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基于自适应顺序的滚动轴承最优特征选取与寿命预测被引量：3: 2019年; 为了提高舰船动力传动系统中滚动轴承的故障特征分析及寿命预测能力,需要对选择合适的振动信号特征表征滚动轴承状态的问题进行分析,通过时域,频域,时频域,信息熵等多方面提取滚动轴承的振动特征,构造特征库,综合全面描述滚动轴承的状态信息。提出了一种自适应特征提取方法,通过添加白噪声特征以及融合特征,并使用相关性,单调性,鲁棒性3个指标来综合评价特征,可以自动确定特征维数并筛选出敏感特征子集,并通过实验数据验证了所提方法的有效性。; 刘胜兰高凌寒杜剑维刘晨; 关键词：滚动轴承特征提取相关向量机

基于K-means和高斯混合模型聚类的齿轮箱故障识别研究被引量：6: 2021年; 针对传统的基于振动信号的机械故障诊断技术过于复杂、诊断时间过长等问题,提出了结合K-means和高斯混合模型聚类方法的齿轮箱轴承和齿轮故障快速识别方法。首先,通过经验模态分解方法分解振动信号,利用相关分析选取了对振动信号局部特征表达最佳的IMF分量,IMF分量的均方根值和原始振动信号的均方根值,共同构成了振动信号特征集;然后,利用K-means算法确定了振动信号特征集的可分类别数;最后,基于振动信号特征集及其可分类别数,利用高斯混合模型聚类构造了齿轮箱运行状态的多维高斯分布函数,建立了齿轮箱在各运行状态下的从属概率模型,并根据从属概率大小,实现了齿轮箱故障的快速识别。实验和研究结果表明:针对实验环境下齿轮箱轴承和齿轮典型故障识别,基于K-means和高斯混合模型聚类的齿轮箱故障识别方法平均识别准确率为94.3%,高于基于模糊c均值聚类方法的故障识别平均准确率(84.5%)。; 王浩刘胜兰刘晨; 关键词：齿轮箱 K均值聚类故障识别

一种基于大数据的船舶动力系统的远程保障装置及方法: 本发明提供了一种基于大数据的船舶动力系统的远程保障装置及方法，本发明通过在船舶机舱搭建船舶动力系统数据采集子系统，实时采集船舶动力系统运行数据，通过搭建船舶动力系统数据通信子系统，利用4G GPRS技术和海上卫星通信系统...; 刘晨杨天诣杜剑维程垠钟王浩赵宗海

混合膨胀腔消声器声学性能时域CFD分析被引量：1: 2016年; 将三维时域CFD法应用于计算混合膨胀腔消声器声学性能。首先介绍了三维时域CFD法的计算原理与过程。接着使用该方法预测了混合膨胀腔消声器传递损失,时域法计算结果与实验测量结果、有限元法计算结果吻合良好。计算结果表明,流阻率对混合膨胀腔消声器消声性能有显著影响。; 刘晨季振林刘世生冀洵; 关键词：声学消声器吸声材料

管口反射系数的时域计算分析: 将时域脉冲法应用于计算圆形管道的末端声学性能.无流条件下比较了圆形管道声反射系数的时域法预测结果、实验测量结果和边界元法计算结果,时域法计算结果与上述两种结果间吻合较好,说明了时域脉冲法可以准确预测圆形管道的声学特性.最...; 刘晨冀洵刘世生刘胜兰; 关键词：声学性能数值模拟; 文献传递

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刘晨