侯蒙蒙
- 作品数：8 被引量：26H指数：3
- 供职机构：山东理工大学机械工程学院更多>>
- 发文基金：山东省高等学校科技计划项目山东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矿业工程更多>>
- FastICA遗传神经网络算法被引量：10
- 2014年
- 针对反向传播(BP)算法和基于负熵固定点迭代快速独立分量分析(FastICA)方法各自的优缺点,提出了FastICA遗传神经网络算法,对滚动轴承进行故障识别.首先对信号进行FastICA分离,得到振动信号故障信息的独立分量,每个独立分量对应着相应的能量,将各个独立分量的能量构成特征向量;其次利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,得到遗传神经网络;最后将特征向量作为遗传神经网络的输入样本进行故障识别.利用该方法对滚动轴承多类故障信号进行识别,提高了故障识别能力.
- 许同乐侯蒙蒙蔡道勇薛磊江
- 关键词：快速独立分量分析故障诊断轴承故障遗传算法
- 液压泵故障特征信号提取方法
- 本申请提供一种基于局部均值分解的液压泵故障特征信号提取方法。通过相关镜像法对采集的液压泵故障信号进行端点延拓处理，实现信号端点为极值点；再用三次B样条拟合包络线的方法对极值和局部均值进行平滑估计，减小了拟合误差；然后对经...
- 许同乐高朋飞侯蒙蒙王建军
- 文献传递
- 发动机轴承故障诊断方法的研究被引量：2
- 2016年
- 针对EMD(Empirical Mode Decomposition)方法中存在的端点效应和IMF(Intrinsic Mode Function)虚假分量过多的问题,提出了基于互相关的EMD方法。首先,对非平稳性信号进行互相关延拓消除端点效应;其次,对消除端点效应的信号进行EMD分解,并将分解后的IMF与原信号作互相关,保留与原信号最相关的IMF;最后,作出信号的Hilbert边际谱,识别信号的频域特征。仿真结果表明该方法能够有效地克服端点效应,分离出真实IMF。将其应用于船舶发动机滚动轴承故障诊断中,能有效地识别出故障特征。
- 许同乐高朋飞陈康侯蒙蒙
- 关键词：端点效应故障诊断IMF
- 基于CAN总线的尾矿库在线监测预警系统被引量：4
- 2014年
- 目前基于RS-485总线的数据通信存在效率低、可靠性低、应用不灵活、后期维护成本高等缺点,难以满足尾矿库工程监测抗干扰性强、多节点、长距离传输的要求。为了解决基于RS-485总线的尾矿库在线监测系统在数据采集传输方面的不足,比较了RS-485总线与CAN总线的基本特性,并提出了在尾矿库工程中采用CAN总线用于监测预警系统与监测设备通信,建立了一种基于CAN总线的尾矿库在线监测预警系统,详述了该监测系统的组成和监测软件的基本功能。在实际尾矿库工程应用中,建立浸润线监测系统,对尾矿坝各横断面内水位进行监测,通过对监测系统的运行情况和各监测点监测数据进行分析,表明基于CAN总线的监测系统设计合理,可以有效地监测尾矿坝地下水位状态,实时可靠,满足恶劣环境下的尾矿库在线监测要求,在尾矿库安全监测中具有一定的推广应用价值。
- 黄湘俊许同乐杜华程侯蒙蒙宋洪宇
- 关键词：CAN总线RS-485总线尾矿库监测系统
- 基于LMD分解的风机轴承故障信号提取研究被引量：3
- 2015年
- 为准确得到风机轴承故障的运行状态,分析局域均值分解方法,对风机故障振动信号提取,应用LMD分解方法对风机轴承实际振动信号进行分解,提取其能量特征值并将特征值进行归一化处理,得到各个分量的能量值,最后判断风机轴承的故障类型。
- 侯蒙蒙许同乐高朋飞冯晓青
- 关键词：局域均值分解特征提取
- 基于LMD和SVM齿轮泵故障特征信息提取与诊断研究
- 齿轮泵作为液压系统动力源，一旦出现故障会导致整个液压设备瘫痪，将给企业带来无法估量的损失。本论文以齿轮泵为研究对象，对齿轮泵进行故障诊断研究，内容如下： （1）通过实验对小波变换和双树复小波变换的降噪效果进行对比分析，...
- 侯蒙蒙
- 关键词：齿轮泵故障特征信息提取
- 小波SVM核函数法在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：5
- 2013年
- 针对现有SVM核函数中参数选择存在盲目性的问题,提出了一种基于样本输入选择核参数的方法,并将新核函数与小波分析相结合,对滚动轴承进行故障诊断。首先,用小波降噪和分解提取出相应的小波尺度-能量谱,选取具有代表性的尺度谱作为输入样本,建立故障特征向量集;然后,应用新核函数进行训练,并利用交叉验证方法对参数进行优化,得到分类器的最佳模型;最后,利用该模型对未知故障轴承特征进行识别训练,进行故障诊断。与经过径向基核函数训练得到的模型比较发现,新模型具有更高的准确率,而且新核函数的参数仅依赖于输入样本,可以实现自适应调整。
- 高朋飞许同乐侯蒙蒙郎学政李磊
- 关键词：滚动轴承小波分析能量谱SVM核函数
- 基于DT-LMD机床轴承故障信号提取研究被引量：3
- 2015年
- 为了准确得到机床故障轴承的运行状态,结合双树复小波变换(Daul-Tree Complex Wavelet Transform,DT-CWT)和局域均值方法 (LMD)分解的方法提出了一种新的方法 (DT-LMD),对轴承故障振动信号提取,首先利用双树复小波变换对信号进行降噪和重构,其次通过局域均值方法分解,再次利用该方法对机床轴承实际振动信号进行分解,提取其能量特征值并将特征值进行归一化处理,得到各个分量的能量值;最后判断轴承的故障类型。
- 侯蒙蒙许同乐
- 关键词：局域均值分解特征提取
