余萍
- 作品数：18 被引量：105H指数：6
- 供职机构：兰州理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金甘肃省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信金属学及工艺环境科学与工程更多>>
- 用于模拟电路诊断检测装置
- 本发明用于模拟电路诊断检测装置，边沿脉冲补偿电路接收预先设置的边沿脉冲，在故障预警信号的触发下，边沿脉冲经倍频、可控延时，加到或门Y2的引脚A，或门Y2的引脚B接入故障所在位置的经调节频率的脉冲，故障位置脉冲调频电路接收...
- 巩彬杜先君安爱民王志文余萍石耀科卢延荣李龙贾文超把翠芳贾亮亮彭钰
- 一种基于多GPU并行CRPF的故障诊断方法
- 本发明公开了一种基于多GPU并行CRPF的故障诊断方法，包括：在多个GPU上均采用并行代价评估粒子滤波CRPF算法，对状态空间模型集中的每一个模型进行全局状态评估；将非线性非高斯随机系统的实际状态测量值与正常模态测量预测...
- 王进花曹洁胡文东朱恩昌余萍赵伟吉王跃龙胡佳伟黄开杰
- 文献传递
- 模拟电路故障诊断电路
- 本发明模拟电路故障诊断电路，采集信号调理电路接收量化后的模拟电路采集信号，经边沿加速整形、迟滞比较，整形为方波脉冲信号后输出，参考信号移相电路接收存储的模拟电路参考信号，一路经调幅、跟随器跟随后输出，另一路经调幅、反相器...
- 巩彬杜先君安爱民王志文余萍石耀科卢延荣李龙贾文超把翠芳贾亮亮彭钰
- 高速公路雾区引导装置
- 本发明涉及雾区引导设备技术领域，尤其是一种高速公路雾区引导装置，通过将吹风风扇将干燥的热风排出，可快速将雾区内的雾气汇聚成较大的雾滴并发生沉降，同时通过吸引腔将沉降的雾滴进行吸引，便于对，通过排水腔排出到公路路面之外，有...
- 贾文超杜先君巩彬余萍石耀科安爱民曹正程生毅魏小源
- 基于粒子群优化粒子滤波和CUDA加速的故障诊断方法被引量：6
- 2020年
- 在非线性系统中,粒子滤波需要大量粒子才能保证状态估计的准确度,这降低了算法的实时性,导致故障诊断的准确率和实时性不佳。针对该问题,提出基于GPU平台的粒子群优化粒子滤波(PSOPF)并行算法。通过分析PSOPF算法的并行性,设计并实现一种基于CUDA并行计算架构的PSOPF并行算法,利用大量的GPU线程对算法进行加速。为解决拒绝重采样对GPU全局内存的非合并访问带来的执行效率低问题,通过改进拒绝重采样并行算法,使线程束中的线程对同一内存区段中的粒子进行重采样,提高了其执行效率。通过对风力机组变桨距系统故障诊断验证了算法的有效性。实验结果表明,该方法可满足故障诊断准确率和实时性的要求。
- 曹洁李钊王进花王进花
- 关键词：GPU粒子滤波粒子群优化重采样变桨距系统
- 深度学习在故障诊断与预测中的应用被引量：56
- 2020年
- 近年来,深度学习以其在特征提取与模式识别方面独特优势与潜力被广泛应用于众多领域,已取得显著进展,其在复杂工业系统故障诊断与预测中的研究属于新兴领域。对近年来深度学习及其在各领域发展的优秀综述文献以及主流的开源仿真工具平台进行了整理,同时介绍了五种典型的深度学习模型,包括自动编码器(Auto-Encoder,AE)、深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)、生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN);从研究背景、实现流程及研究动态等三个方面就深度学习在故障诊断与预测中的应用研究进行了归纳总结,对近年来这一领域发表的相关论文进行了系统的综述;从研究实际出发探讨了深度学习在故障诊断与预测领域应用中存在的问题、挑战及解决方法,并对未来值得继续研究的方向进行了展望。
