王冠伟
- 作品数：12 被引量：113H指数：3
- 供职机构：西安工业大学机电工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：机械工程理学自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
- 多级往复式压缩机故障检测与诊断芯片用数据处理方法
- 本发明公开了一种多级往复式压缩机故障检测与诊断芯片用数据处理方法，将故障检测与诊断芯片细分为8个相互间都可并行操作的处理单元：IO单元，控制单元，父代个体存储单元，子代个体存储单元，交叉操作单元，变异操作单元，适应度计算...
- 庄健王冠伟杨清宇尚春阳于德弘
- 文献传递
- 大规格磨齿机扫描式集成在机测量系统及其误差补偿方法
- 2024年
- 为实现大规格渐开线齿廓的高精度集成在机测量,提出了一种基于三维扫描式测头的集成在机测量及其误差补偿方法。在分析探针与被测齿面啮合关系的基础上,建立了渐开线综合测量模型;以测量精度为判据,确定了最佳的齿廓偏差在机测量方案;基于多体系统理论及齐次坐标变换方法,推导了对应于测量方案的机床综合精度模型;建立了机床几何及运动误差与测量误差之间的映射关系;计算了各测点处的测量误差;实现了在机测量误差的后补偿;在一台五轴数控成形磨齿机上进行了齿廓偏差的在机测量及其误差补偿实验。将经过补偿的测量结果与齿轮量仪的计量结果进行了对比,结果证明方法测量精度高、可靠性好。
- 赵柏涵薛媛王洪喜王冠伟梁文宏
- 关键词：在机测量齿廓偏差误差补偿
- 流形学习在机械故障诊断中的应用研究被引量：6
- 2012年
- 本文针对信号采集系统的特性对流形学习方法性能的影响尚不明确这一问题,采用理论分析和模拟实验的方法,研究了信号采样系统的非线性、零点漂移等特性对流形学习算法性能的影响.结果表明,当信号采样系统的特性保持相对稳定时,流形学习方法可以在一定程度上容忍系统存在的非线性和零点漂移效应.为了使流形学习算法达到较好的效果,在数据的搜集和预处理过程中,应使得数据容易重构到一个高维空间中且它们之间的相似性易于度量.从而,本文的研究结果为流形学习方法在机械故障诊断中的应用提供了一定的理论基础.
- 王冠伟张春霞庄健于德弘
- 关键词：故障诊断流形学习ISOMAP算法
- 基于远心镜头的活塞外轮廓机器视觉测量技术研究
- 2023年
- 为提高活塞裙部轮廓尺寸的检测效率,提出一种基于远心镜头的活塞外轮廓视觉检测方案。采用矩方法提取活塞裙部特征点,通过特征点定位测量高度位置,利用反正切函数拟合指定高度上活塞裙部边缘在水平方向的灰度变化,借助标准塞规确定真实边缘位置与边缘灰度变化曲线的关系,从而实现图像边缘亚像素级定位。搭建了由远心镜头、平行光源、精密伺服转台、面阵相机等构成的活塞裙部轮廓视觉测量实验平台,实验结果显示,图像测量的标准偏差0.0078mm,置信系数为2时,测量的极限偏差为0.0156mm。
- 张丽红王洪喜王冠伟陈温蒙
- 关键词：活塞机器视觉图像处理
- 受限波尔兹曼机被引量：101
- 2015年
- 受限波尔兹曼机(restricted Boltzmann machines,RBM)是一类具有两层结构、对称连接且无自反馈的随机神经网络模型,层间全连接,层内无连接.近年来,随着RBM的快速学习算法一对比散度的出现,机器学习界掀起了研究RBM理论及应用的热潮.实践表明,RBM是一种有效的特征提取方法,用于初始化前馈神经网络可明显提高泛化能力,堆叠多个RBM组成的深度信念网络能提取更抽象的特征.鉴于RBM的优点及其在深度学习中的广泛应用,本文对RBM的基本模型、学习算法、参数设置、评估方法、变形算法等进行了详细介绍,最后探讨了RBM在未来值得研究的方向.
