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电力变压器故障的客观熵权识别及诊断方法 被引量:36
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作者 黄大荣 陈长沙 +1 位作者 国玺 赵玲 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期206-211,共6页
为了有效管理和监测电力变压器的健康状态,在对变压器油中溶解气体数据进行分析的基础上,建立了一种基于客观熵权的电力变压器故障信息模式识别及诊断模型。首先,在定义包含电力变压器故障模式全局信息的矩阵范式基础上,引入信息熵权理... 为了有效管理和监测电力变压器的健康状态,在对变压器油中溶解气体数据进行分析的基础上,建立了一种基于客观熵权的电力变压器故障信息模式识别及诊断模型。首先,在定义包含电力变压器故障模式全局信息的矩阵范式基础上,引入信息熵权理论构建故障特征信息的客观熵权精确量化模型;然后,基于距离和投影原则构建了故障模式判别准则函数,并通过准则函数对模式进行排序,运用综合排序结果进行故障测试模式分类,得到用于判断故障类型的基准类心向量;最后,运用基于类心欧氏距离的方式判别故障测试样本所属的类别,实现变压器故障的客观熵权识别及诊断。利用从某电力公司采集到的120组电力变压器油中溶解气体样本进行实例验证,结果表明,所提出的方法能克服传统的三比值故障诊断方法存在无编码以及边界编码模糊致误判的问题。 展开更多
关键词 系统工程 信息模式识别 客观熵权 模式判别准则 电力变压器 故障诊断
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一种参数优化VMD多尺度熵的轴承故障诊断新方法 被引量:19
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作者 黄大荣 柯兰艳 +1 位作者 林梦婷 国玺 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1631-1638,共8页
现有基于变分模态分解算法(VMD)的轴承故障诊断方法,由于其参数K需要依据先验知识预先设定,缺乏对K值最优设定的理论支撑,难以保证故障特征提取及故障诊断的精确性.针对上述问题,提出一种基于参数估计优化的VMD与多尺度熵(MSE)的石化装... 现有基于变分模态分解算法(VMD)的轴承故障诊断方法,由于其参数K需要依据先验知识预先设定,缺乏对K值最优设定的理论支撑,难以保证故障特征提取及故障诊断的精确性.针对上述问题,提出一种基于参数估计优化的VMD与多尺度熵(MSE)的石化装备轴承特征提取及诊断新方法.首先,针对VMD分解参数K的难以实现最优设定问题,利用局部均值分解(LMD)自适应分解分量的频率分布特征,构建一种实现K值有效估计的方法;其次,在VMD分解的基础上,提出一种MSE和线性判别分析(LDA)协同特征提取方法,完成特征模型构建;然后,针对轴承故障特征样本过少,利用支持向量机(SVM)对提取故障特征进行识别;最后,利用石化装备实验室仿真平台的轴承故障数据进行实验,验证算法的有效性和工程实用性.对比分析表明,所提出的算法可以很好地提取故障特征且故障识别精度较高,具有较好工程操作性和扩展性. 展开更多
关键词 轴承故障 变分模态分解算法 多尺度熵算法 线性判别分析算法 支持向量机故障特征识别
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复杂装备轴承多重故障的线性判别分析与反向传播神经网络协作诊断方法 被引量:16
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作者 黄大荣 陈长沙 +2 位作者 国玺 赵玲 米波 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1649-1657,共9页
由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA... 由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA对轴承多重故障的无量纲指标数据进行线性映射降维处理;通过拉格朗日极值法获得最佳投影向量,沿着该方向将轴承多重故障数据投影到类别最易区分的方向;将经投影处理后的样本作为BP神经网络的输入样本,通过训练测试网络,实现轴承多重故障的预测分类。对某型装备大型旋转机械机组进行仿真实验,验证了所提方法能够有效对轴承多重故障进行降维映射,并且能较好地实现多重故障分类诊断,具有良好的有效性和实用性。 展开更多
关键词 机械学 轴承多重故障诊断 拉格朗日极值法 线性判别分析 反向传播神经网络
