潘明清
- 作品数：12 被引量：132H指数：6
- 供职机构：浙江大学更多>>
- 相关领域：机械工程交通运输工程自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
- 基于支持向量数据描述的驱动桥异响检测被引量：4
- 2006年
- 针对驱动桥异响检测缺乏故障样本的问题,提出了异响检测的单值分类法———支持向量数据描述法(SVDD)。这种方法只需要正常运行状态的数据样本,就可以建立单值分类器,区分出正常和异常状态。试验中,提取驱动桥振动信号频谱的二维谱熵作为特征指标,输入到SVDD分类器。结果表明SVDD算法计算效率高,分类效果好,可以满足在线检测的要求。
- 潘明清周晓军雷良育吴瑞明
- 关键词：支持向量数据描述驱动桥异响特征提取
- 基于支持向量机的机械故障模式分类研究
- 机械故障诊断本质上是一个模式分类问题。支持向量机由于解决分类问题有着优良的表现，得到日益广泛的应用。本论文针对三种现实分类问题：两类分类、单值分类和多类分类问题，基于支持向量机分类理论，结合工程实际项目对机械模式分类方法...
- 潘明清
- 关键词：机械故障诊断支持向量机驱动桥核主元分析
- 基于机器视觉的轴承内外径尺寸检测系统被引量：45
- 2005年
- 开发了适应大批量流水线生产和检测需要的轴承内外径机器视觉检测系统。对系统的机械及运动控制部分以及光学成像系统等进行了设计 ,提出了一种利用多项式插值精确测量轴承边缘点位置的方法 ,分析提出了将锐化图像进行再滤波的技术 ,优化了轴承图像内外径尺寸的边缘获取的技术路线。检测结果表明 ,系统具有非接触、在线实时、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等优点 。
- 雷良育周晓军潘明清
- 关键词：轴承直径机器视觉边缘点
- 驱动桥疲劳性能试验系统设计及研究被引量：2
- 2008年
- 介绍了驱动桥疲劳性能试验方法,设计了驱动桥疲劳性能试验台,包括动力系统、液压系统、气动系统、惯量模拟组件和计算机测控系统等;对驱动桥疲劳性能试验台计算机测控系统软硬件进行了研究,设计了基于工控机总线结构的计算机控制系统,给出了硬件设计和系统软件方案;介绍了驱动桥疲劳性能测试的一般试验流程,并进行了性能试验。
- 满忠雷江守和王会永毛成涛潘明清纪华伟
- 关键词：驱动桥计算机控制系统
- 基于主元分析的支持向量数据描述机械故障诊断被引量：21
- 2006年
- 针对机械故障诊断缺乏故障样本的问题,提出了故障诊断单值分类法——支持向量数据描述法(SVDD)。这种方法只需要正常运行状态的数据样本,就可以建立单值分类器,区分出正常和异常状态。试验以轴承为研究对象,采用主元分析法(PCA)作数据前处理,提取振动信号的统计特征值,得到的主元特征指标输入到SVDD分类器进行训练和测试。试验结果表明,PCA对正常和故障样本有较大的区分度,SVDD分类器能很好的分辨出轴承正常和故障状态,并且对未知故障有良好的识别能力。
- 潘明清周晓军吴瑞明雷良育
- 关键词：故障诊断特征提取主元分析支持向量数据描述轴承
- 电控蓄压式液压加载在重型车桥台架试验中的应用被引量：2
- 2004年
- 本文介绍了电液加载系统的结构、工作原理以及试验过程中的加载控制策略。提出用电控蓄压式液压加载法实现重型车桥室内试验的垂向加载 ,采用电磁比例压力溢流阀和压力感知器通过工控机对系统压力进行闭环控制 ,从而对车桥垂向载荷实现了稳定可靠和宽范围的调控。
- 吴跃成吴瑞明潘明清周晓军
- 关键词：重型车桥台架试验汽车
- 驱动桥疲劳强化试验及疲劳寿命的置信区间估计被引量：6
- 2006年
- 利用分析法和试验法对驱动桥作台架疲劳强化试验。依据Miner理论推导出疲劳试验的数学模型,对比普通路面和强化路面的道路载荷谱得到强化系数,通过疲劳试验得到驱动桥的疲劳寿命。针对疲劳寿命估计的小样本问题,采用Bootstrap原理得到驱动桥疲劳寿命的置信区间。结果表明:台架疲劳强化试验能够有效地估计驱动桥的疲劳寿命,且缩短了试验周期,节约了试验成本。
- 潘明清周晓军雷良育吴瑞明
- 关键词：驱动桥BOOTSTRAP
- 汽车驱动桥的疲劳检测分析被引量：10
- 2003年
- 通过对汽车驱动桥的疲劳寿命基本原理的分析 ,提出了基于高程块和惯性飞轮的疲劳寿命试验方法 ,并对该方法的实现进行了探索 ,开发了HCQ3 0试验系统。
- 吴瑞明周晓军赵明岩潘明清
- 关键词：汽车驱动桥
- 驱动桥综合性能试验台计算机控制系统的研制被引量：4
- 2003年
- 针对驱动桥的总成性能 ,采用计算机测控系统实现了对驱动桥制动性能和疲劳性能的检测。介绍了性能试验台的总体结构及相应的软硬件设计方案。
- 潘明清周晓军雷良育吴瑞明
- 关键词：汽车驱动桥制动性能试验台计算机控制系统
- 基于信息谱熵的支持向量机机械状态识别被引量：15
- 2005年
- 特征提取是机械状态识别的重要内容。分析了机械振动信号的频谱特征,将二维信息谱熵作为机械状态的特征指标,应用到轴承的状态监测,直观地辨别出正常和故障两种状态。进一步将二维谱熵作为支持向量机(SVM)分类器的输入量,结果表明SVM具有良好的分类能力和计算效率,可以满足在线监测的要求。
- 潘明清周晓军杨辰龙庞茂
- 关键词：特征提取轴承支持向量机
