孙洁娣 作品数:51 被引量:337 H指数:10 供职机构: 燕山大学信息科学与工程学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 河北省自然科学基金 河北省高等学校科学技术研究指导项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 机械工程 石油与天然气工程 电子电信 更多>>
双向频谱共享干扰下的认知中继系统性能分析 2013年 分析了认知中继系统中双向的频谱共享干扰。一方面,依据主用户的QoS(quality of service,服务质量)需求,限制认知用户对主用户的干扰;另一方面,在瑞利干扰信道条件下,建模主用户对认知用户的干扰。在此基础上,进行基于信干噪比的认知中继选择和性能分析,推导出认知中继系统中断概率的闭式表达式,并通过理论分析和仿真结果证明,随着主用户发射信噪比的增大,频谱共享干扰会导致认知系统中断饱和现象的发生,而在特定的主用户信噪比条件下,认知系统仍可获得完全的分集增益。 闫盛楠 孙洁娣关键词:频谱共享 分集增益 深度卷积长短期记忆网络的轴承故障诊断 被引量:17 2021年 针对传统数据驱动故障诊断方法难以从轴承信号中自适应提取有效特征、没有充分利用故障数据的时序特点以及缺乏自适应处理动态信息能力的问题,提出了一种深度卷积神经网络与长短期记忆网络相结合的智能故障诊断方法。本文方法构建的深度模型能够从轴承原始信号中自适应地提取鲁棒性特征,然后利用长短期记忆网络学习特征中的时间依赖关系实现了高准确度的轴承故障诊断。该方法克服了传统特征提取方法依赖专家经验和信息利用不完全等问题,实现了故障的智能、准确诊断。实验结果表明,该方法可以提取更准确的特征而且由于利用了故障演变过程中的时序信息,使得故障诊断更加智能、可靠。 孙洁娣 毛新茹 温江涛 张鹏程 张光宇关键词:轴承故障诊断 卷积神经网络 循环神经网络 时序序列 基于EWT及模糊相关分类器的管道微小泄漏检测 被引量:13 2018年 针对管道微小泄漏难以检测的问题,提出一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)及模糊相关分类器的检测方法。该方法首先对传感器采集的信号进行EWT分解,计算分解后分量的峭度值,根据分量的峭度值提出基于EWT的自适应降噪法对信号进行降噪处理,提取无噪声分量并重构;分析重构信号的模糊函数图像,结合相关系数提出模糊相关分类器检测管道微小泄漏。仿真及实验结果表明,该方法能够对管道微小泄漏进行检测,且检测率较支持向量机及神经网络高。 肖启阳 李健 孙洁娣 曾周末一种基于自学习的无监督跨工况轴承故障诊断方法 本发明涉及一种基于自学习的无监督跨工况轴承故障诊断方法,属于滚动轴承故障诊断技术领域,包括构建无监督跨工况轴承故障诊断模型,构建实际任务训练样本集,对实际任务训练样本集中的数据进行相应的自学习变换,生自监督任务数据集,将... 温江涛 刘仲雨 孙洁娣 雷鸣 丁泽行 张哲基于改进BP网络的管道安全监测技术研究 被引量:4 2006年 管道安全监测技术能够对管道安全构成威胁的行为进行早期监测、定位和预警,对管道周围目标进行正确的分类识别是其中的关键。采用地震信号传感器对管道周围的人、车辆等目标发出的震动信号进行采集,通过对信号特征的分析,实现震动信号的特征提取和关联,在特征级实现目标特性融合,并提出一种改进的神经网络方法进行融合及分类识别,在对实际目标信号的处理中得到较好的效果。 孙洁娣 温江涛 靳世久关键词:地震动信号 数据融合 神经网络 目标识别 基于小波包字典优化的旋转机械振动信号压缩感知重构方法 被引量:5 2018年 采用工业无线传感器网络的机械状态监测系统需要进行复杂的数据压缩和高精度的重构,而传感器网络节点资源受限,针对这一问题提出基于小波包字典优化的旋转机械振动信号压缩感知重构方法。该方法结合小波包多分辨率分析及K-SVD字典训练方法,提出了小波包字典优化方法代替传统的正交基字典稀疏表示方法,提高稀疏度。根据旋转机械振动信号自身特征,提出用块稀疏贝叶斯学习最大期望值算法,代替传统仅依赖于稀疏假设的算法实现信号重构。实际轴承振动信号仿真结果表明,该方法相对于传统的压缩感知方法重构性能明显提高。 温江涛 孙洁娣 于洋 闫常弘关键词:旋转机械振动信号 基于HHT的管道监测系统中目标定位方法研究 被引量:5 2008年 针对输油管道由于人为因素造成的破坏,通过研究管道周围地面目标产生的震动信号的特性来进行监测和预警,提出一种基于目标特征频率信号到达时间差进行定位的方法。地震动信号是非平稳信号,通过多个传感器采集目标产生的震动信号,采用希尔伯特-黄变换(HHT)处理获得信号特征频率,以及不同测量信号中目标特征频率出现的时间,结合时间差异和传感器阵列与目标的相对位置实现定位。通过对实验采集数据的分析验证了文中提出的方法是有效的。 孙洁娣 温江涛 靳世久关键词:希尔伯特-黄变换 经验模态分解 地震动信号 一种基于自适应残差对抗网络的无监督轴承故障诊断方法 本发明公开了一种基于自适应残差对抗网络的无监督轴承故障诊断方法,包括如下步骤:步骤S1、生成源域分类网络模型,根据轴承历史振动信号监督训练得到特征提取器和源域分类器;步骤S2、生成基于自适应残差对抗网络的无监督轴承故障诊... 温江涛 雷鸣 孙洁娣 刘仲雨 张哲 丁泽行局域均值分解分析的管道泄漏孔径识别及定位 被引量:18 2014年 提出一种基于局域均值分解的RMS熵及时延估计的天然气管道泄漏孔径识别及定位方法。该方法首先对泄漏信号进行LMD分解,得到若干具有物理意义的PF分量并计算其有效值,进而结合信息熵的概念得出不同泄漏孔径的RMS熵,将不同孔径泄漏信号的多个RMS熵组成特征向量输入SVM进行识别。为提高互相关法定位精度,提出根据LMD分解结果的峭度特征进行重构再进行互相关获取时延信息,并结合泄漏信号的传播速度,实现泄漏点定位。实验结果表明该方法能够实现管道泄漏孔径有效识别及定位,且与基于EMD的RMS熵方法相比,识别效果更好,较直接相关法的定位精度明显提高。 孙洁娣 肖启阳 温江涛 杨依光关键词:局域均值分解 支持向量机 类别标签辅助改进稠密网络的变工况轴承故障诊断 被引量:2 2022年 基于数据驱动的滚动轴承智能故障诊断得到广泛研究,但多数研究中均假设训练数据与测试数据同分布,考虑到旋转机械实际运转中复杂多变的工况往往导致数据分布产生偏差,使得识别方法的通用性差、实际识别效果不佳。将域适应引入轴承故障诊断过程中,基于迁移学习提出了一种特征空间域和标签概率分布同步适应的迁移学习网络。该网络将一维稠密卷积网络及注意力机制融合实现复杂故障特征的自动提取;域适应处理通过联合最小化特征概率分布差异和标签概率分布差异来约束网络学习域不变特征;最终对变工况滚动轴承故障实现了高准确度的识别。实验结果表明了该方法的可行性及良好的性能。 孙洁娣 刘保 温江涛 时培明 闫盛楠 肖启阳关键词:轴承故障诊断 变工况