武建军
- 作品数：10 被引量：21H指数：2
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- 基于小波包-支持向量机的发动机泵机组故障诊断被引量：1
- 2008年
- 发动机泵机组由发动机、油泵以及增速器构成,泵机组故障的振动信号往往淹没在发动机的巨大振动中,对其进行故障诊断非常困难。本文利用频谱相加降噪以及小波多分辨率特性成功地将泵机组故障信号提取出来,并利用小波包与支持向量机理论相结合的方法,对泵机组的故障模式进行识别,取得了很好的效果。
- 武建军马振利郑胜强秦瑞胜权郭军
- 关键词：频谱小波支持向量机
- EMD模糊神经网络的发动机泵机组故障诊断被引量：1
- 2007年
- 提出了利用经验模态分解方法、神经网络和模糊诊断的方法进行发动机泵机组故障诊断;运用神经网络使故障诊断具有自适应、自学习能力。
- 武建军马振利
- 关键词：故障诊断经验模态分解神经网络
- 基于小波-支持向量机(SVM)的发动机泵机组故障诊断被引量：1
- 2007年
- 根据发动机泵机组中各部件在不同故障下的特征频率,利用小波变换多分辨率特性,提取出发动机泵机组的各类故障特征信号,经分析后找出故障原因。在确定故障原因的基础上,利用支持向量机原理在解决小样本、非线性、高维模式识别问题的优势,建立支持向量机故障诊断模型,对某发动机泵机组进行了故障诊断,得到了很好的效果。
- 武建军马振利张越萌杨旭
- 关键词：小波变换故障诊断支持向量机
- 基于信息熵的多样化军事任务油料保障能力评估被引量：2
- 2011年
- 基于信息熵理论,建立了多样化军事任务油料保障部(分)队的多属性评估模型,阐述了各评价指标权重的确定方法,得出了基于信息熵对油料保障部(分)队排序的方法。并结合案例,讨论了运用该模型进行评估的方法和详细步骤。
- 王帅周庆忠武建军秦瑞胜
- 关键词：信息熵多样化军事任务油料保障能力
- 自适应小波降噪的泵机组故障诊断被引量：8
- 2010年
- 泵机组故障诊断的难点在于信号特征向量的提取,而故障特征往往淹没在复杂的噪音中。本文利用自适应小波函数对采集到的振动信号进行降噪,滤掉了无关的噪声信息,根据振动能量的分布,对降噪过的信号进行四层小波包分解,提取出的特征向量分布明显。最后将分类特征向量输入神经网络进行训练,测试的结果证明,该方法识别精度高、速度快,具有良好的应用前景。
- 武建军邓松圣周爱华秦瑞胜
- 关键词：泵机组自适应小波降噪故障诊断神经网络
- 基于小波包-模糊神经网络的发动机泵机组故障诊断
- 2008年
- 提出了利用小波包分解、神经网络和模糊诊断的方法进行发动机泵机组故障诊断;运用小波包频带能量分解,可以在不丢失振动信息的情况下降低信号的维数,提高神经网络的识别能力;运用了神经网络使故障诊断具有自适应、自学习能力,对发动机泵机组的各类故障进行分类和训练,得到了满意的效果。
- 武建军马振利郑胜强秦瑞胜权郭军
- 关键词：故障诊断小波包神经网络
- 基于EMD-灰色关联降噪的泵机组故障诊断被引量：7
- 2010年
- 运用经验模态分解法获得一系列表征信号特征时间尺度的固有模态函数IMF,计算各个IMF与原信号之间的灰色关联度,剔除与信号关联度低的IMF,从而达到滤波的目的。通过对仿真信号和泵机组实测信号的诊断,证明了该方法的有效性和可行性。
- 武建军邓松圣周爱华秦瑞胜高明
- 关键词：灰色关联降噪故障诊断
- 基于ARMA神经网络的泵机组故障诊断
- 2010年
- 泵机组是保障油库正常作业的主要装备,也是一个有机的整体,采集的信号往往以几种故障状态的形式表现出来,因此对其进行故障诊断非常复杂。通过ARMA(时间序列分析法)提取振动信号中的振型参数、阻尼比、振型系数,然后利用BP神经网络进行模式识别。实验结果证明,利用ARMA与BP神经网络结合的方法,可以达到很好的识别效果。
- 武建军邓松圣周爱华秦瑞胜
- 关键词：泵机组故障诊断ARMABP神经网络
- 小波技术在车载发动机泵机组故障诊断中的应用被引量：2
- 2007年
- 利用小波变换理论的基本原理,对车载发动机泵机组中轴承的故障信号进行了处理,实测信号经小波分解和重构后,能有效地提取其中的信号特征。实验结果证明,小波分析能够根据被分析的信号特征,自适应地选择相关的频带,提高信号的时-频分辨率,突出故障信息,实现早期故障的高效诊断。
- 武建军马振利秦瑞胜杨旭张越萌
- 关键词：小波故障诊断
- 某车载泵机组故障诊断实例
- 2007年
- 介绍了运用振动分析仪和轴承应用专家软件,成功检测和诊断车载泵机组故障的情况。通过故障的分析和诊断结果,证明了早期故障诊断的重要性,可避免设备损坏事故的发生。
- 武建军马振利张越萌
- 关键词：轴承联轴节
