薛红涛
- 作品数：24 被引量：49H指数：4
- 供职机构：江苏大学汽车与交通工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程交通运输工程电气工程文化科学更多>>
- 基于WMM-HMM的轮毂电机机械故障诊断方法被引量：6
- 2021年
- 为有效监控电动汽车用轮毂电机的运行状态,保障整车的运行安全,提出了一种基于混合Weibull分布模型(WMM)与隐马尔科夫模型(HMM)的轮毂电机机械故障诊断方法(WMM-HMM诊断法).首先,利用轮毂电机振动信号提取敏感特征参数,用以表征其运行状态,建立观测序列.其次,利用WMM对轮毂电机各种运行状态下有限的观测序列进行拓展,获取足量的观测序列作为HMM的训练样本集,确立HMM参数,进而在低、中速工况下分别构建轮毂电机运行状态的WMM-HMM诊断模型.最后,定制相应的故障轮毂电机,搭建试验台,对所提出的方法进行验证.结果表明:所提出的方法能够在低、中速工况下精确识别出轮毂电机的机械故障状态,较传统方法识别精度至少提高了9.3%.
- 薛红涛周嘉文童鹏
- 关键词：轮毂电机振动信号隐马尔科夫模型
- 基于人工碳氢网络的轮毂电机轴承故障逐次振动方法
- 为了监测和评估电动汽车轮毂轴承的工作状态，提出了一种基于振动信号的轮毂轴承故障的逐次振动方法。考虑到不同的车速和工况条件对轮毂电机状态的影响，基于复合权重区分指数(CWDI)在时间频率提取了多个高灵敏度症状参数(SPs)...
- 薛红涛吴蒙张子鸣
- 关键词：轮毂电机轴承故障
- 基于DBNs的轮毂电机机械故障在线诊断方法被引量：4
- 2020年
- 为实现电动汽车用轮毂电机运行状态在线监测及其安全评估,提出一种基于动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks,简称DBNs)的轮毂电机机械故障在线诊断方法。首先,以轮毂电机运行安全为目标,着重考虑车速对轮毂电机振动信号的影响程度,在时域和频域中提炼出多个敏感度高的特征参数来表征轮毂电机的运行状态,并将其作为DBNs的观测节点;其次,基于速度片构建轮毂电机机械故障诊断模型,解决其运行状态在相邻时间片之间无法构建转移概率分布的问题,根据不同速度片之间的转移概率分布,建立以二速度片展开的DBNs,实现对轮毂电机机械故障的在线诊断;最后,通过轮毂电机综合台架试验,验证了该方法对轮毂电机机械故障在线诊断的有效性。
- 李仲兴陈震宇薛红涛殷苏群江洪
- 关键词：轮毂电机机械故障动态贝叶斯网络
- 浅析“三疑三探”教学在高校教学中的运用被引量：2
- 2016年
- "三疑三探"教学模式以学生为中心,重视求异思维的培养,多角度引导学生主动发现问题、独立思考问题、合作探索问题、归纳拓展问题,以学生不断反馈为驱动,强调学习目标的达成,让学生在反复探索中学习知识、提高能力,是课堂教学改革的发展方向。高校课堂既有利于开展"三疑三探"教学,又迫切需要"三疑三探"教学理念,提升高校教学水平和创新能力。
- 薛红涛李仲兴江洪
- 关键词：教学改革
- 基于OSSD-EMOMEDA的轮毂电机轴承故障特征提取方法被引量：1
- 2023年
- 为了解决轮毂电机轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于优化奇异谱分解(optimized singular spectrum decomposition,OSSD)和增强多点最优调整最小熵解卷积(enhance multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,EMOMEDA)的特征提取方法,以实现故障特征的检测与提取,及时掌握轮毂电机的运行安全。首先,提出由新的时频综合指标(time-frequency composite index,TCI)自适应优化分量个数的OSSD方法,并对原始信号进行前处理,通过包络谱峰值指标选择敏感的奇异谱分量。然后,提出EMOMEDA方法,设计一种改进的波形延拓策略恢复解卷积信号长度,克服MOMEDA算法的边缘效应,并通过二次解卷积运算获得最优解卷积信号。最后,对最优解卷积信号进行包络分析,实现故障特征的增强提取。分别采用仿真和试验信号验证所提方法的可行性,并将其与多种故障特征提取方法进行对比,证明了其优越性。结果表明,所提方法能够有效提取微弱故障特征,在特征增强方面具有可观的优势。
- 丁殿勇薛红涛刘炳晨
- 关键词：轮毂电机轴承故障特征提取
- 基于AHN的轮毂电机轴承故障特征提取方法被引量：4
- 2019年
- 针对间歇性强干扰下轮毂电机用深沟球轴承常见的机械故障,提出一种基于人工碳氢网络(AHN)技术的故障特征提取方法.该方法将监测信号分割成多个窗口以模拟碳氢分子,构建人工碳氢混合物网络模型.基于有机化合物及其分子对信息的封装特性,实现局部信号中高低频信号的分离,滤除干扰信号,并基于正态分布3σ原则选取间歇性强干扰下微弱的非平稳瞬态冲击信号,提取故障特征.通过仿真信号和轮毂电机综合台架实验,验证了该方法可有效提取轮毂电机用深沟球轴承的故障特征.
