国家自然科学基金(50375153)
- 作品数：19 被引量：95H指数：7
- 相关作者：胡茑庆谢光军秦国军胡雷柳新民更多>>
- 相关机构：国防科学技术大学昆士兰大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划高等学校全国优秀博士学位论文作者专项资金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术机械工程自动化与计算机技术理学更多>>
- 滚动轴承含噪声谐波信号的欠确定盲源分离方法研究被引量：4
- 2006年
- 目前使用的大多数盲源分离方法都依赖于观测传感器数量大于或等于信号源数目这样一个基本假设。算法主要针对传感器数量m小于源信号数量n(欠确定)情况下旋转机械含噪声谐波信号的盲源分离问题展开研究。它在输入信号频域稀疏性假设和源信号之间线性混合假设的前提下,提出了一种势函数聚类的源数目估计方法,并对通道衰减和延时进行了计算。实验信号仿真结果证明了该方法的可行性和可靠性。
- 秦国军莫芙蓉
- 关键词：盲源分离稀疏信号
- 基于转子固有频率的涡轮泵故障检测方法
- 2006年
- 为了有效地检测液体火箭发动机涡轮泵的故障,分析了某型液体火箭发动机的28次历史试车数据,得到了涡轮泵转子的一阶、二阶和三阶临界转速以及轴向固有频率的数值,研究了这4个转子固有频率幅值的稳定性及对涡轮泵故障的敏感性,得出了它们具有较强的稳定性和故障敏感性的结论。在此基础上,提出并验证了基于转子固有频率的涡轮泵故障检测方法。结果表明,基于转子的一阶、二阶和三阶临界转速以及轴向固有频率幅值能有效地检测涡轮泵的故障。
- 谢光军胡茑庆秦国军胡海峰胡雷
- 关键词：液体火箭发动机涡轮泵故障检测
- 涡轮泵试车数据单类支持向量机检测算法被引量：6
- 2008年
- 为了在缺乏故障样本的情况下检测某型液体火箭发动机涡轮泵故障,实现基于不完整信息的状态决策,建立了基于v-支持向量分类器的单类支持向量机新异类检测模型。在分析了模型决策边界、支持向量和约束条件之间关系的基础上,为单类支持向量机引入并改进了序贯最小优化算法,提高了训练效率,解决了大样本训练问题。通过对某型液体火箭发动机涡轮泵历史试车数据的分析,结果表明,所建模型的训练速度得到了很大提高,对涡轮泵状态的检测效果良好。
- 胡雷胡茑庆秦国军
- 关键词：液体推进剂火箭发动机涡轮泵单类支持向量机序贯最小优化
- 非高斯噪声下基于U-粒子滤波器和似然比的非线性系统故障诊断被引量：7
- 2007年
- 针对普通粒子滤波器在非线性系统随机系统故障诊断中的'退化'现象和估计精度的不足,进而影响诊断准确率的问题,提出应用U-粒子滤波器(Unscented particle filter,UPF)进行改进的方法。在建立正常/异常UPF滤波器模型的基础上,推导基于UPF的似然概率密度函数和似然比(Log likelihood ratio,LLR)计算方法,构造故障的检测律和诊断律,并给出完整的故障诊断算法,不仅能准确预报故障发生的时刻,而且可以诊断出故障的类型。最后在某直升机非线性舵回路上进行了试验验证,结果证明了该方法的有效性和优越性。
- 葛哲学杨拥民胡政陈仲生
- 关键词：似然比故障诊断非线性非高斯
- 涡轮泵振动参数与统计特征量的线性相关性分析被引量：13
- 2005年
- 为了剔除冗余的振动参数和统计特征量,提高涡轮泵故障检测的实时能力,建立了线性相关性假设检验模型。利用该假设检验模型和某型液体火箭发动机的历史试车数据,检验了7路涡轮泵振动参数以及13种常用统计特征量的线性相关性,并分析了统计特征量对涡轮泵故障的敏感性和稳定性,以及涡轮泵振动数据的正态性。数据统计分析表明,大部分涡轮泵振动参数以及统计特征量显著线性相关,幅值统计特征量的故障敏感性弱,但稳定性强,而无量纲统计特征量的情况恰好相反,并且正常涡轮泵振动数据服从正态分布,而异常涡轮泵振动数据不再服从正态分布。据此,为涡轮泵故障检测选择了线性相关性弱,故障特征反映能力强的3路振动参数和3种统计特征量。
