故障诊断希尔伯特-黄变换
- 内圈局部损伤滚动轴承系统动态特性建模及仿真被引量：22
- 2007年
- 以运动学和动力学等相关知识为理论基础,分析了滚动轴承系统的承载特殊性,综合考虑轴承运行状态下载荷分布、系统刚度、故障冲击脉冲序列组成、损伤部位的位置变化及环境噪声等参数对其振动特性的影响,建立了内圈局部损伤状态滚动轴承系统的振动模型,进一步研究了系统特性关键影响参数,并在Simulink环境下对模型进行动态仿真,基于时频域(振动水平与功率谱2个指标)对仿真和试验数据进行分析处理.模型仿真与试验信号的处理结果基本保持一致,表明该模型可较好地描述内圈局部损伤滚动轴承的动态运行状况.
- 杨将新曹冲锋曹衍龙宋京伟
- 关键词：滚动轴承动态特性仿真