- 张春霞姬楠楠王冠伟
- 关键词：GIBBS采样
- 基于图像处理的粗糙边缘盲孔圆度误差测量被引量：3
- 2021年
- 针对粗糙边缘盲孔圆度误差检测困难的问题,提出了一种基于图像处理技术的非接触式测量方法。通过搭建基于机器视觉的测量系统,使用CCD摄像机获取被测零件图像,利用图像处理技术对获取的图像进行预处理、二值化和亚像素边缘检测,并提出采用3σ准则和自适应滤波对边缘点进行去噪处理,建立圆度误差数学模型,实现粗糙边缘盲孔的圆度误差测量。初步实验结果显示,测量的重复精度为9.6μm,为粗糙边缘盲孔圆度测量提供了一种可行的方法。
- 朱丹丹王洪喜王建华王冠伟
- 关键词：盲孔圆度误差图像处理非接触测量
- 启发探究型综合案例教学法的探索与实践
- 2021年
- 为进一步提升本科机械电子工程专业测控系统设计课程的教学质量,提升学生解决复杂工程问题的能力,教研室尝试了一种以案例教学为主体,引导、启发和探究教学为辅,大作业考核为基本方法的综合案例教学方案,通过教师课堂实践、学生问卷和大作业质量、考试成绩的综合评测,学生设计控制系统方案时能够找到核心问题,能够利用团队协作提出方案,测控系统的设计能力有了明显提高,后续的开放实验教学环节效果显著。
- 梁文宏王冠伟张洋
- 曲轴连杆颈圆度误差的测量与评定方法研究
- 2023年
- 曲轴轴颈圆度是评价曲轴合格性和加工精度的一项重要指标。针对曲轴综合测量过程中连杆轴颈沿主轴颈公转运动,导致连杆轴颈的检测数据无法直接用于圆度误差评定的问题,建立基于运动坐标系的圆度误差检测模型,实现了连杆轴颈检测数据转换处理。同时,深入分析用于圆度误差评定的3种最小二乘法的适用条件,结合采样数据的特点实现了连杆轴颈圆度误差的高精度检测。以某型号发动机曲轴为例进行大样本误差检测试验,并与最小区域评定结果进行对比,偏差在1μm以内。数据分析表明了所提出的曲轴连杆轴颈圆度误差检测方法理论上的正确性及工程实践的可行性。
- 田慧慧王亚晓王洪喜王冠伟王冠伟
- 关键词：曲轴连杆颈圆度误差最小二乘法
- 高精度太阳方位检测圆弧算法
- 2019年
- 为了提高太阳方位检测的精度,提出基于圆弧检测的图像处理检测方式。以多云天气的太阳图像为研究对象,对图像进行灰度化、滤波、二值化、边缘检测等预处理,对太阳轮廓采点并计算曲率半径,根据曲率半径的频率分布或采样点与候选圆的符合程度筛选圆弧,用Matlab进行实验验证。实验结果表明:该方法可有效解决多云情况下的太阳方位检测,算法一平均检测精度为0.53′,算法二平均检测精度为0.42′,优于最小二乘圆拟合偏差方法和质心法偏差方法。
- 张康龙王冠伟王洪喜
- 关键词：图像处理
- RS-BART:一种提升贝叶斯可加回归树预测性能的新方法（英文）
- 2019年
- 在有监督学习的任务中,任何方法的主要目标是对未来数据进行准确的预测.作为梯度boosting算法的贝叶斯版本,贝叶斯可加回归树(Bayesian additive regression trees,BART)模型在此方面具有巨大潜力.但是,BART得到的关注远远低于随机森林和梯度boosting算法.为扩展BART的应用范围,文中首先对BART模型作了较为详尽的综述.考虑到BART在高维情况下会出现过拟合,本文提出了RS-BART方法以提高其预测性能.RS-BART首先对所有预测变量根据其相对重要性排序,然后使用重要性度量训练一些低维或中等维度的BART模型,将其预测结果平均或投票来得到最终的预测结果.基于模拟和实际数据的试验结果表明,与一些最先进的方法(如随机森林、boosting和BART)相比,RS-BART具有更好或基本相当的预测性能.因此,RS-BART可以作为用于解决实际应用中高维且稀疏预测任务的一种有效工具.
- 王冠伟张春霞殷清燕
- 关键词：GIBBS采样
