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基于EMD和MKD的滚动轴承故障诊断方法 被引量:56
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作者 张丹 Wilson Wang 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期55-59,64,共6页
针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与最大峭度解卷积(Maximum Kurtosis Deconvolution,MKD)的滚动轴承故障特征提取方法。利用EMD方法分解振动信号得到一组固有模态... 针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与最大峭度解卷积(Maximum Kurtosis Deconvolution,MKD)的滚动轴承故障特征提取方法。利用EMD方法分解振动信号得到一组固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),然后根据时域峭度和包络谱峭度,筛选出敏感IMF分量进行信号重构。然后对重构信号进行最大峭度解卷积处理以增强故障信息,最后得到包络功率谱,从而获得轴承故障特征频率信息。通过实验台信号验证了所述方法的有效性及优点。 展开更多
关键词 经验模态分解 最大峭度解卷积 故障诊断 滚动轴承
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基于相关系数和BP神经网络的轴承剩余寿命预测 被引量:18
2
作者 邱晓梅 +2 位作者 王峰 张洪波 金亚军 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第4期63-65,共3页
为了评估机械设备的退化状态,准确掌握轴承剩余寿命信息,提出了一种基于相关系数和BP神经网络(BP Neural Network,BPNN)模型的轴承剩余寿命预测方法。该方法包括线上和线下两个步骤,首先利用相关系数法对预测模型的输入特征进行约简,其... 为了评估机械设备的退化状态,准确掌握轴承剩余寿命信息,提出了一种基于相关系数和BP神经网络(BP Neural Network,BPNN)模型的轴承剩余寿命预测方法。该方法包括线上和线下两个步骤,首先利用相关系数法对预测模型的输入特征进行约简,其次线下步骤是通过机器学习来构建轴承的退化模型,而线上步骤则是利用退化模型来预测轴承剩余寿命。通过对轴承的全寿命退化实验数据进行分析预测,该方法与传统的技术相比能降低预测误差,表明该方法能够有效地模拟轴承退化过程并预测轴承剩余有效寿命(RUL)。 展开更多
关键词 剩余寿命预测 相关系数 BP神经网络模型
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变分模态分解在去除心电图信号基线漂移中的应用 被引量:16
3
作者 崔善政 郭艳珍 +3 位作者 梁钊 邱晓梅 王峰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期167-171,共5页
心电图(ECG)信号可反映心脏电生理功能活动状态并能为临床心脏病准确诊断提供有重要价值的信息。检测到人体的心电图信号,通常伴随着很多干扰,其中基线漂移干扰很大程度影响了对心电图信号的准确判断。根据变分模态分解(VMD)理论,提出... 心电图(ECG)信号可反映心脏电生理功能活动状态并能为临床心脏病准确诊断提供有重要价值的信息。检测到人体的心电图信号,通常伴随着很多干扰,其中基线漂移干扰很大程度影响了对心电图信号的准确判断。根据变分模态分解(VMD)理论,提出了一种去除心电图信号基线漂移的方法。选择合适的分解层数,利用变分模态分解将心电图信号分解为一组模态分量,去除含有基线漂移成分的模态分量,重构剩余模态分量得到去除基线漂移后的心电图信号。通过ECG信号仿真和实际数据处理实验,与经验模态分解算法比较信噪比提高了4 d B,且能够保持心电图信号的形态特征,有效去除了基线漂移干扰。 展开更多
关键词 心电图信号 变分模态分解 基线漂移 模态分量 信噪比
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基于峭度的阈值降噪方法及在振动信号分析中应用 被引量:15
4
作者 张丹 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期155-158,共4页
