您的位置： 专家智库 > >

曲景阳

作品数：8 被引量：15H指数：2
供职机构：中北大学信息与通信工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：矿业工程自动化与计算机技术电子电信动力工程及工程热物理更多>>

合作作者

文献类型

  • 7篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇矿业工程
  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇动力工程及工...
  • 1篇电子电信
  • 1篇电气工程

主题

  • 5篇煤机
  • 5篇采煤
  • 5篇采煤机
  • 4篇故障诊断
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 3篇嵌入式
  • 2篇嵌入式LIN...
  • 2篇系统设计
  • 2篇控制系统
  • 1篇电机
  • 1篇信号
  • 1篇信号处理
  • 1篇硬件
  • 1篇硬件设计
  • 1篇置环
  • 1篇容错控制
  • 1篇神经网络优化
  • 1篇数字信号
  • 1篇数字信号处理

机构

  • 8篇中北大学

作者

  • 8篇曲景阳
  • 6篇方质彬
  • 3篇潘宏侠
  • 1篇赵卫伟
  • 1篇任卫红

传媒

  • 3篇煤矿机械
  • 2篇可编程控制器...
  • 1篇变频器世界
  • 1篇伺服控制

年份

  • 4篇2014
  • 4篇2013
共 8 条 记 录，以下是 1-8
全选 清除 导出
排序方式：
基于模糊神经网络的采煤机伺服控制系统位置环优化被引量：2
2014年
随着伺服控制系统的不断完善和发展,伺服控制已广泛地应用于采煤机上,本文对伺服控制系统的位置环进行优化,提高了伺服控制系统控制精度和可靠性,提升了采煤机的性能及工作效率。
曲景阳方质彬
关键词：采煤机模糊神经网络位置环
基于神经网络优化的采煤机嵌入式故障诊断系统
我国是一个煤炭大国,煤炭产量居世界第一,采煤机作为综采工作面的关键设备之一,是提高煤矿机械化的必要设备,但是由于其工作环境十分恶劣并且结构十分复杂,再加上煤层的多变性,经常性的过载都会给采煤机带来很多损害,甚至产生故障,...
曲景阳
关键词：采煤机数字信号处理神经网络硬件设计
文献传递
采煤机嵌入式状态监测系统设计被引量：1
2013年
为了实现采煤机的状态监测,使采煤机能够长时间处于最佳运行状态,结合当今电子领域研究热点嵌入式技术,本文提出了一种基于嵌入式L i n u x的采煤机状态监测系统设计方案,研究了电牵引采煤机状态监测系统的总体设计、工作原理和软硬件实现,结果表明:该系统设计能够较好实现采煤机的状态监测,具有一定的实用价值。
方质彬曲景阳
关键词：采煤机嵌入式LINUX
基于嵌入式Linux的采煤机状态监测与故障诊断系统设计被引量：5
2013年
为了实现采煤机健康状况的实时监测与故障诊断,使采煤机能够长时间处于最佳运行状态,结合电子领域研究热点嵌入式技术,提出了一种基于嵌入式Linux的采煤机状态监测与故障诊断系统设计方案,研究了电牵引采煤机状态监测与故障诊断系统的总体设计、工作原理和软硬件实现,结果表明:该系统设计能够较好实现采煤机的状态监测与故障诊断,具有一定的实用价值。
方质彬潘宏侠曲景阳
关键词：采煤机嵌入式LINUX故障诊断
变频器IGBT开路故障诊断及容错控制被引量：2
2013年
变频器是目前最理想的交流传动设备,但其作为电力电子产品总是会出现一些问题和故障。本文针对变频器IGBT开路故障,提出了改进的IGBT开路故障诊断方法,从而在变频器发生IGBT-0CF后使变频器及时诊断出故障,隔离故障并重新配置系统后可使变频器在不停机的条件下继续容错控制运行。
曲景阳方质彬
关键词：变频器容错控制
基于PLC的风电机组控制器
2013年
风机控制系统是风力发电机组正常运行的核心,其控制技术是风机的关键技术之一,与风电机组的其他部分密切相连其精确的控制、完善的功能将直接影响机组的安全与效率。本文主要进行了风电机组主控制器的PLC设计。
曲景阳方质彬
关键词：风电机组控制系统PLC
基于EMD和BP神经网络的大功率柴油机故障诊断被引量：2
2014年
研究了将经验模式分解(EMD)和BP神经网络2种方法诊断大功率柴油机的振动故障信号。首先运用经验模式的分解方法对柴油机缸盖表面的振动信号进行分解并来提取特征参数;最后通过建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对150-12缸柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。
任卫红潘宏侠曲景阳赵卫伟
关键词：柴油机EMDBP神经网络故障诊断
基于改进粒子群的采煤机齿轮箱故障诊断被引量：3
2014年
采煤机截割部摇臂齿轮箱承担着综采工作面截割部动力传动的重任,其故障与否直接影响采煤机正常工作。而传统的故障诊断方法-BP神经网络采用基于梯度下降的算法,存在容易陷入局部极小值、收敛速度慢等不足,这些不足严重影响了BP网络的应用。然而粒子群算法(PSO)有很好的全局收敛特性。因此,为了提高网络的性能,采用粒子群算法来优化BP神经网络,将改进的PSO引入神经网络的拓扑结构,用PSO的迭代代替BP中的梯度修正。结果表明:提出的改进方案可以有效地优化神经网络,提高其在采煤机齿轮箱故障诊断中的应用价值。
曲景阳潘宏侠方质彬
关键词：粒子群优化局部极小值
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0