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王亚超

作品数：14 被引量：74H指数：6
供职机构：燕山大学电气工程学院河北省工业计算机控制工程重点实验室更多>>
发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金更多>>
相关领域：电子电信机械工程电气工程自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 11篇期刊文章
  • 2篇学位论文
  • 1篇专利

领域

  • 4篇机械工程
  • 4篇电子电信
  • 4篇电气工程
  • 3篇自动化与计算...
  • 2篇一般工业技术
  • 1篇金属学及工艺

主题

  • 8篇局部均值分解
  • 6篇旋转机械
  • 5篇故障诊断
  • 3篇旋转机械故障
  • 3篇异步
  • 3篇特征提取
  • 3篇微分
  • 3篇机械故障
  • 2篇电动
  • 2篇电动机
  • 2篇电机
  • 2篇端点效应
  • 2篇旋转机械故障...
  • 2篇异步电动
  • 2篇异步电动机
  • 2篇异步电机
  • 2篇矢量控制
  • 2篇速度传感器
  • 2篇特征提取方法
  • 2篇无速度传感器

机构

  • 14篇燕山大学

作者

  • 14篇王亚超
  • 7篇孟宗
  • 5篇杨景明
  • 5篇杨波
  • 2篇王晓燕
  • 1篇闫晓丽
  • 1篇李姗姗
  • 1篇樊凤杰
  • 1篇魏立新
  • 1篇胡猛
  • 1篇侯新培

传媒

  • 2篇机械工程学报
  • 2篇计量学报
  • 2篇中国机械工程
  • 1篇电测与仪表
  • 1篇燕山大学学报
  • 1篇电工电能新技...
  • 1篇塑性工程学报
  • 1篇电机与控制应...