在分析常用小波去噪方法基础上提出基于振动信号峭度的阈值降噪方法。阈值大小取决于不同尺度上故障信号的小波分解系数。在综合软、硬阈值函数优点基础上提出新的参数可调阈值函数。与常用小波去噪方法进行对比分析结果表明,该方法可... 在分析常用小波去噪方法基础上提出基于振动信号峭度的阈值降噪方法。阈值大小取决于不同尺度上故障信号的小波分解系数。在综合软、硬阈值函数优点基础上提出新的参数可调阈值函数。与常用小波去噪方法进行对比分析结果表明,该方法可有效提取信号中冲击成分。为正确识别故障特征提供有力保证。 展开更多
关键词 振动信号 降噪 阈值 阈值函数
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传感器静态特性的评定 被引量:13
5
作者 张丹 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2007年第3期80-81,86,共3页
介绍了表述传感器静态特性的重复性、线性度、迟滞性、灵敏度和精度的定义及计算方法,采用VB进行数据处理,实现了对传感器静态特性的自动计算、曲线显示。并通过实例说明了算法和程序的有效性。
关键词 传感器 静态特性 重复性 线性度
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测试数据中粗大误差的判定技术及其软件实现 被引量:9
6
作者 张丹 《电测与仪表》 北大核心 2006年第11期60-62,共3页
介绍了粗大误差的四个判定准则,基于判定准则和VB编程技术设计了粗大误差判定系统。文中介绍了系统的实现方法、组成模块、关键技术并通过计算实例证明该系统具有快速、可靠、方便等优点。
关键词 粗大误差 判定准则 数据处理
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基于VMD和KNN的心电信号分类算法 被引量:12
7
作者 张丹 +1 位作者 梁钊 王峰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期140-145,共6页
心电信号反映了心脏的活动状态,在诊断心脏疾病和指导心脏手术方面有重要参考价值,为提高心电信号的分类准确率,降低识别难度,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和K最近邻(KNN)相结合的心电信号分类算法。使用MIT-BIH心律失常库中的数据... 心电信号反映了心脏的活动状态,在诊断心脏疾病和指导心脏手术方面有重要参考价值,为提高心电信号的分类准确率,降低识别难度,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和K最近邻(KNN)相结合的心电信号分类算法。使用MIT-BIH心律失常库中的数据,选取5类心电波形作为主要分类对象,从多个记录中截取心电信号作为样本数据,确定最优分解层数,利用VMD分解提取各模态的能量特征作为分类特征,最后运用KNN算法对信号进行分类识别并与支持向量机(SVM)和BP神经网络等分类方法进行了对比。实验结果表明,该方法在少量样本的情况下依然可以实现对心电信号的快速准确分类。 展开更多
关键词 心电信号 变分模态分解 K最近邻 模式识别
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导师团队在研究生思政教育和创新创业教育中的作用 被引量:9
8
作者 袁林 李志永 《中国现代教育装备》 2022年第7期105-107,共3页
高等教育的根本任务是立德树人,研究生教育作为我国的高层次教育,更要在育人过程中做到“以树人为核心,以立德为根本”。导师作为研究生在校的第一责任人,是研究生培养的关键力量。将“双创”教育与思想政治教育有机融合,重视思政和“... 高等教育的根本任务是立德树人,研究生教育作为我国的高层次教育,更要在育人过程中做到“以树人为核心,以立德为根本”。导师作为研究生在校的第一责任人,是研究生培养的关键力量。将“双创”教育与思想政治教育有机融合,重视思政和“双创”教育的育人作用,加强“双创”教师队伍建设,全面提升学生的思想政治素养和创新创业能力。 展开更多
关键词 研究生导师 思政教育 创新创业
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风电叶片疲劳加载激振系统解耦控制算法及试验研究 被引量:8
9
作者 张磊安 魏修亭 +1 位作者 陶黎明 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期109-114,共6页
