山西省自然科学基金(2012011046-10)
- 作品数：8 被引量：87H指数：6
- 相关作者：武兵熊晓燕贾峰熊诗波林健更多>>
- 相关机构：太原理工大学教育部浙江大学更多>>
- 发文基金：山西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术矿业工程更多>>
- 基于最大相关峭度反褶积的轴承故障诊断方法被引量：21
- 2014年
- 针对滚动轴承的故障信号是周期性冲击信号这一特性,提出了最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,简称MCKD)与谱峭度(spectral kurtosis,简称SK)结合的滚动轴承早期故障诊断方法,即MCKD-SK法。利用MCKD方法可以有效提取滚动轴承早期故障信号中被噪声淹没的周期冲击成分,抑制信号中的噪声,实现信号降噪,提升原信号的峭度。利用SK方法可以选择合理频带,将信号中的低频信息从高频信息中解调出来。通过仿真与实际监测数据的分析和验证,证明MCKD-SK方法可以准确有效地诊断滚动轴承的早期故障,可用于滚动轴承早期故障的在线监测。
- 武兵贾峰熊晓燕
- 关键词：解调分析
- 无线传感器网络振动信号采集节点的设计被引量：5
- 2015年
- 针对目前无线传感器网络节点采集旋转机械振动信号存在的高成本和大功耗问题,设计一种基于CC2530芯片的无线传感器网络节点。该节点采用数字式三轴加速度传感器拾取振动信号,以CC2530自带处理器为整个节点控制核心,将采集、存储、处理和传输等控制功能模块集成到一起,实现振动信号的准确采集和大数据量存储,并成功移植Zig Bee协议栈,实现数据的无线传输。经测试表明:该节点对于信号采集和无线传输具有较高的可靠性和稳定性,能够满足大多数旋转机械设备的振动监测要求。
- 张琨武兵
- 关键词：无线传感器网络ZIGBEE技术CC2530
- 基于支持向量回归的多参数设备故障预测方法被引量：11
- 2012年
- 针对热连扎生产线的大型、复杂生产装备,构建了一个基于支持向量回归的无量纲参数智能故障预测系统。通过对已有的热连轧生产线在线监测信息进行无量纲统计分析,提出了利用支持向量回归技术对多个特征量进行并行预测,并对各类特征及其各预测步骤的剩余使用寿命预测结果进行趋势分析,通过置信区间估计确定最终预测结果,为管理者制定维修决策提供可靠依据。
- 武兵林健熊晓燕
- 关键词：支持向量回归故障预测
- LDAP协议下多模型融合校园认证系统的研究与实现被引量：6
- 2013年
- 建立一个统一认证系统,对网络用户实行统一管理、认证和授权是数字化校园建设中的一个重要内容。在介绍了统一认证模型类型以及用于存放认证信息的LDAP目录服务协议的基础上,结合当前校园网建设的实际情况,设计了一个基于LDAP协议的校园网统一身份认证系统。在统一认证的过程中,应用不同访问模式和传输技术,通过多模型融合方式实现了邮件服务、互联网访问控制、VPN服务等典型应用的统一认证服务,并将该系统模式推广到校内的一些专用网络应用中,为后续的一站式认证奠定了基础。
- 林健武兵
- 关键词：统一身份认证
- 基于激光诱导击穿光谱的煤质灰分测定方法研究被引量：8
- 2014年
- 论文将激光诱导击穿光谱技术应用于煤质中灰分含量的定量分析,利用10组已知样品作为校正样本,使用偏最小二乘方法建立灰分含量整体含量的定量分析模型,之后将3个预测样本输入模型进行检验。结果表明,LIBS技术结合PLS方法能够检测出煤质中灰分整体含量,预测结果的平均相对误差(REP)约为8.43%,并且说明LIBS技术具有在线检测煤质灰分含量的能力。
- 赵彦武兵贾峰
- 关键词：激光诱导击穿光谱灰分偏最小二乘法
- 基于多维度排列熵与支持向量机的轴承早期故障诊断方法被引量：28
- 2014年
- 针对许多现有方法无法有效诊断滚动轴承早期故障的问题,引入排列熵的方法对轴承振动信号进行早期故障分析。通过研究嵌入维数和延迟时间对信号排列熵的影响,提出多维度排列熵的特征提取方法。利用多维度排列熵方法所提取的特征,建立了基于支持向量机的轴承早期故障智能诊断模型。对轴承不同类型、不同程度的故障数据进行分析,证明了多维度排列熵方法可以有效提取轴承不同状态的特征信息,与支持向量机结合的智能诊断模型可以精确地诊断轴承不同类型的早期故障,具有很强的通用性;该模型在贫样本的情况下,依然具有很高的诊断精度,适用于滚动轴承早期故障状态的在线监测。
- 贾峰武兵熊晓燕熊诗波
- 关键词：支持向量机滚动轴承
- 基于EMD与多重分形去趋势法的轴承智能诊断方法被引量：9
- 2015年
- 引入经验模态分解(EMD)方法去除故障信号的趋势项,提出EMD-MFDFA(multifractal detrended fluctuation analysis)的多重分形分析方法,并通过仿真分析EMD方法去趋势效果的有效性。然后将采用EMD-MFDFA方法提取的电机滚动轴承振动信号的多重分形特征向量作为训练集,利用混合遗传算法搜索全局最优的能力优化支持向量机(SVM)模型参数,建立电机滚动轴承的智能诊断模型。最后,通过对电机滚动轴承不同状态的振动信号进行分析。研究结果表明:EMD-MFDFA方法能很好地揭示滚动轴承的振动信号多重分形特性,对滚动轴承正常状态、单一故障与多故障耦合等状态具有很强的辨识能力;所建立的智能诊断模型可以有效地诊断滚动轴承不同的故障状态,能够作为滚动轴承故障在线监测的有效工具。
- 贾峰武兵熊晓燕熊诗波
- 关键词：经验模态分解遗传算法支持向量机
- 沥青碳纤维恒升温速率云智能控制仿真研究
- 2013年
- 沥青碳纤维升温过程受比热容及散热环境影响,具有非线性,大时滞的特点.为实现对该系统升温速率的恒定控制,保证沥青碳纤维物料特性,提出一种新型二维云智能控制算法.该算法基于云模型控制规则的不确定性推理,用期望值Ex、熵En和超熵He表征定性概念,充分考虑系统的模糊性和随机性,建立了以温度变化率和温度作为主要参数的二维云控制模型.通过升温速度控制规则和温度控制规则得到相应云滴,软与后得到控制输出.仿真结果表明,该控制器能够在20s内将温度变化率控制在士0.005℃/s的范围之内,并能够消除传统PID控制中无法解决的积累误差问题.
- 刘彬周敏张奥扬
- 关键词：沥青碳纤维升温速率云理论数学建模智能控制