- 薛红涛殷苏群李仲兴陈震宇
- 关键词：轮毂电机深沟球轴承特征提取
- 基于分量加权重构和稀疏NMF的轮毂电机轴承复合故障特征提取方法被引量：2
- 2023年
- 为解决复合故障特征分离提取效果不佳的问题,针对轮毂电机轴承故障,提出一种基于分量加权重构(Component weighted reconstruction,CWR)与稀疏非负矩阵分解(Sparse nonnegative matrix factorization,SNMF)相结合的故障特征提取方法。首先,提出了一种融合指标CIH,从多角度评价振动信号并自适应选取局部均值分解后的乘积函数(Product function,PF)分量,进行CWR实现故障特征的增强表达;其次,分析重构信号时频能量矩阵的奇异值与隐含子空间的关系,基于奇异值方差比定义重构信号的平滑系数,对SNMF算法最优分解维数进行预估计;最后,引入板仓-斋藤(Itakura-Saito,IS)距离和稀疏约束建立SNMF算法,对时频能量矩阵进行分解降维,通过短时傅里叶逆变换获得子空间时域分离信号并进行频谱包络分析,提取故障特征。由仿真及试验结果表明,所提方法可以有效实现复合故障特征的分离提取,具有一定的工程应用价值。
- 薛红涛丁殿勇李汭铖徐兴
- 关键词：轮毂电机特征提取
- 基于转速信号的旋转机械故障诊断方法研究被引量：5
- 2018年
- 轮毂电机作为电动汽车四轮独立驱动系统的动力源,其运行状态直接关系着整车安全。为了逐步实现对轮毂电机运行状态的监测,提出一种新的方法——阶次自分离方法,以适应其复杂多变的行驶工况。本方法克服了传统阶次跟踪方法需同时采集转速信号和振动信号的局限性,仅针对转速信号进行研究,并提取其中蕴藏的非正常波动成分,同时借鉴传统阶次跟踪方法对时域非平稳信号的处理方式,对波动成分进行角域重采样和傅里叶变换,凸显出蕴藏于转速信号中的故障特征,进而实现对轮毂电机的故障诊断。结合Matlab仿真分析和轮毂电机漏电故障实验,结果表明:阶次自分离方法可有效识别轮毂电机漏电故障特征。
- 李仲兴柳亚子王子豪薛红涛
- 关键词：轮毂电机转速信号故障诊断
- 基于RSSD的轮毂电机机械故障快速特征提取
- 轮毂电机频繁的机械故障会危及电动汽车的安全性能。由于轴向和径向冲击,轮毂电机的轮毂轴承最容易出现故障。轮毂轴承的工作条件复杂多变,现有的故障诊断方法效果并不明显,很难从信号中提取故障信号分量。因此,基于共振的信号稀疏分解...
- 薛红涛张子鸣吴蒙
- 关键词：RSK
- 基于贝叶斯网络的轮毂电机机械故障诊断方法
- 针对电动汽车轮毂电机机械故障频发导致电机性能下降、危及车辆运行安全的实际问题，本文瞄准轮毂电机常见的机械故障，着重考虑车速对轮毂电机振动信号的影响程度，在时域和频域中提炼多个敏感特征参数。以轮毂电机运转状态为目标，将提炼...
- 薛红涛周嘉文吴蒙张子鸣
- 关键词：轮毂电机故障识别贝叶斯网络混合高斯模型
