樊巍
- 作品数：4 被引量：9H指数：2
- 供职机构：西南交通大学机械工程学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家重大科技成果转化项目更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于DHMM的滚动轴承故障诊断被引量：2
- 2015年
- 针对传统神经网络模型训练时需求的样本量大、训练收敛速度慢、甚至不能完成训练的问题,提出一种具有良好分类能力的模式识别方法——离散隐马尔可夫模型(DHMM)。以滚动轴承为研究对象,对振动信号进行分帧处理,通过小波包分解方法得到其特征参数,再由主成分分析方法 (PCA)对特征参数进行降维优化,利用简化后特征参数矢量训练各轴承状态的DHMM,最后由训练好的DHMM实现滚动轴承运行状态监测与故障诊断。实验研究表明:该方法能够有效地实现滚动轴承的状态识别,并且需要的样本量少,训练速度快,对实现滚动轴承运行状态的智能化在线监测具有重要的意义。
- 樊巍傅攀郑晴晴
- 关键词：滚动轴承故障诊断隐马尔科夫模型主成分分析
- 基于DHMM的机械密封端面膜厚识别技术的研究被引量：4
- 2016年
- 维持机械密封端面间一定的膜厚是保证机械密封正常运行的关键,利用声发射技术监测得到的反映机械密封膜厚状态的信号往往信噪比很低,对其工作状态进行分类存在一定的困难。提出一种基于声发射信号利用总体经验模式分解(EEMD)和离散隐马尔可夫模型(DHMM)识别的机械密封端面膜厚识别技术。首先对声发射信号进行分帧处理,运用EEMD方法对信号进行时频分析,对分解出的子频分量分别提取时域和频域特征,再由核主成分分析法对特征参数进行优化降维,利用简化后的特征参数矢量训练各个机械密封端面膜厚状态的DHMM,最后由训练好的DHMM实现机械密封端面膜厚状态的识别,从而实现机械密封端面接触状态的监测。试验研究表明:该方法能够快速有效地判断出膜厚状态,并且需要的训练样本少,训练速度快,对实现机械密封端面接触状态的智能化在线监测具有重要的意义。
- 张菲傅攀樊巍
- 关键词：机械密封
- 机械密封的健康评估研究
- 2018年
- 机械密封端面膜厚状态是表征机械密封健康状况的重要参数,通过评估密封膜厚状态可以有效的延长机械密封的使用寿命,降低机械工作过程中的故障率。为了评估流体动压型机械密封开启过程的健康状态,该研究通过在实验平台上利用声发射和电涡流传感器对其信号进行实时监测并采集信号。将实验采集的信号进行处理,利用KPCA方法降维优化抽取的特征参数,采用DHMM算法建立模型进行训练并测试。结果表明,DHMM模型能够对机械密封的健康状态进行有效的评估。
- 陈官林傅攀朱奥辉樊巍
- 关键词：机械密封核主成分分析
- 机械密封端面接触状态监测技术研究
- 在工业化进程不断向前的今天，机械密封作为流体机械的关键技术也迅速发展起来。维持机械密封的端面一定的膜厚状态是保证机械密封正常运行的关键。对于传统的电涡流直接测量膜厚的方法需要破坏密封的内部结构不利于现场应用，不能满足现代...
- 樊巍
- 关键词：机械密封声发射时频分析
- 文献传递
