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结合相空间和LS-SVM的风机状态预测方法被引量：2: 2013年; 针对风机运行过程中存在的非线性非平稳特征,提出一种相空间与最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的风机状态预测方法。首先利用相空间重构方法将一维的时间序列拓展到高维相空间中,还原出风机运行的动力学行为;然后将高维空间中的拓扑结构输入到最小二乘支持向量机中,利用其非线性拟合的优势,最终实现风机状态的趋势预测。利用该方法与BP神经网络方法分别对工业现场的风机振动信号进行对比分析,最大预测误差从7.22%下降到3.75%,说明在相同样本数的条件下,新方法能够更准确地预测风机的振动状态,可为维修决策提供更可靠的数据支持。; 王晓景黎敏阳建宏王蓬李春杰; 关键词：风机故障诊断支持向量机

基于拉普拉斯权重的低速重载设备声发射信号趋势分析被引量：1: 2014年; 利用声发射技术对低速重载设备进行状态监测是目前较为常用的手段之一。但由于声发射信号的特征量众多,且各个特征量对故障的敏感程度不同,因此,在设备状态趋势分析中选择合适的特征量来反映设备的劣化趋势则显得尤为重要。提出了基于拉普拉斯权重的低速重载设备声发射信号趋势分析方法。根据拉普拉斯映射原理,利用样本间的聚类特性,对声发射的各个特征量的重要性进行排序分析,并以此作为权重系数,将原来的多个特征量融合得到一个综合特征LA。该特征不仅能反映出声发射产生的物理过程,又能突出关键特征量的作用。利用高炉皮带轴承的实测数据进行验证,实验结果表明,新方法能有效地刻画低速重载轴承的劣化趋势,综合特征LA对轴承的故障严重程度较敏感。; 黎敏王晓景阳建宏; 关键词：声发射

改进的谱相关分析方法及其在故障诊断中的应用被引量：1: 2013年; 提出一种基于峭度能量的谱相关分析方法.它利用每个循环频率切片的峭度值来衡量该循环频率的调制能力,并以此作为加权因子进行循环频率的能量累积,最终实现故障特征的有效提取.相对于传统的谱相关分析方法,本文方法降低了信号中多倍频谐波对故障特征频率的干扰,能更清晰准确地提取出故障频率特征.利用传统的谱相关分析方法、本文方法和共振解调三种方法对仿真信号、低速重载试验台的滚动轴承外圈故障信号进行分析,证明了本文方法的有效性.; 路俏俏黎敏王晓景; 关键词：信号处理谱密度滚动轴承故障诊断

基于信息熵的轧辊裂纹声发射三维定位方法被引量：3: 2013年; 在平整机的轧制过程中,轧辊表面承受巨大的接触应力、交变应力和摩擦力作用,易产生裂纹。在复杂载荷的作用下,裂纹会成为疲劳核心,其尖端的应力急剧增加并导致裂纹扩展,严重时会造成断辊事故发生。同时,裂纹的不断扩展伴随着应力波的释放,产生声发射(Acoustic emission,AE)现象。利用声发射技术对平整机轧辊裂纹进行定位,不需要全辊身进行逐点扫描,检测效率高,实时性好。针对平整机轧辊的声发射三维定位中存在的定位'多源性'干扰问题,提出基于信息熵的轧辊裂纹声发射三维定位方法。利用信息熵对声发射参数进行权重的量化,进而获得评价轧辊状态的综合指标;根据正常辊综合指标的分布,确定干扰源的指标范围;利用此范围将裂纹辊中的干扰源有效剔除,进而提高裂纹辊的定位精度。利用该方法对某钢厂冷轧平整机的正常辊和裂纹辊的试验数据进行分析,处理前后的结果验证了方法的有效性,为准确及时地检测出裂纹的位置信息、保证轧辊的安全生产提供有力的数据支持。; 路俏俏黎敏王晓景徐金梧; 关键词：声发射信息熵

基于信息熵的循环谱分析方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：15: 2015年; 滚动轴承出现故障时的振动信号往往具有周期性的冲击特征,在频谱中会出现多倍频调制的宽频信息。当利用传统的循环谱分析方法(Cyclic Spectrum Density,CSD)进行分析时,在谱图中往往包含着较多的噪声干扰成分,难以准确提取出滚动轴承的故障特征。因此,提出一种基于信息熵的循环谱分析方法(Cyclic Spectrum Density based on Entropy,CSDE),利用每个循环频率切片的熵值大小来衡量该循环频率的信息量,以表征该循环频率的调制能力,并以此作为加权因子,对每个循环频率赋予不同的权重大小,以弱化干扰频率的影响,最终实现故障特征的提取和故障严重程度的判断。分别利用共振解调、CSD和CSDE三种方法对实验台滚动轴承外圈故障和工业现场大脱硫风机滚动轴承故障进行分析,验证了新方法在滚动轴承故障诊断中的有效性。; 黎敏阳建宏王晓景; 关键词：滚动轴承信息熵循环谱特征提取

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王晓景