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国家自然科学基金(50875247): 作品数：79 被引量：396H指数：10; 相关作者：潘宏侠黄晋英崔宝珍魏秀业董安更多>>; 相关机构：中北大学太原重型机械集团有限公司中国电子科技集团公司第二研究所更多>>; 发文基金：国家自然科学基金山西省自然科学基金山西省回国留学人员科研经费资助项目更多>>; 相关领域：机械工程自动化与计算机技术动力工程及工程热物理兵器科学与技术更多>>

基于EMD和ARX模型的齿轮箱故障诊断研究: 2010年; 将EMD算法作为信号预处理的一种手段,将齿轮箱非平稳振动信号分解为一系列平稳过程的IMF分量,并将能量最大的有效分量做为系统模型的输出响应信号,输入轴转速转矩信号为系统输入信号,建立齿轮箱系统的时间序列ARX模型。实验结果表明:ARX模型将输入的波动计算在模型中,增强了系统模型的抗干扰能力,对于提高故障诊断的辨识精度具有重要意义。; 孙黎明潘宏侠; 关键词：ARX模型故障诊断齿轮箱

基于小波信息熵归一化的齿轮箱可靠性研究被引量：1: 2014年; 针对目前可靠性分析方法必须采用很大的统计样本数据和采用概率统计方法计算齿轮箱可靠性的不足,提出了利用齿轮箱运行状态信息来实现小样本条件下齿轮箱可靠性估计的方法:基于小波信息熵归一化的可靠性估计。基于小波信息熵归一化的齿轮箱可靠性估计是对齿轮箱运行工程中的振动信号利用第二代小波包进行分解和重构计算,得到分解频带信号,然后计算分解频带信号的相对能量和小波信息熵归一化,最后根据小波信息熵归一化获得反应齿轮箱运行状态可靠性的指标——可靠度。在对齿轮箱可靠性估计的应用表明所提出的方法有效、合理,为齿轮箱在缺乏大样本数据、非概率统计条件的可靠性估计提供了方法。; 刘辉潘宏侠; 关键词：齿轮箱可靠度

基于分形滤波和局域波分解的齿轮箱轴承故障诊断: 2016年; 提出了一种基于分形滤波和局域波分解对齿轮箱进行故障诊断的方法。针对齿轮箱工作环境的影响,传感器采集的信号含有噪声干扰,先使用分维数作为模糊系统控制系数的分形滤波器对振动加速度信号进行处理,以提高信号信噪比,然后用局域波分解算法将消噪数据进行处理,得到基本模型分量和剩余成分,最后对每一个基本模型分量做出功率谱图进行频谱分析,从而识别出齿轮箱轴承故障。; 潘铭志王莲花许昕潘宏侠; 关键词：齿轮箱轴承故障诊断

基于RBF神经网络的微惯性测量组合标定被引量：2: 2011年; 针对微惯性测量组合标定精度低的问题,充分发挥神经网络良好的逼近非线性函数的优势,以RBF神经网络为主要逼近手段,对微惯性测量组合输出非线性特性进行精确逼近,从而得到更为准确的标定结果。试验结果表明,基于RBF神经网络的标定算法能够有效地逼近微惯性测量组合敏感信息,与传统基于最小二乘法建模方法相比,微惯性测量组合输出标定精度有了显著提高,为后续的载体姿态准确解算奠定了基础。; 孟艳潘宏侠; 关键词：神经网络

PSO聚类和梯度算法结合的RBF神经网络优化被引量：10: 2011年; 针对制约径向基函数RBF神经网络发展及其应用的瓶颈问题,提出一种基于粒子群优化算法PSO的改进K-means聚类思想,以确定其隐节点的数目。结合梯度算法,通过最小化目标函数调节隐节点的数据中心、宽度和输出权值,最终达到优化RBF神经网络的目的;同时,将优化后的网络应用于滚动轴承故障模式识别。试验结果表明,该方法能自适应地确定RBF神经网络隐节点的数目并调整其结构参数,使网络具有较快的收敛速度和较高的收敛精度,从而准确地识别滚动轴承的故障模式。; 孟艳潘宏侠; 关键词：RBF 神经网络梯度算法滚动轴承模式识别

