余发军
- 作品数：15 被引量：93H指数：5
- 供职机构：武汉科技大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省科技攻关计划河南省教育厅科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：电子电信机械工程自动化与计算机技术矿业工程更多>>
- 基于频域稀疏分类的滚动轴承故障诊断方法
- 2016年
- 针对基于特征频率识别的滚动轴承故障诊断方法存在易受强噪声干扰的问题,提出基于频域稀疏分类算法的诊断方法。首先对已知故障类型的滚动轴承振动信号进行时频变换,利用频域变换系数构造训练字典,再将待测轴承振动信号的频域系数在该字典上进行稀疏分解,求取稀疏系数,根据重构误差的最小值确定故障类型。测试结果表明:该方法能有效克服噪声干扰,并避免故障特征频率的估算问题。
- 李卫民马继召余发军
- 关键词：滚动轴承故障诊断
- 恶性骨肿瘤患者红细胞的拉曼光谱研究被引量：3
- 2008年
- 通过对正常人和恶性骨肿瘤患者红细胞的拉曼光谱进行了研究。发现对于恶性骨肿瘤患者,部分谱线如1001.2,1228.8,1398.7,1372.8cm^-1红移了2～4cm^-1,说明这些谱线对应的基团内部构象发生微小变化。以1586cm^-1为标记峰得到各峰的相对峰强比,发现恶性骨肿瘤患者红细胞的拉曼峰相对于正常人的相对强度的比值在1505,1228,1087,1001和747cm^-1处显著减小,说明亚铁血红素、苯丙氨酸和脱氧核糖在红细胞内的含量减少。由统计分析可知I1586/1228,I1586/1001和I1586/1169的峰-峰比的变化可为恶性骨肿瘤的早期诊断提供一定的依据。
- 刘伟赵元黎余发军张凤秋王雷鸣刘丹
- 关键词：红细胞恶性骨肿瘤拉曼光谱
- 基于字典学习的轴承早期故障稀疏特征提取被引量：20
- 2016年
- 针对低速重载机械滚动轴承早期故障的振动信号中故障特征冲击成分微弱易被噪声覆盖难以识别,而利用稀疏表示方法提取冲击成分时因轴承工况非平稳性,准确匹配冲击成分字典难以构造问题,提出基于字典学习的轴承早期故障稀疏特征提取方法。利用改进型K-SVD字典学习算法构造自适应字典;采用正交匹配追踪算法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)对振动信号进行稀疏分解,计算每次迭代逼近信号的峭度值,找出最大峭度值对应的逼近信号;重构特征成分并进行包络谱分析,获得故障类型。仿真及轴承振动数据测试结果表明,所提方法能更好匹配早期故障特征成分、满足轴承实时故障监测需求。
- 余发军周凤星严保康
- 关键词：字典学习特征提取故障诊断
- 基于稀疏分类算法的矿物传送设备故障诊断方法被引量：4
- 2016年
- 针对现有基于特征频率识别的矿物传送设备故障诊断方法存在易受强噪声干扰的问题,提出了基于稀疏分类算法的矿物传送设备故障诊断方法。首先,利用计算机测取设备已知故障类型的振动信号,并对其进行傅里叶变换;然后,以傅里叶变换系数构造训练字典,将待测故障类型的振动信号傅里叶变换系数在该训练字典上进行稀疏分解,求取稀疏系数;最后,利用重构信号最小误差判别故障类型。仿真和测试结果表明,该方法能有效诊断出矿物传送设备中轴承的故障类型,为煤矿传送设备的故障监测提供了一种新方法。
- 夏辉丽郭亚男余发军
- 关键词：故障诊断傅里叶变换
- 航空物流传送设备中轴承故障稀疏特征提取被引量：1
- 2015年
- 航空物流传送设备中的轴承由于长期受外侵灰尘影响,其内外环极易发生故障;利用计算机采集轴承的振动信号并进行故障特征提取是轴承故障诊断的常用方法;提出了基于稀疏分解的轴承故障特征提取方法;首先,分析轴承故障特征稀疏提取原理;然后,构造参数化Gabor字典,利用遗传算法对故障特征成分进行匹配追踪(Matching Pursuit,简称MP),以峭度值最大原则作为迭代结束条件;最后,重构提取的特征成分,进行包络谱分析,得出故障类型;对仿真数据和轴承振动数据的测试结果表明,所提方法能有效提取轴承故障特征成分,为航空物流传送设备中轴承的故障监测提供了一种有效方法。