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基于卷积神经网络与迁移学习的稻田苗期杂草识别 被引量:16
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作者 邓向武 马旭 +3 位作者 齐龙 国玺 梁松 金晶 《农机化研究》 北大核心 2021年第10期167-171,共5页
杂草类别信息获取是实现杂草智能化田间管理的基础,为实现自然光照和大田复杂背景下的稻田苗期杂草自动识别,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与迁移学习相结合的稻田苗期杂草识别方法,可将预训练CNN图像... 杂草类别信息获取是实现杂草智能化田间管理的基础,为实现自然光照和大田复杂背景下的稻田苗期杂草自动识别,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与迁移学习相结合的稻田苗期杂草识别方法,可将预训练CNN图像分类模型的参数迁移到稻田苗期杂草识别任务。工作时,采集6种稻田苗期杂草图像共928幅,包括鳢肠、丁香蓼、空心莲子草、千金子、野慈姑和稗草,随机选择70%的图像样本作为训练集,剩余30%的图像样本作为测试集。基于3种经典CNN图像分类模型AlexNet、VGG16和GoogLeNet进行参数迁移学习,这3种参数迁移模型对6种稻田苗期杂草测试样本的正确识别率分别为96.40%、97.48%和91.01%。试验结果表明:基于预训练CNN图像分类模型与迁移学习相结合的稻田苗期杂草识别方法切实可行,可为其他农业应用中小样本图像的识别提供参考。 展开更多
关键词 杂草识别 稻田 卷积神经网络 迁移学习
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旋转机械设备智能故障诊断方法的研究 被引量:11
5
作者 谭巨兴 张清华 +2 位作者 王钦若 国玺 熊建斌 《工业控制计算机》 2016年第1期36-38,共3页
针对传统的故障诊断方法不能满足旋转机械设备故障诊断要求的问题,对智能故障诊断方法在旋转机械故障诊断中应用进行研究。首先介绍国内外智能故障诊断方法的发展及其研究现状,然后将智能故障诊断方法分为基于模型、信号处理以及知识的... 针对传统的故障诊断方法不能满足旋转机械设备故障诊断要求的问题,对智能故障诊断方法在旋转机械故障诊断中应用进行研究。首先介绍国内外智能故障诊断方法的发展及其研究现状,然后将智能故障诊断方法分为基于模型、信号处理以及知识的三类方法,并分析每类方法的诊断原理和特点。在此基础上讨论了三种常用的智能故障诊断方法在旋转机械设备的实际应用。最后对旋转机械故障智能诊断方法进一步研究方向进行展望。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 智能方法
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基于随机退化数据建模的设备剩余寿命自适应预测方法 被引量:10
6
作者 国玺 张清华 +1 位作者 文成林 段志宏 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1119-1126,共8页
针对现有剩余寿命预测研究中需要多个同类设备历史数据离线估计模型参数的问题,本文提出了一种基于退化数据建模的服役设备剩余寿命自适应预测方法.该方法,利用指数随机退化模型来建模设备的退化过程,基于退化监测数据运用Bayesian方法... 针对现有剩余寿命预测研究中需要多个同类设备历史数据离线估计模型参数的问题,本文提出了一种基于退化数据建模的服役设备剩余寿命自适应预测方法.该方法,利用指数随机退化模型来建模设备的退化过程,基于退化监测数据运用Bayesian方法更新模型的随机参数,进而得到剩余寿命的概率分布函数及点估计.区别于现有方法,本文方法基于设备到当前时刻的监测数据,利用期望最大化算法对模型中的非随机未知参数进行在线估计,由此无需多个同类设备历史数据.最后,通过数值仿真与实例分析,验证了本文方法在剩余寿命预测时的有效性. 展开更多
关键词 寿命预测 退化 Bayesian方法 期望最大化
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考虑多源不确定信息的路网交通拥堵状态辨识方法 被引量:9
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作者 黄大荣 柴彦冲 +1 位作者 赵玲 国玺 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期533-544,共12页
