杜宝祥
- 作品数：11 被引量：84H指数：6
- 供职机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院更多>>
- 发文基金：黑龙江省博士后基金黑龙江省博士后科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程机械工程金属学及工艺更多>>
- 基于相空间RVM的轴承故障检测方法被引量：18
- 2008年
- 针对轴承故障检测问题,提出一种基于相关向量机(RVM)的故障检测方法。RVM算法基于贝叶斯估计理论,它产生的决策函数具有少数的相关向量,利用RVM算法松散特性,解决了支持向量机算法(SVM)计算复杂度高的不足。为进一步降低检测时间,以重构相空间投影系数为轴承故障特征。试验最后同传统的SVM算法进行了比较,结果表明所建议的方法在保持较高检测率的同时,提高了故障检测的时效性。尤其检测时间从0.67 s降低了0.005 9 s(100倍)。因此,该方法非常适合于在线故障检测等实时性要求很高的领域。
- 陶新民徐晶杜宝祥徐勇
- 关键词：故障检测相关向量机相空间重构
- 基于小波方差谱熵的轴承故障诊断方法被引量：5
- 2009年
- 提出了一种基于小波方差谱熵的故障诊断方法。该方法以信号的方差在小波域上分解形成的谱向量的熵值作为故障的诊断特征,建立了基于小波方差谱熵的故障检测及诊断模型,并提出了基于判别能力因子的小波基选择方法。试验结果验证了小波方差谱熵能有效地反映轴承信号特征并检测出故障类别,实验最后将该方法同基于小波能谱熵的故障检测方法进行比较,实验结果表明所建议的方法在检测率及时间上有显著提高。
- 陶新民孙丽华杜宝祥徐勇
- 关键词：故障诊断小波变换小波基
- 基于AR自相关峰态值的一类轴承故障检测方法被引量：5
- 2008年
- 针对轴承故障检测系统中异常样本数据不易收集以及异常样本数据分布不均导致传统分类算法出现过适应现象等现实应用问题,提出了一种基于自回归(AR)模型自相关系数峰态特征的一类故障检测方法。该方法利用正常样本生成AR模型参数,其他样本在该模型的投影形成残差序列,计算残差序列的自相关系数并取其峰态特征作为相似性的度量。实验结果表明该方法能有效地克服以AR模型参数为特征计算复杂度高且检测性能易受样本大小影响的不足。同时,文章给出了单一故障诊断模型并提出基于粒子群优化算法的阈值设定决策方法。实验中将本方法同其他以AR模型为特征的多层感知机(MLP)及自组织映射(SOM)方法进行比较,实验结果验证了本文建议方法的正确性和有效性。
- 陶新民杜宝祥徐勇吴志军
- 关键词：故障检测AR模型粒子群算法多层感知机
- 基于HOS奇异值谱的SVDD轴承故障检测方法被引量：21
- 2008年
- 针对轴承故障检测中异常样本不易收集、数据分布不均以及阈值设定等问题,提出了基于支持向量数据描述(SVDD)的轴承故障检测方法。该方法只需对正常样本进行训练,以高阶统计矩阵奇异值谱为故障诊断特征,解决了高阶统计特征(HOS)数据冗余且受噪声影响的不足。实验分析了不同参数对检测性能的影响,并将本方法与多层感知机(MLP)方法及K均值聚类方法进行了比较,验证了方法的有效性和正确性。
- 陶新民杜宝祥徐勇
- 关键词：故障诊断支持向量数据描述核参数
- 基于小波域广义高斯分布的轴承故障诊断方法被引量：14
- 2009年
- 针对基于小波能量谱和能量谱熵的故障诊断方法要求小波分解系数基本符合高斯分布这一不足,提出一种基于小波系数广义高斯分布参数特征的故障诊断方法。提出的方法分析轴承振动信号多尺度小波分解系数的统计特征,利用广义高斯分布模型对信号的小波分解系数直方图进行拟合,采用最大似然估计方法确定模型参数并以此作为信号特征实现故障诊断。将建议的方法与基于小波能量谱、能量谱熵及小波包的方法进行比较,结果验证设计思想的正确性和算法的高效可检测性。从小波基、窗口宽度和分类器三个层面对建议方法诊断性能的影响进行分析,结果表明提出的方法具有很强的稳定性和鲁棒性。
- 陶新民徐晶杜宝祥徐勇
- 关键词：故障诊断广义高斯分布
- 基于Contourlet变换的图像去噪方法被引量：1
- 2009年
- 图像去噪是数字图像处理领域的一项重要技术。传统的基于小波变换的去噪方法,去噪效果不是很理想。为了解决这一问题,提出了一种基于Contourlet变换的图像去噪方法。实验结果表明,与传统小波去噪方法相比,该方法不但可以保留图像的边缘信息,而且能提高去噪后图像的信噪比。
- 杜宝祥陶新民
- 关键词：图像去噪CONTOURLET变换小波变换
- 基于Lyapunov指数的一类轴承故障检测研究
- 为了解决轴承故障检测应用中,异常数据样本分布不均且不易收集的实际问题,以及计算Lyapunov 指数的同时需计算嵌入维度和时间间隔的问题。本文提出利用正常样本形成相空间参数,不同运行状态下的样本在该空间上的投影形成轨迹的...
