熊伟
- 作品数:4 被引量:20H指数:3
- 供职机构:河南工业大学机电工程学院更多>>
- 相关领域:机械工程金属学及工艺自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于实时高频率分辨率的附件机匣振动测试系统被引量:3
- 2015年
- 针对航空发动机振动数据高速实时监测频谱要求较高的问题,通过提高频谱线数进而提高频谱分辨率开发了一套12通道的具备信号采集、信号监测、频谱分析、数据存储、数据查询和生成报表等功能的航空附件传动机匣振动测试系统。该系统即能进行实时高速频谱分析,又能实时查询振动烈度趋势。保证显示器频谱刷新速度的基础上系统软件的实时频谱分析的线数至少为6400线。对提高故障诊断的实时性与精确性具有重要意义。
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- 关键词:附件机匣振动测试
- 遗传BP神经网络试车台振动趋势预测被引量:2
- 2015年
- 为解决航空发动机附件试车台主要监测参数振幅与流量、压力等其他参数之间的关系难以用线性模型来预测的问题,建立具有7-8-1结构并经遗传算法(genetic algorithm,GA)优化过阈值和权值的遗传反向误差传播(back propagation,BP)神经网络。以输出转速、增压泵入口流量、增压泵入口温度、增压泵入口压力、增压级出口流量、增压级出口温度和增压级出口压力为网络输入,附件的径向振幅为网络输出建立预测模型。将训练后的网络用于某型航空发动机附件振动趋势的预测,得到的预测值符合要求。
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- 关键词:遗传算法BP神经网络
- 改进Apriori算法对试车台监测数据的关联挖掘被引量:5
- 2015年
- 为发现某试车台中流量、压力等数据之间的关联关系,引入关联规则对监测数据进行挖掘,得到对提高试车安全监测性能具有较高的置信度和支持度的关联规则。提出改进的Apriori算法,对某型航空部件试车台试车过程的数据进行挖掘,与原方法相比,该方法效率高,在置信度和支持度相同的情况下,可以有效降低运算时间。
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- 关键词:计算机应用关联规则数据挖掘试车台
- EMD方法和倒频谱在齿轮箱故障诊断中的应用被引量:11
- 2014年
- 将经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和倒频谱结合,利用EMD分解齿轮箱的振动信号,得到具有不同频率的固有模态函数(IMF)。从得到的基本模态函数可以发现齿轮箱振动信号具有明显的调幅特性,证明EMD方法可以有效地提取齿轮箱故障信息。将固有模态函数进行包络谱分析,运用倒频谱的方法对这些信号进行进一步提取和分离。试验表明,倒频谱和EMD方法相结合,能够准确提取振动特征。
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- 关键词:经验模态分解倒频谱齿轮箱