拥堵状态辨识是道路运行状态评估的重要内容,是交通系统流量调控和管理的重要参考指标.在智能交通系统(Intelligent transport system,ITS)普及化程度越来越高的后交通时代,如何实现海量数据下对多源不确定交通拥堵状态的辨识是非常重... 拥堵状态辨识是道路运行状态评估的重要内容,是交通系统流量调控和管理的重要参考指标.在智能交通系统(Intelligent transport system,ITS)普及化程度越来越高的后交通时代,如何实现海量数据下对多源不确定交通拥堵状态的辨识是非常重要的内容.首先,基于多元集对分析建立一种新的路网交通拥堵状态刻画模型;然后,通过改进证据理论中Dempster组合规则实现交通信息融合,并推导出当前交通拥堵状态的准确表达值;最后,在数值模拟的基础上,使用重庆市南岸区的交通检测数据进行仿真分析,结果表明本方法能准确直观地反映出实时交通拥堵状态,具有潜在的实际应用价值. 展开更多
关键词 集对分析 D-S证据理论 信息融合 交通拥堵状态辨识 冲突系数
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基于主成分分析的多域特征融合轴承故障诊断 被引量:1
8
作者 周凌孟 邓飞其 +3 位作者 张清华 国玺 苏乃权 朱冠华 《机床与液压》 北大核心 2024年第6期167-176,共10页
针对复杂工况下难以区分轴承故障状态的问题,提出一种基于主成分分析的多域特征融合轴承故障诊断方法。采集轴承振动加速度信号,提取轴承时域新量纲一化特征、频域幅值谱特征和时频域经验模态分解特征共13维特征用于完整表征轴承状态;... 针对复杂工况下难以区分轴承故障状态的问题,提出一种基于主成分分析的多域特征融合轴承故障诊断方法。采集轴承振动加速度信号,提取轴承时域新量纲一化特征、频域幅值谱特征和时频域经验模态分解特征共13维特征用于完整表征轴承状态;利用主成分分析方法对所提取特征融合与降维,降低诊断模型复杂度与数据分析难度;最后,选择合适的卷积神经网络进行分类,通过石化机组故障诊断实验平台进行验证。结果表明:多域融合特征相对于单域特征诊断效果更好,卷积神经网络分类模型相对于其他经典分类模型诊断准确率更高,融合诊断分类方法整体诊断准确率达到86%。 展开更多
关键词 轴承 特征融合 主成分分析方法 卷积神经网络 故障诊断
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离心泵转子的故障诊断与修复 被引量:7
9
作者 林水泉 张清华 +2 位作者 国玺 胡勤 覃爱淞 《广东石油化工学院学报》 2016年第4期47-50,共4页
通过对某实验室离心泵转子的诊断,检测出其存在故障问题,针对该转子的故障现象进行分析并制定了修复工艺方案。最终,不但消除了故障,而且修复结果完全符合工业安全生产的标准。
关键词 转子 动平衡 故障诊断 修复
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时频分析方法在旋转机械故障特征提取中的应用 被引量:7
10
作者 胡勤 张清华 +2 位作者 国玺 何俊 于永兴 《广东石油化工学院学报》 2017年第4期90-94,共5页
故障特征的选择与提取是旋转机械故障诊断技术的关键环节,选择合适的信号处理方法对旋转机械故障振动信号进行特征提取至关重要,时频分析方法一直是学者们研究的热点。在研究大量文献的基础上,分析了近几年来国内外旋转机械故障特征的... 故障特征的选择与提取是旋转机械故障诊断技术的关键环节,选择合适的信号处理方法对旋转机械故障振动信号进行特征提取至关重要,时频分析方法一直是学者们研究的热点。在研究大量文献的基础上,分析了近几年来国内外旋转机械故障特征的选择与提取的研究现状,综述了研究者们在旋转机械故障特征提取过程中所采用的各种时频分析方法,并对其进行分类,最后指出了故障特征提取有待进一步研究和探索的问题。 展开更多
关键词 故障特征提取 小波分析 经验模态分解 谱峭度 S变换
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信息融合技术在旋转机械故障诊断中的应用 被引量:6
11
作者 莫琦 国玺 《制造业自动化》 北大核心 2010年第4期76-77,110,共3页
提出了一种利用多路传感器采集信息,将小波、神经网络和D-S推理有机结合起来的综合故障诊断方法,并对旋转机械的典型故障进行了诊断测试,实验结果表明该方法和利用单一传感器信息进行诊断相比具有容错性、互补性强和诊断精度高的优点。
关键词 故障诊断 小波 神经网络 信息融合 D—S推理
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一种新无量纲指标在石化装备故障诊断中的应用 被引量:6
12
作者 国玺 张清华 +2 位作者 覃爱淞 胡勤 赵光昌 《广东石油化工学院学报》 2015年第1期86-89,共4页