- 谢光军胡茑庆秦国军
- 关键词：液体推进剂火箭发动机涡轮泵
- 一种改进的无监督学习SVM及其在故障识别中的应用被引量：7
- 2006年
- 提出一种改进决策1-SVM方法(1-DISVM),并由此构建了基于单类样本训练的1-DISVM多分类模型。 1-DISVM是1-SVM方法的改进,通过对决策算法的修正,解决了1-SVM分类精度低的不足,并将其应用于直升机减速器故障识别中。结果表明该方法能够在训练样本数量少、不准确的情况下,自动排除错误样本的干扰,获得很好的分类结果,且具有无监督学习、分类精度高、易于扩展和代价小等优点。
- 柳新民刘冠军邱静胡茑庆
- 关键词：支持矢量机无监督学习故障识别
- 面向机电系统状态监控的新异类检测技术分析
- 新异类检测技术为缺乏故障样本情况下的机电系统故障检测提供了一条有效途径。本文阐述了新异类检测的概念和内涵;简单综述了新异类检测的常用方法;分析了应用新异类检测进行故障检测时需要解决的几个关键问题;提出了新异故障检测的三种...
- 胡茑庆胡雷秦国军
- 关键词：故障检测
- 文献传递
- 涡轮泵实时故障检测的多特征参量自适应阈值综合决策算法被引量：13
- 2005年
- 为了实时监控液体火箭发动机涡轮泵的状态,提高安全性,降低故障带来的破坏程度,提出了一种多特征参量自适应阈值综合决策算法(MATA)。研究了该算法的特征参量选取、阈值区间的确定、阈值的自适应计算(包括特征参量均值与标准方差的自适应计算)、故障综合决策逻辑、故障数据对阈值贡献的剔除等方法,利用某型火箭发动机地面试车涡轮泵振动测量数据和某型转子试验平台实时测量数据对该算法进行离线和实时在线故障检测试验验证,结果表明MATA没有发生误检测情况,具有实时故障检测的能力。因此,MATA适合于液体火箭发动机涡轮泵的实时故障检测。
- 谢光军李俭川胡茑庆温熙森
- 关键词：液体火箭发动机涡轮泵实时故障检测振动自适应阈值
- 涡轮泵实时故障检测短数据均值自适应阈值算法被引量：11
- 2005年
- 为了实时监控液体火箭发动机涡轮泵的状态,提高其安全性,降低其故障带来的破坏程度,提出了短数据均值自适应阈值算法(SDM-ATA),建立了实时故障检测的统计学模型、研究了阈值区间均值与方差的自适应计算及其带宽系数的自适应训练、故障综合决策逻辑,以及故障数据对阈值贡献的踢除等方法,并利用某型火箭发动机地面试车涡轮泵振动测量数据和某型转子试验平台实时测量数据对该算法进行离线和实时在线故障检测试验验证。结果表明,SDM-ATA没有发生误检测情况,并具有实时故障检测的能力。
- 谢光军胡茑庆温熙森吴建军
- 关键词：液体推进剂火箭发动机涡轮泵故障检测
- 基于1-DISVM的聚类模型及直升机齿轮箱故障诊断应用被引量：7
- 2006年
- 针对当前故障诊断中存在的训练样本少、知识难获取的问题,结合SVM小样本学习的特点,提出一种基于SVM的自学习聚类模型。通过改进无监督1-SVM算法上的不足,形成一种改进决策1-SVM(1-DIS-VM)算法,由此构建了多模式训练与分类算法,并设计出基于1-DISVM的自学习聚类模型。最后对其进行仿真验证,并应用于直升机齿轮箱的故障诊断,结果表明该方法能从少量样本中自学习输入模式的内在规律,自适应地对未知故障模式进行准确地分类识别。
- 柳新民刘冠军邱静胡茑庆
- 关键词：故障诊断聚类支持向量机无监督学习