基于改进的HHT边际谱齿轮箱故障诊断被引量：3: 2013年; 针对信号经验模态分解(EMD)过程中存在波形混叠现象,提出一种基于聚合经验模态分解(EEMD)和Hilbert边际谱相结合的方法对齿轮箱故障进行故障诊断。首先使用小波阈值分析对背景噪声较大的齿轮箱振动信号进行预处理,提高EEMD分解的精确度;其次对预处理信号进行分解,得到IMF分量,对比正常信号与故障信号的区别;最后对2种工况信号进行Hilbert变换并计算得到边际谱,确定故障信号的故障频率。研究表明该方法在避免EMD分解带来的模态混叠现象方面具有可行性,能提高齿轮箱故障诊断的准确率。; 马百雪潘宏侠杨素梅; 关键词：小波降噪故障诊断

柴油机机体振动分析与诊断研究: 2011年; 柴油机运行时因激振力的作用会产生一定方向和频率的冲击振动,构件的裂纹或松动等故障会影响到其响应成分的频率能量特性。针对柴油机运行时的冲击响应振动信号,利用小波分析快速进行信噪分离,频域范围内采用功率谱分析结合小波包分解对各频段能量谱分析。根据振动信号时域峰值和时刻,频域能量的变化和分布,给出故障诊断层使用的状态特征向量,并用比例梯度动量共轭算法训练的神经网络模型进行柴油机状态定位与故障识别。; 赵润鹏潘宏侠潘铭志王晋; 关键词：柴油机故障诊断小波分析

Application of particle swarm optimization blind source separation technology in fault diagnosis of gearbox被引量：5: 2008年; Blind source separation (BBS) technology was applied to vibration signal processing of gearbox for separating different fault vibration sources and enhancing fault information. An improved BSS algorithm based on particle swarm optimization (PSO) was proposed. It can change the traditional fault-enhancing thought based on de-noising. And it can also solve the practical difficult problem of fault location and low fault diagnosis rate in early stage. It was applied to the vibration signal of gearbox under three working states. The result proves that the BSS greatly enhances fault information and supplies technological method for diagnosis of weak fault.; 黄晋英潘宏侠毕世华杨喜旺; 关键词：PSO BLIND SEPARATION FAULT FAULT GEARBOX

复合传动动力舱AHP模糊综合评价方法被引量：1: 2015年; 针对某型装甲车辆机电复合传动动力舱多指标、多层次综合评价问题,建立了一种层次分析模糊综合评价方法.采用专家意见法构建复合传动系统指标体系,根据业内专家构建底层指标模糊评价矩阵,并运用层次分析法拟定每层指标权重,并进行一致性检验;底层评价结果即作为上层模糊评价矩阵,依据对应层权重实施评价,获得此层评价结果.逐次运算直至最顶层,获得传动系统评价量化结果及结论.并以某型装甲车辆动力舱为例对其有效性进行了验证.结果表明:该模型对各项指标进行综合评价是有效可行的.; 田园潘宏侠张媛曹满亮; 关键词：层次分析法

齿轮箱传感器优化布置研究被引量：19: 2010年; 提出利用粒子群优化(PSO)算法解决齿轮箱故障检测中传感器优化布置问题的方法。在着重分析加速度传感器优化布置的模态置信准则后,构建了应用PSO算法解决此类优化问题的适应度函数。以齿轮箱有限元建模和模态分析结果为依据,以适应度函数作为评价目标,应用加速度自适应粒子群优化算法,实现了齿轮箱传感器的优化与定位。通过齿轮箱的试验模态分析和频响函数特性分析,证明了基于PSO算法的齿轮箱传感器优化布置方法是可行的。用优化后的6个测点布置传感器,故障诊断精度提高26.1%.; 魏秀业潘宏侠黄晋英; 关键词：人工智能粒子群优化齿轮箱

国家自然科学基金(50875247)

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