风电叶片逐渐向大型化方向发展,为了提高大型风电叶片疲劳试验的激振能力、缩短测试周期,两激振源联振已成为疲劳测试方法中具有前景的发展方向。首先进行两激振源的耦合特性试验,设计了激振源转速、相位和叶片振幅的测试方案。当2个激... 风电叶片逐渐向大型化方向发展,为了提高大型风电叶片疲劳试验的激振能力、缩短测试周期,两激振源联振已成为疲劳测试方法中具有前景的发展方向。首先进行两激振源的耦合特性试验,设计了激振源转速、相位和叶片振幅的测试方案。当2个激振源初始转速设定为35 r/min时,风电叶片在该激振源作用下进行试验,得出2个激振源转速差在±5 r/min范围内波动、相位也存在耦合现象,叶片振幅变化絮乱。为了提高两激振源的同步效果,在分析现有控制策略的基础上,采用并联交叉耦合结构,开发了滑模变结构同步控制算法,并利用李雅普诺夫函数证明了该算法的渐近稳定性。最后,搭建了一套10 MW级大型风电叶片疲劳试验平台,开发了基于分布式网络总线的疲劳激振控制系统,将该滑膜变结构控制算法应用于aeroblade 2.0~54.38风电叶片两点激振试验。试验结果表明,在两激振源转速均为35 r/min时,两激振源的转动步调一致,相位也能基本保持同步,此时叶片振幅最大,且非常稳定。在不同的初始速度驱动下,分别设定为40和30 r/min,2个激振源的转速均能快速跟随并分别保持。由于两者转速不一致,导致叶片振幅发生波动。上述试验结果表明,虽然2个激振源之间的机电耦合是固有存在的,但是设计的滑模变结构控制算法能使2个激振源的转速、相位步调一致,具有良好的鲁棒特性,有效地保证了疲劳试验的顺利进行。 展开更多
关键词 风电叶片 激振系统 耦合 解耦算法 疲劳试验
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变分模态分解及其在轴承故障分析中的应用 被引量:8
10
作者 张丹 +1 位作者 宋汝君 袁伟 《机床与液压》 北大核心 2019年第17期212-215,共4页
针对经验模态分解在机械信号处理中的缺陷,介绍了变分模态分解的方法,并将其引用到机械信号处理中。将变分模态分解应用于振动信号,得到一组模态,筛选与故障相关的敏感模态进行包络功率谱分析。采用仿真信号和实际滚动轴承信号对该方法... 针对经验模态分解在机械信号处理中的缺陷,介绍了变分模态分解的方法,并将其引用到机械信号处理中。将变分模态分解应用于振动信号,得到一组模态,筛选与故障相关的敏感模态进行包络功率谱分析。采用仿真信号和实际滚动轴承信号对该方法的有效性进行检验,证明变分模态分解法可以准确检测出滚动轴承故障。 展开更多
关键词 变分模态分解 滚动轴承 故障诊断 振动信号
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基于轴线局部搜索的曲轴轴径视觉测量方法 被引量:3
11
作者 张丹 李长安 +2 位作者 逯海滨 窦亚萍 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第5期797-802,共6页
采用传统的机器视觉测量方法对曲轴的几何特征进行测量时,存在测量精度偏低的问题,为此,提出了一种基于轴线局部搜索的曲轴轴径视觉测量方法(测量系统)。首先,依据待测零件所需的要求,进行了硬件选型和机器视觉测量平台的搭建,校正了镜... 采用传统的机器视觉测量方法对曲轴的几何特征进行测量时,存在测量精度偏低的问题,为此,提出了一种基于轴线局部搜索的曲轴轴径视觉测量方法(测量系统)。首先,依据待测零件所需的要求,进行了硬件选型和机器视觉测量平台的搭建,校正了镜头畸变,提高了其精度;对所获取的图像进行了预处理,包括形态学滤波处理、二值化处理等操作;其次,通过定位算法像素级坐标,获取了曲轴旋转轴线位置,使其与相机移动轴线相重合;运用亚像素细分算法提取了亚像素边缘坐标,计算了其像素当量,完成了像素与实际尺寸之间的转换,实现了对轴径进行高精度测量的目的;最后,进行了测量实验的对比,对基于轴线局部搜索的轴径测量方法的准确性和实用性进行了验证。研究结果表明:轴线局部搜索法测量轴径平均误差为0.003 mm,且测量的稳定性较好,证明了该算法及其测量系统的准确性和实用性,可以适用于对曲轴轴径进行有效检测。 展开更多
关键词 轴径测量 高精度测量 机器视觉测量 亚像素细分算法 镜头畸变校正 图像预处理 像素当量
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总变差降噪方法在轴承故障诊断中的应用 被引量:7
12
作者 张丹 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1033-1037,1167,共5页