- 陶新民杜宝祥徐勇
- 关键词：故障检测轴承故障
- 文献传递
- 基于小波域隐马尔可夫模型故障诊断方法被引量：15
- 2009年
- 针对基于小波能量谱和能量谱熵的故障诊断方法要求小波分解系数基本符合高斯分布这一不足,提出一种基于多尺度小波域隐马尔可夫模型(WHMM)参数特征的故障诊断方法。该方法分析了信号多尺度小波分解系数的统计特征,利用隐马尔可夫模型描述小波变换域系数在尺度间,尺度内的统计相关性。采用最大似然估计方法确定的模型参数作为信号特征实现故障诊断。试验结果证实了设计思想的正确性和算法的高效检测性能。最后从小波基、窗口宽度和分类器三个层面对建议方法诊断性能的影响进行分析,结果表明本文方法具有很强的稳定性和鲁棒性。
- 陶新民徐晶杜宝祥徐勇
- 关键词：故障诊断
- 基于紧密度FSVM新算法及在故障检测中的应用被引量：6
- 2009年
- 针对传统的模糊支持向量机(FSVM)算法对边缘噪声敏感的不足,提出一种基于非线性紧密度和K最近邻方法(KNN)相结合的FSVM算法。该方法在计算样本隶属度大小时既考虑样本与类中心的距离,类中样本的紧密度,同时还考虑与其他类样本间的关系,其中紧密度的计算采用非线性数据分布描述方法进而使计算的隶属度更精确。实验结果同传统FSVM及其他改进的FSVM算法进行比较,对于国际标准测试数据及轴承故障检测问题,结果验证了建议算法具有很强的鲁棒性及高效的检测性能。
- 陶新民徐晶杜宝祥徐勇
- 关键词：故障检测模糊支持向量机
- 基于高阶统计特征实值阴性克隆选择算法的轴承故障检测被引量：11
- 2008年
- 为解决轴承故障检测领域中异常样本数据不易收集的现实应用问题,提出一种基于实值阴性克隆选择算法(Real-valued negative clone selection,RNCS)的一类轴承故障检测模型。该模型只需要正常样本数据进行训练,利用改进的RNCS生成故障检测器集合以此实现轴承故障检测。该算法通过引入自适应变异算子和克隆成熟度判定算子。能够提高原有算法抗体的检测能力并加快算法收敛速度。为解决因高阶统计特征(Higher order statistics,HOS)信息繁多而无法有效实现智能检测的不足,模型利用HOS特征矩阵分解的奇异值谱为特征进行检测,该方法不仅有效地减少了数据维度及训练时间,同时还降低了噪声影响提高了检测性能。试验中对不同参数选择及不同正常训练样本个数情况下的检测器性能进行了分析。不同检测器个数之间的性能比较也在试验中给出。将建议的方法同原有算法进行比较,试验结果验证了设计思想的正确性和算法的高效检测性能。
- 陶新民杜宝祥徐勇
- 关键词：故障检测奇异值分解