年份

  • 3篇2019
  • 2篇2018
  • 1篇2017
  • 1篇2016
  • 2篇2015
  • 4篇2014
  • 1篇2013
共 14 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于Gabor核的卷积神经网络改进算法及应用被引量：4
2018年
针对Le Net-5网络模型识别分类准确度问题,提出一种基于深度Gabor卷积神经网络的识别分类方法。在Le Net-5模型的基础上,引入了Gabor层,使用Gabor核作为提取图像特征的卷积核,Gabor卷积核从图像频域的不同尺度、不同方向上提取更多特征。为了避免网络训练中的梯度消失问题,使用Relu函数作为网络中的激活函数。将改进后的模型在MNIST手写体数据集上进行试验,识别正确率达到99. 34%。与支持向量机和卷积神经网络等分类方法作比较,结果表明,改进后的深度Gabor卷积神经网络的具有更高的识别性能。
杨景明周豪腾杨波王亚超魏立新
关键词：卷积神经网络特征提取
基于LMD和HMM的旋转机械故障诊断被引量：20
2014年
提出了基于局部均值分解(LMD)和隐马尔科夫模型(HMM)的旋转机械故障诊断方法。首先,对故障信号进行局部均值分解,提取瞬时能量作为故障特征向量;然后将故障特征向量输入HMM分类器进行模式识别,输出各状态的似然概率;以最大似然概率所对应的故障状态为诊断结果。通过滚动轴承点蚀故障诊断试验验证了该方法的有效性,并将其与基于EMD-HMM的故障诊断方法进行了比较。结果表明,基于LMD-HMM的故障诊断方法更适用于旋转机械的故障诊断。
孟宗闫晓丽王亚超
关键词：故障诊断旋转机械局部均值分解隐马尔科夫模型
基于局部均值分解和极值延拓的旋转机械故障特征提取方法被引量：1
2014年
局部均值分解对非平稳、非线性故障信号进行平稳化处理时表现出特有的分析能力，能够有效获得故障信号的时频特征，然而局部均值分解过程中存在的端点效应严重影响信号的分解效果。针对这一问题，提出了一种基于局部均值分解和极值延拓的旋转机械故障提取方法。首先采用极值延拓方法处理信号的两个端点，左、右端点均分别延拓2个极大值和2个极小值，然后对延拓后的信号进行局部均值分解，提取信号中包含的故障特征。仿真结果表明，经过极值点延拓后，局部均值分解过程中的端点效应得到了有效抑制，最后以轴承内圈故障为例在实验平台进行了实验研究，实验结果表明，该方法能有效提取出旋转机械故障特征。
孟宗王亚超王晓燕
关键词：计量学局部均值分解端点效应旋转机械
基于模糊EKF的异步电机无速度传感器矢量控制实验研究
近年来，无速度传感器矢量控制技术受到国内外学者的广泛关注，成为了电机控制领域的研究热点。本文在以DSP28335为控制器的三相异步电动机矢量控制实验平台上，对基于模糊扩展卡尔曼滤波器的异步电动机转速估计实验进行了深入研究...
王亚超
关键词：异步电动机扩展卡尔曼滤波器矢量控制无速度传感器
基于DLMD样本熵和模糊聚类的滚动轴承故障诊断被引量：9
2014年
针对传统的局部均值分解(LMD)方法不能有效提取微弱高频信号成分的问题,提出了一种基于微分的微分局部均值分解(DLMD)方法,在此基础上,将DLMD、样本熵和模糊聚类分析相结合,提出了一种基于DLMD样本熵和模糊聚类的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承振动信号进行微分局部均值分解,得到若干具有物理意义的乘积函数(PF)分量,然后求取各PF分量的样本熵并将其作为特征向量,最后通过模糊聚类对特征向量进行识别分类。实验结果表明,基于DLMD样本熵和模糊聚类相结合的方法能够准确、有效地对滚动轴承故障信号进行识别分类。
孟宗王亚超王晓燕
关键词：故障诊断滚动轴承模糊聚类
基于局部均值分解的旋转机械故障诊断技术研究
旋转机械在现代化机械设备占很大的比重,为其进行状态监测和故障诊断已经成为重要的研究课题。在故障诊断中,最关键的问题是提取故障特征信息和故障类型识别部分。局部均值分解（Local Mean Decomposition,LM...
王亚超
关键词：旋转机械局部均值分解故障诊断端点效应模糊聚类
基于微分局部均值分解的旋转机械故障诊断方法
本发明公开了一种基于微分局部均值分解(DLMD)的旋转机械故障诊断方法，其内容包括如下步骤：采用加速度传感器测试旋转机械设备，采集获得其振动信号；对获得的加速度振动信号，进行DLMD分解，得到若干PF分量和残余分量；求出...
孟宗王亚超樊凤杰
文献传递
基于模糊自适应扩展卡尔曼滤波器的异步电动机无速度传感器控制被引量：3
2019年
针对传统扩展卡尔曼滤波器(EKF)固定的噪声协方差矩阵在观测感应电动机转速时不能同时满足系统动态和静态下精确估计的问题,提出了一种模糊自适应调整噪声协方差的方法。该方法可以根据状态鉴别器输出状态,经模糊自适应调整噪声协方差矩阵参数,解决了系统在动态和静态时对噪声协方差矩阵中不同参数需求的问题。仿真表明所提模糊自适应EKF转速估计精度更高,有效地提高了系统的抗干扰能力。
杨景明王亚超杨波李明煜
关键词：扩展卡尔曼滤波器无速度传感器矢量控制
一种新的异步电机离线参数辨识方法被引量：3
2019年
针对传统离线参数辨识中存在易受干扰及误差累计等问题,提出一种新的异步电机离线参数辨识方法。该辨识方法采用折息递推算法,克服了传统递推最小二乘法存在的“数据饱和”问题;选择能够充分激励系统的伪随机序列作为输入信号,提高系统的抗干扰性。仿真分析和实验结果表明,参数辨识结果与设置的电机参数之间的误差均在3%以内,且通过折息递推方法得到的参数辨识结果相比于传统单相实验的辨识结果更稳定,证明了该辨识方法的实用性。
杨景明杨景明王亚超杨波
关键词：三相异步电机伪随机序列
基于微分局部均值分解的旋转机械故障诊断方法被引量：6
2014年
提出一种基于微分局部均值分解(Differential local mean decomposition,DLMD)的旋转机械故障诊断方法。该方法在局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)过程中融入微分和积分运算。对原始信号进行k阶微分,然后对微分后信号进行LMD分解,对分解得到的各乘积函数(Production function,PF)分量循环进行一次积分和一阶LMD分解,直至循环k次,得到m个PF分量和残余分量,将所有PF分量的瞬时幅值和瞬时频率组合,便可以得到原始信号完整时频分布。将该方法应用于旋转机械故障诊断研究中,通过仿真和试验进行分析研究,结果表明,基于微分局部均值分解的旋转机械故障诊断方法能够有效地抑制虚假干扰频率,提高旋转机械故障诊断准确性。
孟宗王亚超
关键词：旋转机械故障诊断
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