在旋转机械故障诊断,尤其是复合故障诊断中,常用的五种无量纲指标会出现分类效果不佳的现象。因此,构建新的无量纲指标,来进一步提升无量纲免疫诊断器的复合故障诊断效果,是值得深入研究的一项重要课题。文章基于无量纲指标构建机理,尝... 在旋转机械故障诊断,尤其是复合故障诊断中,常用的五种无量纲指标会出现分类效果不佳的现象。因此,构建新的无量纲指标,来进一步提升无量纲免疫诊断器的复合故障诊断效果,是值得深入研究的一项重要课题。文章基于无量纲指标构建机理,尝试通过改变无量纲指标结构参数,形成新的无量纲指标。通过仿真机组试验验证,同旧的无量纲指标相比,构建的新无量纲指标对某些轴系故障具有更好的识别能力,是一种可行的无量纲指标构建方法之一。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 无量纲指标
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基于改进A^(*)算法的石化巡检机器人路径规划
13
作者 谭亮 国玺 《广东石油化工学院学报》 2024年第3期68-73,共6页
针对石化厂区环境复杂、路径规划困难问题,提出一种基于改进A^(*)算法的石化巡检机器人的路径规划算法。在传统的A^(*)算法上进行了优化并与动态窗口法融合,提高了巡检机器人的路径搜索效率和规划能力。首先,对传统A^(*)算法的启发式函... 针对石化厂区环境复杂、路径规划困难问题,提出一种基于改进A^(*)算法的石化巡检机器人的路径规划算法。在传统的A^(*)算法上进行了优化并与动态窗口法融合,提高了巡检机器人的路径搜索效率和规划能力。首先,对传统A^(*)算法的启发式函数进行改进,采用动态权重系数对启发函数进行控制,减少全局路径规划节点数量,提高算法效率;其次,优化邻域搜索,减少节点访问量,使路径规划目的性更强;再次,使用B样条曲线对路径进行平滑处理;最后,选取路径规划线路中动态变化点作为动态窗口法的节点进行动态避障。实验结果表明,与传统A^(*)算法相比,改进A^(*)算法在路径长度和计算时长上均有提升;融合动态窗口后,在保证全局最优的前提下,实现动态避障,兼顾安全性和高效性。 展开更多
关键词 改进A^(*)算法 机器人 动态窗口法 路径规划 石化
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基于协同创新的自主递进式实践教学模式研究 被引量:6
14
作者 吕晓兰 左敬龙 国玺 《高教学刊》 2017年第7期16-17,共2页
针对实践教学作为高等教育中不可或缺的教学手段和教学环节,分析了现有实践教学模式中存在的一些问题,提出了基于协同创新的自主递进式实践教学模式,从政企校联合建立合理、科学的实践课程体系、实践教学内容、实施方案、选题模式、优... 针对实践教学作为高等教育中不可或缺的教学手段和教学环节,分析了现有实践教学模式中存在的一些问题,提出了基于协同创新的自主递进式实践教学模式,从政企校联合建立合理、科学的实践课程体系、实践教学内容、实施方案、选题模式、优化考核等方面构建我校的实践教学体系。 展开更多
关键词 协同创新 递进 实践教学
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无量纲与SVM的石化机组旋转机械故障诊断方法
15
作者 周凌孟 张清华 +3 位作者 邓飞其 国玺 苏乃权 朱冠华 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第1期119-125,161,共8页
针对石化机组旋转机械故障信息存在非线性、重叠性等特点,提出一种无量纲与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的石化机组旋转机械故障诊断方法。首先对采集的振动信号进行分析并将其无量纲化;接着通过特征选择选取高价值与敏感性... 针对石化机组旋转机械故障信息存在非线性、重叠性等特点,提出一种无量纲与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的石化机组旋转机械故障诊断方法。首先对采集的振动信号进行分析并将其无量纲化;接着通过特征选择选取高价值与敏感性强的无量纲特征,降低分类模型复杂度并提高算法速度;最后通过选取合适的SVM分类模型进行分类诊断。结合具有无量纲特征的故障敏感性与SVM的非线性分类性进行诊断分类,并通过石化机组故障诊断实验平台进行验证,表明该方法相比于其他经典分类方法分类效果更好,分类正确率为99.1%,证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 旋转机械 无量纲特征 特征选择 SVM
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遗传编程和加权证据理论融合的旋转机械故障诊断 被引量:6
