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邓林峰: 作品数：43 被引量：271H指数：10; 供职机构：兰州理工大学机电工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金甘肃省自然科学基金更多>>; 相关领域：机械工程自动化与计算机技术电子电信交通运输工程更多>>

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基于改进LMD方法的故障转子振动分析被引量：5: 2015年; 针对三次样条插值(cubic spline interpolation,简称CSI)局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)方法在处理故障振动信号时准确性较低的缺陷,提出了一种集成自适应波形匹配、三次B样条插值(cubic Bspline interpolation,简称CBI)以及正交性判据(orthogonality criterion,简称OC)的LMD改进方法。首先,利用自适应波形匹配技术对原始信号进行数据延拓;然后,采用CBI代替CSI求解信号的上、下包络线,进而求得局部均值函数和包络估计函数;最后,以OC作为乘积函数(product function,简称PF)内部迭代过程结束的判断条件,形成一种改进的CBI-LMD方法。仿真分析与实验验证的结果表明,该改进方法具有更好的信号分解性能,能够准确有效地提取出复杂非平稳信号的重要特征。; 邓林峰赵荣珍靳伍银; 关键词：局部均值分解

基于KSLPP与RWKNN的旋转机械故障诊断被引量：10: 2016年; 针对旋转机械高维故障特征集识别精度低的问题,提出基于核监督局部保留投影(Kernel Supervised Locality Preserving Projection,KSLPP)与Relief F特征加权的K近邻(Relief F Weighted K-Nearest Neighbor,RWKNN)分类器相结合的维数约简故障诊断方法。该方法首先应用KSLPP提取故障特征集中的非线性信息,同时在降维投影过程中充分利用类别信息,使降维后最小化类内散度,最大化类间分离度;随后,将降维后得到的低维敏感特征集输入RWKNN进行模式识别,RWKNN能够突出不同特征对分类的贡献率,强化敏感特征,弱化不相关特征,提升了分类精度和鲁棒性。最后,通过典型转子实验台的故障特征集验证了该方法的有效性。; 王雪冬赵荣珍邓林峰; 关键词：故障诊断 RELIEF

一种用于离心泵振动监测与故障预警的装置及方法: 本发明公开了一种用于离心泵振动监测与故障预警的装置及方法。其中，离心泵的振动状况采用压电式振动加速度传感器进行拾取，并通过多通道数据采集卡输入主计算机形成离心泵振动信号。利用该装置进行振动监测与故障预警的方法，包括：模拟...; 邓林峰赵荣珍杨军虎杨超户文刚张琛; 文献传递

基于ReliefF和遗传算法的故障特征筛选方法: 针对机械设备故障数据集的高维和海量引发的'维数灾难'问题,提出一种基于RelieflF算法和遗传算法相结合的有效故障特征筛选方法.首先,对经滤波消噪后的故障信号进行量化故障特征提取,提取出时域、频域、小波包频带能量作为原...; 赵荣珍李坤杰邓林峰; 关键词：机械设备故障特征遗传算法; 文献传递

数据驱动的机械装备信息化技术发展趋势探讨: 对机械装备信息技术向数据库知识发现方向发展引发出的新问题进行了探讨.在对粗糙集理论中的数据分类概念进行分析基础上,建立了一种基于数据分析的知识粒度变换空间结构模型.该模型表明应首先获得蕴含有所期待知识的真实数据资源,其次...; 赵荣珍李朝晖邓林峰; 关键词：机械装备故障诊断优化运行信息化技术; 文献传递

基于SVD-EEMD和TEO*的滚动轴承弱故障特征提取被引量：19: 2019年; 将奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)与集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)进行结合,提出一种适用于滚动轴承弱故障状态描述的敏感特征提取方法。为提高信号故障信息的提取质量,对采集信号进行相空间重构得到一种Hankel矩阵。根据该矩阵的奇异值差分谱,确定降噪阶次进行SVD降燥。用EEMD分解降噪后的信号可获得11个本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)和1个余项。依据建立的峭度-均方差准则,筛选出一个能够有效描述故障状态的敏感IMF分量,计算其相应的Teager能量算子(Teager energy operator,简称TEO),对此TEO进行Fourier变换,实现了对滚动轴承弱故障模式的有效辨识。用美国凯斯西储大学公开的滚动轴承故障信号对所建立的方法与传统EEMD-Hilbert法和EEMD-TEO方法进行对比,结果表明:经本方法提取的敏感特征能准确突显滚动轴承故障频率发生的周期性冲击,可准确识别其故障类型。; 张琛赵荣珍邓林峰吴耀春; 关键词：奇异值分解

局部费歇尔判别分值在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：2: 2017年; 为精确、高效地识别出滚动轴承不同程度、不同类型的故障,提出一种基于局部费歇尔判别分值(Localized fisher discriminant score,LFDS)的故障诊断方法。该方法首先从时域、频域及时频域构造原始故障特征集;然后运用LFDS选择出其中最能反映故障本质的敏感特征子集;最后将选择出的特征子集输入到最小二乘支持向量机进行模式识别。用滚动轴承一组故障特征数据集进行验证。结果表明,经LFDS选择出的特征能显著表现出不同故障类别间的差异。; 王雪冬赵荣珍邓林峰张亚龙; 关键词：故障诊断最小二乘支持向量机

基于变分模态分解奇异值熵的滚动轴承微弱故障辨识方法被引量：16: 2018年; 针对滚动轴承微弱故障难以识别的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与奇异值熵融合的滚动轴承微弱故障辨识方法。该方法对滚动轴承的振动信号进行VMD分解获得4个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),并根据一种均方差-欧氏距离指标选择出含丰富故障信息的IMF分量进行信号重构;对重构信号进行奇异值分解获得奇异值对角阵,进而结合信息熵理论求取对角阵的奇异值熵;利用奇异值熵的大小区分滚动轴承的工作状态和故障类型。用美国西储大学的滚动轴承振动信号对所述方法进行验证的结果表明:相比传统EMD奇异值熵故障诊断方法,该方法能够更清晰地划分出滚动轴承微弱故障的类别区间,有助于实现微弱故障类型的准确辨识,为滚动轴承微弱故障诊断提供了一种可靠的评估依据。; 张琛赵荣珍邓林峰; 关键词：滚动轴承

基于粒计算的旋转机械故障诊断知识发现方法研究: 故障诊断技术对于维护机电设备的安全、高效运行至关重要，在现代化工业生产过程中发挥着巨大作用。但是，由于大型旋转机械设备的复杂性，通过获取动态数据进行故障诊断变得非常困难，其中最主要的难点就在于故障知识发现始终未能取得突破...; 邓林峰; 关键词：旋转机械故障诊断知识发现粒计算主元分析局部均值分解; 文献传递

一种滚动轴承早期损伤状态的振动监测方法: 本发明公开了一种滚动轴承早期损伤状态的振动监测方法，将滚动轴承承载区的早期损伤划分为外圈损伤、内圈损伤和滚动体损伤，模拟这3种早期损伤状态并采集相应的振动信号；利用小波消噪方法对振动信号消噪处理，提取消噪后信号的振动烈度...; 邓林峰赵荣珍郑玉巧