- 余发军张新英李伟锋梁芬
- 关键词：特征提取轴承故障诊断
- 主成分分析结合感知器在医学光谱分类中的应用被引量：4
- 2008年
- 基于光谱分析技术的经典理论,应用主成分分析方法对83例(癌症42,非癌41)乳腺患者病理片的紫外吸收光谱进行主成分提取。选用其中44例(癌症22,非癌22)作为训练样本,其余的39例(癌症20,非癌19)作为测试样本,将其主成分数据作为输入向量分别对离散型和连续型感知器神经网络模型进行训练和测试。通过对比发现:离散型感知器模型由于其输出函数值只有{0,1}且算法较为简单,其癌症识别率只有43.3%,非癌识别率为38.7%;而连续型感知器模型将模糊集合理论引进了神经网络系统,将二值{0,1}扩展到隶属度函数的单位区间[0,1]上,结果表明这种模型的癌症识别率为83.6%,非癌的识别率为76.3%,取得了较为理想的识别效果。
- 余发军赵元黎刘伟吕晶
- 关键词：主成分分析模式识别神经网络感知器
- 基于稀疏表示的轴承早期故障特征提取被引量：6
- 2016年
- 低速重载机械设备中的滚动轴承由于承受巨大载荷,极易出现内外环故障.在故障早期阶段,反映故障特征的冲击成分很微弱,极易被噪声覆盖而难以识别.为准确诊断轴承早期故障,提出基于稀疏表示的故障特征提取方法.该方法利用K-SVD字典训练算法构造出能准确匹配冲击成分的字典,克服了参数化字典缺乏自适应性的问题;稀疏编码过程中,采用批处理正交匹配追踪算法(batch orthogonal matching pursuit,Batch-OMP)对振动信号进行分解,以逼近信号的峭度值最大原则作为分解结束条件,自适应确定出分解次数;最后,通过对重构的特征成分进行包络谱分析得出故障类型.对仿真信号和轴承振动信号进行故障特征提取,结果表明所提方法能准确提取出冲击成分,验证了其有效性和实用性.
- 余发军周凤星严保康
- 关键词：轴承故障诊断
- 基于EEMD和自相关函数特性的自适应降噪方法被引量：32
- 2015年
- 在机械设备早期故障中,反映故障特征的冲击信号非常微弱,容易被噪声淹没,使得故障诊断有一定难度。集合经验模式分解方法将含噪信号分解为多个固有模式分量,其中包括噪声分量和有用信号分量。根据两者自相关函数特性的不同,提出了利用能量集中比找到噪声分量分界点的自适应降噪方法,并利用改进的软阈值方法拾取噪声分量中的高频有用信号。对不同频率的含噪信号进行降噪处理,结果表明,该方法对中低频信号的降噪具有很好的效果。故障轴承振动信号的降噪效果表明该方法的实用性。
- 余发军周凤星
- 关键词：故障诊断自相关函数自适应
- 基于混沌振子和EEMD的周期信号检测方法被引量：1
- 2014年
- 针对含强噪声周期信号的检测,提出基于混沌振子结合集合经验模式分解降噪的检测新方法;针对相位差对检测结果的影响,提出正反导入的检测方法,该方法能有效克服由相位差造成的漏检现象。对仿真信号和故障轴承振动信号的检测效果表明,混沌振子结合集合经验模式分解降噪的方法能有效检测含在强噪声中周期信号,进一步提高了混沌振子对周期信号的检测能力和对噪声的免疫力。
- 余发军周凤星
- 关键词：混沌振子振动信号
- 基于可调Q因子小波变换和谱峭度的轴承早期故障诊断方法被引量：9
- 2015年
- 通过对轴承故障机理的研究,提出基于可调Q因子小波变换和谱峭度的故障诊断新方法。首先,根据冲击成分的频谱分布,预设Q因子的范围,对轴承的振动信号进行可调Q因子小波变换;其次,计算各尺度变换系数的谱峭度,利用谱峭度最大原则确定最佳的共振因子和尺度带;然后,用相邻系数降噪法处理尺度带内的变换系数,并进行逆可调Q因子小波变换重构信号;最后,求取包络谱,根据极值点的频率位置进行故障诊断。研究结果表明:该方法能有效抑制噪声和谐波成分,使提取的故障特征成分周期性明显、峭度大,使故障特征频率突出显著,验证了所提方法的有效性。
- 余发军周凤星
- 关键词：包络谱
