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高玉光

作品数:3 被引量:15H指数:2
供职机构:太原理工大学机械工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金山西省普通本科高等教育教学改革研究项目山西省青年科技研究基金更多>>
相关领域:矿业工程机械工程文化科学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇矿业工程
  • 1篇机械工程
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇文化科学

主题

  • 3篇故障诊断
  • 2篇提升机
  • 2篇矿井提升
  • 2篇矿井提升机
  • 1篇隐马尔可夫模...
  • 1篇优化算法
  • 1篇远程
  • 1篇远程监测
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇实验教学
  • 1篇实验教学平台
  • 1篇提升机制动
  • 1篇提升机制动系...
  • 1篇子群
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...

机构

  • 3篇太原理工大学

作者

  • 3篇杨兆建
  • 3篇高玉光
  • 2篇卢亚洲
  • 1篇庞新宇
  • 1篇任芳
  • 1篇王学文
  • 1篇李娟莉

传媒

  • 1篇煤炭技术
  • 1篇机械设计与制...
  • 1篇实验技术与管...

年份

  • 2篇2018
  • 1篇2017
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
提升设备工况监测与故障诊断网络实验教学平台
2018年
构建了基于互联网的提升设备工况监测与故障诊断网络实验教学平台。根据终端的不同,该网络平台分为互联网实验教学子平台和移动互联网实验教学子平台。两个子平台均包含设备监测、设备诊断和设备选型等功能模块。设备监测和设备诊断模块面向提升设备的5个子系统,实现实时值查看、数据查询、故障报警和原因分析等功能。在教学中,将现场实验和网络实验相结合,大大提高了实验教学效果。
庞新宇江旺旺高玉光高玉光杨兆建李娟莉
关键词:故障诊断实验教学平台远程监测
PSO-SVM在提升机制动系统故障诊断中的应用被引量:6
2018年
针对矿井提升机制动系统故障样本少难以准确诊断,提出支持向量机(SVM)的故障诊断方法。为了解决支持向量机参数选择困难和其对于故障诊断的影响,提出利用粒子群优化算法(PSO)对支持向量机的参数进行优化,提高提升机故障诊断分类的准确率。利用组态王进行数据的采集,并且将采集的数据通过数据库传输到网页监测画面实现远程监测。实验结果显示,该故障诊断方法的故障分类准确率很高,响应速度快,并且可以实现网页监控画面和故障诊断所需数据实现共享。
卢亚洲王学文王学文高玉光
关键词:粒子群优化算法支持向量机故障诊断矿井提升机制动系统
基于HMM的矿井提升机故障诊断方法被引量:9
2017年
结合隐马尔可夫模型(HMM)所需训练样本少及可解释的优点,提出了基于HMM的矿井提升机故障诊断方法。利用多个加速度传感器在提升机运行的不同转速阶段采集数据,通过快速傅里叶变换(FFT)从提升机振动信号中进行特征抽取后,再由劳埃德算法(Lloyd)进行标量量化,根据HMM建模理论,训练HMM诊断库,再利用训练好的HMM对提升机进行状态监测和故障诊断。
高玉光杨兆建卢亚洲
关键词:矿井提升机故障诊断隐马尔可夫模型快速傅里叶变换
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