顾文龙
- 作品数：3 被引量：14H指数：2
- 供职机构：安徽理工大学电气与信息工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于小波包神经网络的电机故障诊断分析与研究被引量：10
- 2011年
- 由于传统基于傅立叶变换的利用频域对电机故障的信号分析中无法对奇异信号点的时域信息进行检测。针对上述问题,提出基于小波包神经网络的电机故障诊断的方法。结合电机振动的非平稳随机性的特点。利用小波包多分辨率分析方法对电机的采样信号进行分解,提取电机故障状态特征并作为BP神经网络输入样本的特征向量,利用神经网络的自学习和模式识别的特点最终输出电机故障类型。通过MATLAB仿真结果可以证实该方法可行性。
- 顾文龙胡业林郑晓亮
- 关键词：傅立叶变换故障诊断小波包神经网络
- 基于模糊神经网络的AGV避障路径研究
- 2011年
- 通过对AGV运动学模型进行分析,针对AGV在未知环境中的避障问题,将模糊控制与神经网络相结合,形成模糊神经网络控制器,对AGV行驶环境进行分析,将障碍物信息输入控制器,从控制器输出数据中找出避障最佳路径,利用模糊神经网络自学习和自适应能力,提高AGV避障的成功率。
- 赵钰锟顾文龙
- 关键词：运动学模型避障问题模糊神经网络
- 基于小波包分析和最小二乘支持向量机的电机转子故障诊断研究被引量：4
- 2011年
- 采用小波包分析和支持向量机来诊断电机故障。针对电机中常见的故障,如电机振动故障,电机转子断条故障,电机转子偏心故障等,进行频谱分析,提取故障信号在动态条件下各频带能量作为故障特征向量。构建多个最小二乘支持向量机组成的多值故障分类器,将故障特征向量作为学习样本,并且输入支持向量机进行训练,分类器可以建立故障特征向量和故障类型的映射关系,从而达到电机故障诊断的目的。
- 苏成功陆斌顾文龙
- 关键词：小波包分析支持向量机电机故障诊断
