哈尔滨市科技创新人才研究专项资金(2013RFLXJ019)
- 作品数：7 被引量：86H指数：5
- 相关作者：康守强王玉静宋立新杨广学姜义成更多>>
- 相关机构：哈尔滨理工大学哈尔滨工业大学白俄罗斯国立大学更多>>
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- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 单片机和FPGA实现的多混沌吸引子切换系统被引量：6
- 2014年
- 为了增强加密效果和抗破译能力,从多个混沌系统切换的角度出发,实现了任意时刻、快速的多混沌吸引子的分时切换系统。该系统利用离散化的混沌方程,在MATLAB中结合DSP Builder构架出多混沌系统框图,继而生成系统框图对应的VHDL语言程序和用于Modelsim的仿真文件。根据构造的多混沌分时切换表达式,对VHDL语言程序进行完善及单片机程序的编写,利用单片机与FPGA的通信,实现了一种多混沌吸引子分时切换系统。通过实验验证,不仅可以实现同一混沌系统相平面之间的混沌吸引子切换,而且还可以实现多个混沌系统吸引子之间的快速分时切换。从而可为混沌加密提供更具有时变性、多样性和复杂性的混沌信号。
- 张建广康守强纪斌宋立新郑势朱建良
- 关键词：混沌吸引子切换系统微控制器现场可编程门阵列
- 小波包-局部线性嵌入算法在滚动轴承故障程度识别中的应用被引量：9
- 2014年
- 对滚动轴承不同性能退化程度进行识别是性能退化评估的前提。为了提高性能退化程度的识别准确率,提出一种基于小波包与局部线性嵌入算法相结合的滚动轴承故障性能退化程度识别方法。首先计算单个样本振动信号的时域、频域指标,再对振动信号进行小波包分解并重构,提取节点信号的时域、频域指标和奇异值构造特征向量,并将多个样本的特征向量排列组合成特征矩阵,然后利用局部线性嵌入算法对特征矩阵当中的特征维数进行约简。最后利用支持向量机对滚动轴承不同性能退化程度进行识别,验证提出方法的可行性和有效性。实验表明,该方法可以准确地识别出滚动轴承不同性能退化程度。
- 康守强李祝强杨广学王玉静
- 关键词：小波包分解局部线性嵌入支持向量机滚动轴承
- 新五维混沌系统及电路实现被引量：1
- 2015年
- 构建了新的五维混沌系统,进行离散混沌模型的仿真,给出了系统的混沌吸引子相图.对该系统的耗散性、吸引子的存在性、平衡点的稳定性、Lyapunov指数及维数、功率谱、Poincare截面图、Lyapunov指数谱、分岔图特性进行分析.结果表明该系统具有混沌特性,有复杂的动力学行为,且该行为对系统参数具有敏感性.为了使混沌得到更广泛应用,采用数字电路实现该系统,对离散化的五维混沌系统进行Modesim仿真,将VHDL程序配置到FPGA中,并利用数模转换模块在示波器上观测到了该系统的混沌吸引子相图.数字电路实验结果与离散模型仿真分析是一致的,进一步从物理实现上说明了系统的混沌特性.
- 梁欣涛高华强康守强朱建良王玉静郑势
- 关键词：混沌系统分岔图LYAPUNOV指数电路实现
- 基于超球球心间距多类支持向量机的滚动轴承故障分类被引量：18
- 2014年
- 为了降低滚动轴承故障智能分类的训练时间并提高分类精度,提出了一种滚动轴承正常、内、外环故障及不同故障严重程度的多状态分类方法。该方法首先采用峭度值结合相关系数法确定集合经验模态分解结果中包含主要状态信息的固有模态函数;再将其组成特征矩阵,利用奇异值分解所得奇异值作为特征向量;最后在采用改进分类规则的超球多类支持向量机分类时,提出由各状态超球球心间距中的最值来确定多类分类器核参数的选取范围,缩小选取区间,最终实现滚动轴承的多状态分类。实验结果表明,提出的滚动轴承多状态分类方法可以减少分类器的训练时间,提高分类精度。
- 康守强王玉静姜义成杨广学宋立新V.I.MIKULOVICH
- 关键词：滚动轴承多类支持向量机经验模态分解
- 基于多项式展开及Harris角点的轨迹跟踪系统被引量：5
- 2017年
- 提出了一种基于多项式展开帧间估计和Harris角点检测的运动轨迹跟踪系统。系统先将视频监控图像输入系统,转化为灰度图,以便进行特征提取;接下来确定兴趣区域抓取目标点,提取ROI内角点坐标;最后确定角点的新坐标,定位目标在下一帧的位置,从而实现对目标的跟踪。通过对常用的光流检测算法和角点判断方式进行分析比较,最终选择多项式展开帧间估计和Harris角点检测算法作为图像配准和角点跟踪的方案,并进行参数优化,使系统的鲁棒性和得到了提升,并更能够适应复杂的环境条件。
- 杨广学胡嘉维康守强梁亚琦王磊
- 关键词：角点
- 基于LabVIEW的网络实验平台设计被引量：17
- 2016年
- 应用模块化的设计思想,对基于虚拟技术的网络实验平台进行设计。从实验仪器、通信原理课程实验、信号处理课程实验三方面着手开发,使学生能够在一个平台上进行多种实验,同时LabVIEW的程序框图面板使学生能够更清楚地了解实验的处理过程。该网络实验平台的开发节省了空间和高昂的仪器费用,并且网络共享能够实现远程操作和资源共享,打破了时间和空间的局限,有助于培养自主学习能力,提高学习和工作效率,为师生带来诸多便利。
- 康守强王玉静王鹏宋立新刘芬
- 关键词：虚拟仪器课程模块网络共享
- 基于集合经验模态分解敏感固有模态函数选择算法的滚动轴承状态识别方法被引量：31
- 2014年
- 为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,以此获得振动信号的初始特征。再运用奇异值分解和自回归(AR)模型方法得到滚动轴承各状态振动信号的特征向量,并将其输入到改进的超球多类支持向量机中进行智能识别,从而实现滚动轴承的正常状态,不同故障类型及不同性能退化程度的各状态识别。实验结果表明,相比基于经验模态分解结合自回归模型或奇异值分解的特征提取方法,该方法可更有效地提取滚动轴承故障特征信息,且识别精度更高。
- 王玉静康守强张云刘学姜义成Mikulovich V I
- 关键词：信号处理非平稳信号