16
作者 胡勤 张清华 +1 位作者 覃爱淞 国玺 《机械传动》 CSCD 北大核心 2014年第4期127-132,共6页
为了提高旋转机械故障诊断的准确性,提出了遗传编程和加权证据理论融合的旋转机械故障综合诊断方法。首先,利用遗传编程提取多个故障特征参量,实现对旋转机械故障的初步诊断;其次,将特征参量对各故障的初步诊断结果作为证据体,特征参量... 为了提高旋转机械故障诊断的准确性,提出了遗传编程和加权证据理论融合的旋转机械故障综合诊断方法。首先,利用遗传编程提取多个故障特征参量,实现对旋转机械故障的初步诊断;其次,将特征参量对各故障的初步诊断结果作为证据体,特征参量对各故障的诊断准确度作为证据的权重分配,实现故障诊断的历史数据对当前诊断结果的修正;最终,采用加权证据理论对多个证据进行融合决策,减小故障诊断的不确定性,实现对故障的准确诊断。实验结果表明,该方法提高了故障诊断的准确性。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 遗传编程 加权证据理论 融合决策
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卧螺离心机螺旋输送器加重法动平衡研究与应用 被引量:5
17
作者 范志卿 +1 位作者 李多民 国玺 《流体机械》 CSCD 北大核心 2016年第8期54-57,共4页
针对卧式螺旋脱水机在污水处理厂使用中由于螺旋输送器不平衡引起的振动问题,采用了加重法动平衡进行校正解决,并应用ANSYS Workbench对焊接加重时产生的焊接热应力进行了模拟分析。结果表明:焊接热应力对螺旋输送器结构没有造成大的变... 针对卧式螺旋脱水机在污水处理厂使用中由于螺旋输送器不平衡引起的振动问题,采用了加重法动平衡进行校正解决,并应用ANSYS Workbench对焊接加重时产生的焊接热应力进行了模拟分析。结果表明:焊接热应力对螺旋输送器结构没有造成大的变形影响;实际操作显示剩余不平衡量随着温度的降低趋于稳定,平衡品质等级达到了G2.5以下。 展开更多
关键词 ANSYS WORKBENCH 焊接热应力 卧式螺旋离心脱水机 螺旋输送器
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基于量纲一指标和极限学习机的滚动轴承故障诊断方法 被引量:5
18
作者 覃爱淞 胡勤 +2 位作者 张清华 吕运容 国玺 《机床与液压》 北大核心 2019年第19期171-175,共5页
时域中的量纲一指标因对故障敏感,被广泛运用于机械故障诊断中,但是目前量纲一指标在诊断过程中存在严重交叉问题,即量纲一指标对于不同故障状态在特征空间中存在混叠现象。为了解决这个问题,提出基于量纲一指标和极限学习机的滚动轴承... 时域中的量纲一指标因对故障敏感,被广泛运用于机械故障诊断中,但是目前量纲一指标在诊断过程中存在严重交叉问题,即量纲一指标对于不同故障状态在特征空间中存在混叠现象。为了解决这个问题,提出基于量纲一指标和极限学习机的滚动轴承故障识别方法,采用美国西储大学轴承数据中心网站公开发布的轴承探伤数据集,验证算法诊断效果。为了进一步验证算法的优越性,将该算法与BP神经网络、支持向量机(SVM)和GripsearchSVM3种算法进行比较,结果表明:基于量纲一指标和极限学习机的故障诊断方法能够提高滚动轴承故障诊断效率和分类准确率。 展开更多
关键词 极限学习机 量纲一指标 滚动轴承 故障诊断
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具有不确定测量的非线性随机退化系统剩余寿命预测 被引量:5
19
作者 司小胜 胡昌华 +2 位作者 李娟 国玺 张琪 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期855-860,867,共7页
提出了一类同时考虑不确定测量和非线性随机退化的退化建模方法,通过Kalman滤波技术对受不确定测量影响的潜在退化状态进行实时估计;基于此,通过首达时间的概念得到了同时考虑退化非线性特征、退化状态不确定性及测量不确定性的剩余寿... 提出了一类同时考虑不确定测量和非线性随机退化的退化建模方法,通过Kalman滤波技术对受不确定测量影响的潜在退化状态进行实时估计;基于此,通过首达时间的概念得到了同时考虑退化非线性特征、退化状态不确定性及测量不确定性的剩余寿命分布;此外,提出了一种基于极大似然方法的退化模型参数估计方法,并通过陀螺仪的退化测量数据验证了所提方法可以提高剩余寿命估计的准确性. 展开更多
关键词 预测与健康管理 寿命预测 退化建模 KALMAN滤波 不确定测量
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