为有效降低振动信号中的噪声,把图像处理中的总变差降噪方法引入振动信号处理。分析了降噪算法中主要参数λ的作用,提出了基于峭度和互相关系数的λ选择方法,从而在信号逼真度约束和降噪方面寻求平衡。对仿真信号和滚动轴承振动信号的... 为有效降低振动信号中的噪声,把图像处理中的总变差降噪方法引入振动信号处理。分析了降噪算法中主要参数λ的作用,提出了基于峭度和互相关系数的λ选择方法,从而在信号逼真度约束和降噪方面寻求平衡。对仿真信号和滚动轴承振动信号的降噪结果表明了该降噪方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 总变差 降噪 逼真度约束 振动信号
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模式识别与人工智能研究生课程建设实践
13
作者 任慧茹 +1 位作者 赵国勇 李志永 《中国现代教育装备》 2024年第13期129-131,共3页
随着信息技术的发展和智能制造的提出,模式识别与人工智能作为一门信息技术类的重要课程,已经成为助力新产业变革不可或缺的力量。面向研究生开设模式识别与人工智能课程,对完善交叉学科结构、提高学生的科研能力和就业竞争能力等具有... 随着信息技术的发展和智能制造的提出,模式识别与人工智能作为一门信息技术类的重要课程,已经成为助力新产业变革不可或缺的力量。面向研究生开设模式识别与人工智能课程,对完善交叉学科结构、提高学生的科研能力和就业竞争能力等具有重要意义。为激发学生的学习兴趣、高质量完成培养目标,提出了案例教学、思政入课、以赛促教的课程建设方案,围绕教学方法和课程建设进行了教学实践。根据问卷调查结果可知,绝大多数学生对课程建设的评价良好,认为通过课程学习提升了自主学习能力,锻炼了科研思维,增强了解决问题的能力。 展开更多
关键词 人工智能 课程建设 教学方法
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基于三维点云的曲轴同轴度误差测量方法研究
14
作者 窦亚萍 郑述 +3 位作者 杨治飞 任慧茹 顾旭辉 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第1期185-190,共6页
针对曲轴轴颈同轴度的快速检测的需求,文章提出了一种基于三维点云的同轴度误差视觉测量的方法。文章应用激光扫描仪获取待测件的三维点云模型,计算获取等间距的轴颈点云切片;然后,提出Pratt-RLTS法来得到各个点云切片的圆心,进而根据... 针对曲轴轴颈同轴度的快速检测的需求,文章提出了一种基于三维点云的同轴度误差视觉测量的方法。文章应用激光扫描仪获取待测件的三维点云模型,计算获取等间距的轴颈点云切片;然后,提出Pratt-RLTS法来得到各个点云切片的圆心,进而根据各切片圆心以最小二乘法获取公共基准轴线,最终实现同轴度误差的测量。实验结果表明:文章圆拟合方法对比最小二乘圆法、最小包容圆法、RANSAC等方法更准确稳定,与三坐标测量机结果相比最大绝对误差均值不过超过4.8μm,可以满足快速高效测量曲轴同轴度误差的实际需要。 展开更多
关键词 激光点云 同轴度评定 圆拟合 最小截平方
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基于KNN算法的铣刀状态监测技术研究 被引量:2
15
作者 +1 位作者 袁林 李志永 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第6期89-91,96,共4页
针对铣削刀具状态监控困难的问题,这里运用声发射传感器、振动传感器及电流传感器构建了一个铣刀状态监测系统。在刀具磨损状态监测实验中,通过三种传感器获取加工过程信号,进行时域分析,最终确定提取出主轴振动信号的有效值、工作台声... 针对铣削刀具状态监控困难的问题,这里运用声发射传感器、振动传感器及电流传感器构建了一个铣刀状态监测系统。在刀具磨损状态监测实验中,通过三种传感器获取加工过程信号,进行时域分析,最终确定提取出主轴振动信号的有效值、工作台声发射信号方差、工作台声发射信号峰值、主轴电机电流标准差、主轴电机电流标准差峰值5个特征值,利用KNN算法进行刀具磨损状态识别。经过参数优化及对比,最终结果证明选择切比雪夫距离及k=6时状态识别效果最好,准确率为96.83%。 展开更多
关键词 铣刀 特征提取 KNN算法
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基于随机森林法的铣刀磨损状态监测
16
作者 张丹 +1 位作者 李志永 陈锦 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第9期12-15,共4页