- 余萍余萍
- 关键词：特征提取故障诊断故障预测
- ADCS-ELM算法滚动轴承故障诊断被引量：6
- 2020年
- 针对滚动轴承的故障信息难以从复杂噪声背景下的非平稳振动信号中提取且传统方法分类精度低等问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)能量特征提取和优化极限学习机神经网络(ADCS-ELM)分类诊断相结合的轴承故障诊断方法。利用EEMD对非线性和非平稳信号的自适应分解能力,将待检测轴承故障信号分解为包含故障特征的固有模态函数集(IMFs),并提取能量特征向量;利用自适应动态搜索步长改进布谷鸟搜索算法(ADCS)优化ELM网络连接权值和隐层阈值;将提取的故障特征向量用于训练极限学习机神经网络,得到最优权值和阈值;利用ADCS-ELM进行轴承故障诊断实验。实验结果表明:与BP,LVQ和ELM网络轴承故障诊断方法相比较,所提方法能够有效提高故障识别准确率,并且具有更快的计算速度。
- 余萍曹洁余萍
- 关键词：极限学习机滚动轴承
- 基于修正IMM的风机变桨系统故障诊断方法被引量：6
- 2020年
- 针对交互式多模型(IMM)故障诊断方法固定模型转移概率导致的诊断准确性、速度下降和估计精度损失问题,提出了一种基于模型转移概率和模型概率修正的故障诊断方法,并与粒子滤波(PF)结合实现了风机变桨系统传感器的多故障诊断。在非模式切换阶段,采用后验模型概率梯度信息设计模型转移概率的修正函数,以抑制噪声对IMM估计精度的影响;在模式切换阶段,采用模型概率反转的策略快速切换模型,弥补模型软切换导致的诊断延迟和错误诊断。通过仿真实验证明所提方法的准确性、模型切换速度以及状态估计精度都得到了较好的提升。
- 王进花朱恩昌曹洁曹洁
- 关键词：变桨距系统
- 基于图形特征的双输入卷积神经网络风力机轴承剩余寿命预测被引量：2
- 2022年
- 提出一种基于图形特征的风力机轴承剩余使用寿命(RUL)预测方法。首先,基于连续小波变换(CWT)对时域振动数据样本集进行预处理,得到用于预测的时频图形数据集。然后,采用双输入卷积神经网络(DICNN)从图形数据集中提取特征映射,用于构造高性能健康指数(DICNN-HI)来表征轴承各退化阶段的状态。最后,结合DICNN-HI,采用基于高斯过程回归(GPR)的分析方法进行RUL预测,并用PRONOSTIA滚动轴承数据集进行验证。结果表明,该方法具有较高的健康指数预测精度,能有效反映滚动轴承的劣化状态,有助于实现风力机轴承的RUL预测。同时,也可为其他旋转机械设备的剩余寿命预测提供重要的理论参考,具有一定的实用价值。
- 余萍曹洁
- 变频变异粒子滤波算法被引量：1
- 2019年
- 针对粒子滤波算法中的粒子退化及重采样所引起的粒子多样性减弱问题,将自适应变频策略应用于免疫理论的变异操作中,并与粒子滤波相结合设计了一种新的变频变异粒子滤波算法.算法引入自适应变频算子实时调节当前时刻的变异频率,控制了变异粒子的数量;再采取不同策略对粒子进行变异操作,以提高粒子对系统状态变化的适应性;最后,对新产生粒子进行权值计算,选择权值较大粒子构成新粒子集,以提高滤波精度.研究结果表明,该方法能够用更少的粒子完成高精度的估计任务,具有更高的滤波精度、粒子多样性、运算速度综合性价比.同时粒子分布更合理,在高似然区外仍然存在一定数量的粒子,为系统发生突变时保持较好的估计精度提供了条件.
- 余萍曹洁余萍
- 关键词：粒子滤波多样性
