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张永平: 作品数：31 被引量：52H指数：4; 供职机构：盐城工学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目国家重点实验室开放基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程机械工程电子电信更多>>

合作作者

基于小波包和聚类算法的滚动轴承故障检测研究: 2023年; 针对Kmeans算法在滚轴故障检测中k值需要人工设定以及初始聚类中心的随机选取问题,提出I-Canopy-Kmeans算法的故障检测方法对其进行优化。该算法在初始聚类中心的随机选取方面,使用“最远最近”的原则,即在获取n个Canopy时,任意两个Canopy中心点之间的距离应该尽可能远,且第n个Canopy中心点应该是其他数据点与前面n-1个中心点最远距离中最小的一个;在阈值选取方面,使用欧氏距离求出所有数据点的均值点,再计算均值点到所有数据点的距离,并用L_(1)和L_(2)分别表示最远距离和最近距离,然后将(L_(1)+L_(2))/2赋值给阈值T1、(L_(1)+L_(2))/3赋值给阈值T2。实验结果表明,与传统Kmeans算法相比,I-Canopy-Kmeans算法的各项评价指标均有提高,其中IAR提高最多,达到了40.01%。; 杨健张永平; 关键词：故障检测轴承小波包聚类算法

一种基于改进YOLOv5的带钢表面缺陷检测方法及系统: 本发明提供一种基于改进YOLOv5的带钢表面缺陷检测方法及系统，其中方法包括：搭建改进的anchor‑freeYOLOv5网络；获取带钢表面图像；将所述带钢表面图像输入至所述anchor‑freeYOLOv5网络，获得带...; 张永平沈思洁徐森郭乃瑄孟海涛陈朝峰邵星

基于物联网和云计算的工业废气监控系统研究被引量：9: 2015年; 工业企业由于生产工艺等因素制约,在生产过程中容易产生大量污染气体,对生态环境、居民健康具有较大影响。提出基于物联网和云计算的工业废气智能监控系统。该系统利用物联网技术,感知和监测工业废气数据;利用云计算技术,存储和处理采集得到工业废气数据;利用数据挖掘技术,对采集到的大量工业废气数据进行分析与挖掘,寻找工业废气数据的规律,为污染气体控制与治理提供决策支撑。; 邵星王翠香陈伟张永平; 关键词：物联网云计算工业废气智能监控

空气质量预测方法及装置: 本发明实施例提供一种空气质量预测方法及装置。该方法通过获取目标日期之前一预设时间范围内的空气质量变化规律，然后根据目标日期之前一预设时间范围内的空气质量变化规律获取与目标日期相关联的空气质量历史数据，接着计算在目标日期出...; 张永平皋军刘其明孟海涛朱成许凯; 文献传递

一种基于最小二乘优化的压缩感知图像快速重建方法: 本发明公开了一种基于最小二乘优化的压缩感知图像快速重建方法，基于最小二乘方法实现信号的优化重构，利用新定义的整体相关性度量参数-整体相关度，选择针对图像信号的最相关...; 张永平王涛皋军邵星陈伟; 文献传递

农民资金互助平台个人信用评估系统: 本发明公开了一种农民资金互助平台个人信用评估系统，包括农村资金互助合作社管理平台，存储有一定地区范围内所有农村资金互助合作社成员的身份信息和经济状况；与农村资金互助...; 张永平王涛皋军邵星陈伟; 文献传递

一种基于MPLS的中大型企业网及其实现方法: 本发明公开了一种基于MPLS的中大型企业网及其实现方法，中大型企业网，包括Headquarter总部、一个Home Office分部、一个Mobile IPv6分部、四个办公分部分别为office#1、office#2、...; 张永平项慧慧孟海涛廖明军

基于一维卷积神经网络的轴承故障诊断方法及系统: 本发明提供基于一维卷积神经网络的轴承故障诊断方法及系统，其中，方法包括：步骤1：采集轴承故障数据；步骤2：划分轴承故障数据，获得训练集、验证集和测试集；步骤3：设置第一一维卷积神经网络；步骤4：根据训练集对第一一维卷积神...; 张永平罗煜坤徐森郭乃瑄孟海涛陈朝峰邵星

一种基于最小二乘优化的压缩感知图像快速重建方法: 本发明公开了一种基于最小二乘优化的压缩感知图像快速重建方法，基于最小二乘方法实现信号的优化重构，利用新定义的整体相关性度量参数‑整体相关度，选择针对图像信号的最相关原子，减少迭代次数,引入分块重构理论并重新设计分块大小和...; 张永平王涛皋军邵星陈伟; 文献传递

基于注意力机制的滚动轴承剩余使用寿命预测方法被引量：2: 2023年; 现有的轴承振动信号特征的提取方法过分依赖于专家的经验,同时在轴承的寿命预测过程中,存在因序列过长而导致的记忆力退化等问题,为此,结合卷积神经网络-注意力机制网络(CNN-attention)和基于注意力机制的Encoder-Decoder方法,提出了一种滚动轴承剩余使用寿命(RUL)的预测模型(方法)。首先,利用快速傅里叶变换(FFT)方法,将滚动轴承的初始振动信号转换成频域幅值信号;然后,设计了一种基于注意力机制的模型:其中,利用CNN-attention进行了退化特征提取,利用基于注意力机制的Encoder-Decoder网络进行了RUL预测,并进一步在远距离信号传输中解决了循环神经网络记忆衰退的问题;最后,为了验证特征提取模型以及寿命预测模型的有效性,采用PHM 2012轴承退化数据集,通过轴承加速退化PRONOSTIA实验平台进行了实验,并将其所得结果与未采用注意力机制模型的预测结果以及其他文献方法所得结果进行了对比。实验结果表明:与其他方法相比,基于注意力机制模型的方法平均绝对误差分别降低了29.41%、32.00%、29.56%、32.34%,平均得分分别提高了0.39%、0.98%、0.82%、15.46%。研究结果表明:在轴承RUL预测方面,基于注意力机制的轴承剩余使用寿命预测模型(方法)是有效的。; 卢瑾张永平