针对机床加工过程中铣削刀具状态监测困难,以及单传感器监测法存在信息不全的问题,提出了一种利用随机森林完成多传感器信息融合的刀具磨损状态监测研究方法。在不同的切削参数下,以声发射传感器和振动传感器为信号采集元件,多方位采集... 针对机床加工过程中铣削刀具状态监测困难,以及单传感器监测法存在信息不全的问题,提出了一种利用随机森林完成多传感器信息融合的刀具磨损状态监测研究方法。在不同的切削参数下,以声发射传感器和振动传感器为信号采集元件,多方位采集信号,并对信号进行时域、频域、小波包分析,提取其对刀具状态敏感的共计23个特征量,构建随机森林模型对铣刀状态进行监测。实验结果表明,该研究方法识别刀具准确率达90.0%,具有可行性。 展开更多
关键词 声发射 振动信号 刀具磨损状态 特征提取 随机森林
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基于机器视觉的直齿轮齿距偏差检测 被引量:2
17
作者 逯海滨 张丹 +3 位作者 李长安 窦亚萍 张宇凡 《制造技术与机床》 北大核心 2023年第1期126-131,共6页
针对直齿轮齿距偏差测量难度大、测量精度低的现状,文章采用机器视觉技术对直齿轮的齿距偏差进行检测。通过机器视觉系统获取齿轮图像,利用改进的Zernike矩亚像素边缘检测算法进行齿轮边缘检测;利用重心法求取齿轮几何中心,利用统计连... 针对直齿轮齿距偏差测量难度大、测量精度低的现状,文章采用机器视觉技术对直齿轮的齿距偏差进行检测。通过机器视觉系统获取齿轮图像,利用改进的Zernike矩亚像素边缘检测算法进行齿轮边缘检测;利用重心法求取齿轮几何中心,利用统计连通域法求取齿数,利用凸包法计算齿顶圆半径并计算获取齿根圆半径,通过齿顶圆公式计算模数,通过分度圆公式计算分度圆半径;依据测量结果给出了齿轮齿距偏差的测量方法,通过测量结果与直齿轮实际尺寸对比和分析,证明了该算法的合理性,可以实现齿距偏差的有效检测。 展开更多
关键词 直齿轮 机器视觉 亚像素边缘 齿距偏差
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评定平面度误差的算法与实现 被引量:2
18
作者 张丹 《机械工程与自动化》 2006年第5期139-140,143,共3页
讨论了评定平面度误差的三种方法,并用VB编写了评定平面度误差的W indow s应用程序。通过实际运用,证明了算法和程序的有效性。
关键词 平面度误差 数据处理 最小二乘法
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评定直线度误差的三种算法及程序实现 被引量:4
19
作者 张丹 《机械工程师》 2006年第3期146-147,共2页
讨论了评定直线度误差的三种方法,重点介绍了评定直线度误差的计算机精确算法,给出了相应的数据处理算法和程序框图,并用VB编写了评定直线度误差的Windows应用程序。通过实际运用,证明了算法和程序的有效性,可显著提高评定直线度误差的... 讨论了评定直线度误差的三种方法,重点介绍了评定直线度误差的计算机精确算法,给出了相应的数据处理算法和程序框图,并用VB编写了评定直线度误差的Windows应用程序。通过实际运用,证明了算法和程序的有效性,可显著提高评定直线度误差的工作效率。 展开更多
关键词 直线度误差 数据处理 构造包容线法
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EEMD与LSTM在轴承剩余寿命预测中的应用
20
作者 张丹 袁林 +1 位作者 金亚军 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第3期357-360,共4页
剩余使用寿命(RUL)预测是实现装备健康管理与预测性维护的最主要技术手段之一,为了准确预测轴承的剩余使用寿命,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和长短时记忆网络(LSTM)的轴承剩余寿命预测方法。首先,对采集到的振动信号做时域、... 剩余使用寿命(RUL)预测是实现装备健康管理与预测性维护的最主要技术手段之一,为了准确预测轴承的剩余使用寿命,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和长短时记忆网络(LSTM)的轴承剩余寿命预测方法。首先,对采集到的振动信号做时域、频域及时频分析,同时记录相应特征;进而,筛选特征,通过EEMD对振动信号予以分解并重构;最后,通过LSTM结合经过处理的信号构建健康特征指标。通过实验证明了该方法能有效的预测出轴承的剩余寿命,且有较高的预测精度。 展开更多
关键词 集合经验模态分解 长短时记忆网络 特征提取 寿命预测
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