林龙
- 作品数：5 被引量：16H指数：2
- 供职机构：华南理工大学更多>>
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- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术交通运输工程电子电信更多>>
- 基于S变换和图像纹理信息的轴承故障智能诊断方法被引量：3
- 2014年
- 旋转机械设备发生故障时产生的振动信号具有非平稳、非线性的特点,而传统的基于傅里叶分析的方法不仅不能有效诊断故障,同时需要技术人员具备大量的专业知识,因此提出了基于时频图像纹理信息的智能故障诊断方法。分析几种时频分析方法的优缺,在此基础上对振动信号采取S变换构建时频图像,并利用图像的灰度-梯度共生矩阵提取纹理特征,最后采用支持向量机实现多类故障的诊断。实验验证了方法的有效性。
- 林龙
- 关键词：S变换灰度-梯度共生矩阵支持向量机故障诊断
- 基于广义S变换与双向2DPCA的轴承故障诊断被引量：13
- 2015年
- 将轴承故障诊断问题转化为故障信号时频图像的识别问题,提出一种采用双向二维主成分分析(two-directional,two-dimensional,principal component analysis,简称TD-2DPCA)的时频图像矩阵特征提取方法。首先,利用广义S变换将轴承故障信号变换为时频域图像,采用一种双向压缩的二维PCA方法对图像信息进行特征提取;然后,进行了轴承故障试验,分别采集了轴承在正常、内圈故障及外圈故障状态下的振动信号,采用所述方法对轴承3种状态下的时频分布图像进行特征提取,并根据集成矩阵距离(assembled matrix distance,简称AMD)实现图像的分类识别。试验结果表明,结合广义S变换的双向2DPCA特征提取算法可有效提高计算效率,同时具有良好的诊断性能。
- 李巍华林龙单外平
- 关键词：广义S变换二维主成分分析图像识别故障诊断
- 基于广义S变换和半监督TD-2DPCA的轴承故障诊断方法
- 在以振动信号为参量的旋转机械状态监测和故障诊断中，由于转速不稳定、负荷变化以及因故障产生大量的冲击、摩擦等状况，故障信号往往表现出较强的非线性和非平稳性。采用时频变换，可以将获得的一维振动信号转化为二维时频空间的谱图。时...
- 林龙
- 关键词：广义S变换二维主成分分析图像识别故障诊断
- 文献传递
- 基于公交通勤的城市职住空间特征研究
- 近年来随着我国社会经济快速发展,城市规模不断扩张,住宅郊区化现象越来越严重,导致城市居民职住空间分离问题愈加突出,该现象不仅增加居民通勤成本还对城市交通产生巨大压力,严重阻碍社会的可持续发展。本文利用问卷调查数据和公交数...
- 林龙
- 关键词：特征提取
- 文献传递
- 基于时频图像不变矩特征提取的轴承故障诊断方法被引量：1
- 2016年
- 旋转机械设备发生故障时产生的信号具有非平稳、非线性的特点。提出一种基于时频图像的不变矩特征和支持向量机的故障诊断方法,通过对故障信号采取S变换的时频分析方法构建时频图像,并利用灰度图像的不变矩实现对故障信息的特征提取,最后采用支持向量机的模式识别方法实现多类故障的智能诊断。实验验证了方法的有效性。
- 林龙邵明朝
- 关键词：S变换不变矩支持向量机故障诊断
