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基于特征差异性的荧光磁粉探伤图像分割算法被引量：5: 2011年; 为实现目标信息与伪信息的有效分割,提出一种融合了梯度法与阈值法的荧光磁粉探伤图像分割算法。以荧光磁粉图像中目标信息与伪信息的梯度特征差异为主要判据,设计了图像分割算法。滤除与目标信息的灰度特征最接近的伪信息,结合阈值法提取目标信息。主要选取梯度特征为分割判据,有效弥补了纯阈值法通用性差的缺陷。在集成了OpenCV的VC环境下进行了算法调试实验,结果显示:目标信息与伪信息的梯度特征差异显著,去除高梯度值的伪信息后,目标信息与背景信息的灰度特征差异明显,结合阈值法可以实现准确提取。; 陆宝春李建文王婧冯毅李纯健; 关键词：荧光磁粉探伤图像分割阈值法灰度特征

基于组合核函数OSVR算法的起重机减速齿轮箱磨损趋势预测被引量：5: 2015年; 针对起重机减速齿轮箱的磨损过程具有非线性与时变性,传统磨损趋势预测方法无法有效兼顾预测精度与执行效率的问题,提出了一种基于组合核函数的在线支持向量机回归(online support vector regression,OSVR)预测算法。OSVR的在线学习算法能够适应时间序列的时变性并提高执行效率,同时可利用不同的核函数性能,通过组合模型提高预测精度。采用实际齿轮箱铁谱数据对预测算法进行验证,结果表明,基于组合核函数的OSVR预测算法具有很好的预测精度和适应性,能有效预测起重机齿轮箱的磨损故障,且相比于单一OSVR算法和灰色神经网络组合算法有更高的效率和预测精度。; 曹劲然冯毅陆宝春张登峰吴建石胜征关德壮; 关键词：齿轮箱核函数

基于多稳态随机共振的轴承微弱故障信号检测被引量：9: 2016年; 针对双稳态随机共振模型无法有效处理调制信号的缺点,提出了一种以包络信号为输入信号的自适应多稳态级联随机共振(adaptive multi-stable cascaded stochastic resonance,简称AMCSR)信号强化方法。首先,对振动信号进行包络解调,依据包络信号分布特点,选用与信号分布相匹配的多稳态随机共振模型;然后,以故障特征频率的频谱幅值为指标,采用蚁群算法自适应地优化随机共振模型参数;最后,以噪声为强化源和驱动信号,通过级联随机共振方法对包络信号中的故障特征频率进行逐级强化,获得故障特征成分的强化信号。对实测轴承振动信号的验证结果表明,该方法能够增强故障特征频率成分,有效地提取被其他频率成分淹没的微弱故障信号。; 冯毅陆宝春张登峰; 关键词：滚动轴承随机共振

基于连续峭度优化的滚动轴承故障特征提取小波变换方法被引量：5: 2015年; 为更有效提取滚动轴承早期故障中微弱冲击特征成分,提出基于连续峭度优化的小波变换故障特征提取方法。据连续峭度与小波能量相关程度,对原信号特征分量的小波系数及能量成分进行不同程度优化,强化故障信号中具有冲击特征的能量成分、削弱其它能量成分。通过优化的小波系数重构原信号特征分量,计算特征分量包络谱以提取冲击特征频率及相关倍频,实现对故障特征提取。通过仿真信号、实际轴承数据应用分析表明,该算法能强化冲击特征能量成分,能更有效提取早期故障中冲击特征。; 冯毅曹劲然陆宝春张登峰; 关键词：小波系数滚动轴承故障特征提取

基于主元分析与小波神经网络的脱粒滚筒故障诊断被引量：5: 2016年; 针对联合收割机脱粒装置受地形与作物姿态影响易发生滚筒堵塞故障的问题,提出了一种基于主元分析与小波神经网络模型技术的多参数故障监测与诊断方法。首先,选取脱粒滚筒的多个工作参数作为故障诊断研究对象;其次,通过主元分析方法预处理脱粒滚筒工作参数的相关性,将影响脱粒滚筒的四个参数减少为无相关性的三个指标变量,新的特征向量实际包含了收割机滚筒作业时的吞入量、饱和量、堵塞量三个信息;最后,以新的特征向量建立脱粒滚筒堵塞故障小波神经网络诊断模型,并与前向反馈神经网络模型、传统的额定转速监测诊断方法相比较。实验分析表明,与前向反馈神经网络相比,在网络结构与计算复杂度方面,小波神经网络更适合脱粒滚筒故障诊断,收敛速度更快;与传统的设置脱粒滚筒轴额定转速的方法相比,多参数监测与诊断方法可靠性更高。实验结果表明,基于主元分析及小波神经网络的故障诊断能有效避免脱粒滚筒堵塞故障诊断分析的片面性。; 王素珍吴崇友陆宝春冯毅; 关键词：故障诊断主元分析小波神经网络

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冯毅