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郑近德: 作品数：164 被引量：1,492H指数：22; 供职机构：安徽工业大学机械工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目湖南省自然科学基金更多>>; 相关领域：机械工程电子电信自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>

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基于改进半监督LTSA与BA-SVM的滚动轴承故障诊断被引量：5: 2020年; 为有效利用振动信号进行故障诊断,提出了一种基于复合多尺度排列熵(CMPE)、改进距离度量公式的半监督局部切空间排列算法(SS-LTSA)与蝙蝠算法优化支持向量机(BA-SVM)的滚动轴承故障诊断新方法。首先,计算振动信号的CMPE值,构成原始高维特征集;然后,利用改进距离度量公式的SS-LTSA进行降维;最后,将降维后的低维特征集输入BA-SVM完成故障的分类。2类轴承试验分析结果表明:SS-LTSA的降维效果优于主成分分析算法(PCA)和LTSA;BA-SVM的故障识别率明显高于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM),SS-LTSA与BA-SVM相结合可以获取更高的识别精度。; 吴保林戚晓利王振亚叶绪丹郑近德; 关键词：滚动轴承降维

一种按键式自动起床装置及使用方法: 本发明公开一种按键式自动起床装置及使用方法，属于医疗养护器械技术领域。该自动起床装置包括床身、床板系统、驱动系统、传动系统及限位系统。整体床板由第一床板与第二床板通过板轴铰链连接在一起，可实现折叠，展开后的整体床板平放在...; 张兴权纪啸天赵维成郑近德杨恒基廖辉强窦河清周慧敏; 文献传递

基于VMD的自适应复合多尺度模糊熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：25: 2017年; 提出了一种基于自适应多尺度模糊熵、ILS(迭代拉普拉斯得分)特征选择和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。该方法采用变分模态分解对振动信号进行分解和重构,并计算重构信号的复合多尺度模糊熵;同时采用迭代拉普拉斯得分选择敏感故障特征,并将特征选择结果输入到基于粒子群优化支持向量机的多故障分类器进行识别。将提出的方法应用于滚动轴承试验数据分析。结果表明:该方法对试验数据的故障识别率为100%。并将基于ILS特征选择方法与基于SFS(sequential forward selection)特征选择进行了对比,表明基于SFS特征选择的最高识别率为92.86%,而基于ILS特征选择的故障识别率达到100%。; 郑近德姜战伟代俊习潘紫微; 关键词：滚动轴承故障诊断

μ-SVD降噪算法及其在齿轮故障诊断中的应用被引量：33: 2015年; 为了提取机械设备被强背景噪声淹没的故障特征,采用一种具有通用意义的基于奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)的子空间降噪算法对信号进行处理,即?-SVD降噪算法。传统的SVD降噪算法是?-SVD降噪算法中拉格朗日乘子??0时的一种特殊情况。?-SVD降噪算法包含滤值因子,能够抑制以噪声贡献占主导的奇异值对降噪后信号的信息贡献量。?-SVD降噪算法涉及延迟时间、嵌入维数、降噪阶次、噪声功率和拉格朗日乘子等5个参数。讨论了?-SVD降噪算法的参数选择方法,并着重研究降噪阶次和拉格朗日乘子对降噪效果的影响。齿轮故障仿真信号和齿轮早期裂纹故障振动信号的试验结果表明,?-SVD降噪算法在降噪效果方面要优于传统的SVD降噪算法,可以在强背景噪声情况下更好地提取出齿轮的故障特征。; 曾鸣杨宇郑近德程军圣; 关键词：降噪故障诊断齿轮

基于分段多项式的局部特征尺度分解方法及应用被引量：4: 2016年; 针对局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法中两极值点连线在极值点处一阶微分不连续,引起分解精度降低问题,提出新非平稳信号分析方法 -基于分段多项式的局部特征尺度分解(Piecewise Polynomial based Local Characteristic-scale Decomposition,PPLCD)。用分段多项式取代LCD中直线连接,且均值曲线插值点由相邻3个同类极值点构成的多项式计算产生。通过仿真信号将PPLCD与LCD对比,结果表明,PPLCD在提高分量正交性、精确性等具有一定优越性;由转子碰摩故障诊断表明该方法的有效性。; 吴占涛程军圣曾鸣郑近德; 关键词：局部特征尺度分解故障诊断转子

一种能够精确控制破拆深度的回转窑残余耐火砖破拆装置及方法: 本发明公开一种能够精确控制破拆深度的回转窑残余耐火砖破拆装置及方法，属于破拆装备技术领域。该装置包括机架系统、破拆系统及控制系统；该装置通过主轴电机带动钻头旋转，同时手持把手作进给运动，当钻头穿过残余耐火砖触及回转窑钢制...; 张兴权陈涛陈剑剑杨恒基高文斌郑近德叶小华汪永明; 文献传递

一种基于机器视觉的起重机制动器健康状态评估方法: 本发明公开一种基于机器视觉的起重机制动器健康状态评估方法，属于设备健康监测技术领域。该健康状态评估方法包括以下步骤：采用图像采集装置采集制动器力矩标尺及推杆行程标尺图像，对采集的图像进行图像增强，图像二值化，边缘检测等处...; 刘庆运何远洋丁克勤郑近德刘涛濮滔王欣伟; 文献传递

部分集成局部特征尺度分解:一种新的基于噪声辅助数据分析方法被引量：18: 2013年; 局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)是最近提出的一种类似于经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)的非平稳信号分析方法.为解决LCD方法的模态混淆问题,论文首先提出了基于噪声辅助分析的集成局部特征尺度分解方法(Ensemble LCD,ELCD).然而,ELCD有类似于总体平均经验模态分解(En-semble EMD,EEMD)和互补总体平均经验模态分解(Complementary,CEEMD)的固有缺陷,在此基础上,同时结合最近提出的随机性检测方法——排列熵(Permutation Entropy,PE),论文提出了部分集成局部特征尺度分解(Partly EnsembleLCD,PELCD)方法.仿真数据分析表明,论文提出的PELCD方法不仅能够有效地抑制LCD分解的模态混淆,而且在抑制伪分量的产生以及分量精确性等方面要优于CEEMD和ELCD方法.; 郑近德程军圣杨宇; 关键词：局部特征尺度分解

一种机械起升式工程机械转移装置: 本发明公开了一种机械起升式工程机械转移装置，包括呈C字型设置的底座，所述底座的底部安装有位移机构，所述底座顶部通过四个支撑柱连接有框架，其中一个所述支撑柱上设置有控制器。本发明中，通过驱动电机转动调节滑动板与固定板a之间...; 应万明郑近德潘海洋阮桥高长江张向龙李劲友刘先存; 文献传递

基于ITD分形模糊熵的轴承早期故障诊断被引量：21: 2013年; 针对滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、单一故障特征难以实现在整个复杂非线性状态空间上准确分类的局限,提出了基于本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,简称ITD)和分形模糊熵的轴承早期故障智能诊断方法。首先,利用改进的ITD方法将包含大量背景噪声的非线性非平稳振动信号自适应地分解为不同频段的合理旋转(proper rotation,简称PR)分量;然后,提取蕴含故障信息的PR分量的分形维数和模糊熵,组成联合特征向量;最后,采用适合小样本模式识别的最小二乘支持矢量机(least squares support vectors machine,简称LSSVM)方法对故障类型进行分类。通过4种运行状态的滚动轴承实验表明,该方法能有效性地应用于滚动轴承早期故障智能诊断。; 罗颂荣程军圣郑近德; 关键词：模糊熵分形维数故障诊断

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