饶国强
- 作品数：14 被引量：190H指数：7
- 供职机构：装甲兵工程学院机械工程系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金军队科研计划项目更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术动力工程及工程热物理兵器科学与技术更多>>
- 模糊识别和随机森林算法在柴油机振动信号状态识别中的应用被引量：1
- 2008年
- 针对模糊识别算法中,样本特征向量中各参量(分量)对状态分类的贡献权重难以确定的问题,提出了利用随机森林算法对特征参量的重要度评估结果作为特征权重的方法。通过对柴油机台架试验振动信号的跟踪分析,获得了柴油机在磨合期、100摩托小时、200摩托小时、300摩托小时及400摩托小时5种不同使用期(典型状态)的75个振动信号样本,然后计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,利用随机森林算法进行特征选择,确定4个重要特征参量及其权重,用统计方法得出其隶属度函数,最后根据评价向量对样本进行识别,识别准确率达到94%以上。
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- 关键词：模糊识别
- 计算阶次分析中避免阶次混叠的滤波定阶方法及其应用被引量：11
- 2012年
- 针对计算阶次分析中的阶次混叠现象,分析了各阶次信号分量在频域范围的对应关系,并分析了在相同转速区间内信号的各阶次分量会发生频率重叠的问题;在此基础上提出了使用滤波器限制频率、确定阶次的方法,推导了滤波器截止频率选择和滤波后信号角域重采样阶次的确定原则。通过仿真信号分析和实际信号验证,提出的方法均能成功地解决阶次混叠问题,有效确定和降低了角域重采样阶次。
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- 关键词：抗混叠滤波
- 基于小波相关排列熵的轴承早期故障诊断技术被引量：75
- 2012年
- 针对机械系统早期故障诊断困难的问题,引入滤波效果良好的小波相关滤波法(Wavelet transform correlation filter,WTCF)和对信号微弱变化特征敏感的排列熵算法,定义一种新的小波相关排列熵(Wavelet correlation permutation entropy,WCPE)的概念,并提出基于WCPE的特征提取方法。对采集到的设备振动信号进行WTCF处理,得到信噪比较高的各层小波系数,在此基础上计算小波系数的排列熵复杂度,构造信号沿各小波分解层分布的WCPE特征矢量,并据此分析振动信号的微弱变化。通过对滚动轴承全寿命振动数据的分析,证明基于WCPE提取的信号特征不但能够准确表征轴承由正常状态到故障状态的详细变化过程,还能及时检测出轴承的早期故障。对比小波熵及小波相关特征尺度熵等其他早期故障诊断方法,该方法可显著提前滚动轴承早期故障的检出时间。
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- 关键词：滚动轴承
- 基于排列熵和神经网络的滚动轴承异常检测与诊断被引量：9
- 2013年
- 针对轴承不同状态下的复杂性特征,提出基于排列熵和神经网络的异常检测与诊断方法。介绍异常检测与诊断的原理,采用排列熵算法检测信号异常,提取能够敏感反映轴承不同异常模式(滚动体异常、内圈异常和外圈异常)的排列熵、嵌入维数及关联维数等复杂度参数形成特征向量,通过神经网络对异常模式进行分类识别。结果表明:排列熵算法可以定位异常发生的时刻,以时间序列的复杂性特征参数为输入的神经网络诊断方法能够有效识别轴承的不同异常模式。
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- 关键词：振动与波神经网络
- 排列熵算法研究及其在振动信号突变检测中的应用
- 排列熵算法由于计算简单，实时性高，能够较好的反映时间序列微小的细节变化，是一种检测复杂系统动力学突变的有力工具。阐述了排列熵算法的基本原理，通过仿真信号形象地说明了时间序列排列熵的变化情况，最后对某型坦克变速箱振动信号进...
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- 关键词：机械故障振动信号动力学分析
- 基于可变风险SVM模型的柴油机故障诊断技术被引量：2
- 2012年
- 针对传统故障模式识别方法不能区别不同误判所造成损失不同的问题,提出了可变风险支持向量机(SVM)模型,对传统SVM模型的最优分类面进行重新设计,在利用实际数据识别故障的同时融入专家经验,使故障识别结果更具可靠性,该方法已成功应用于柴油机故障诊断.
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- 关键词：柴油机故障诊断
- 模糊识别在变速箱状态识别中的应用研究
- 针对模糊识别算法中，特征向量样本中各分量对状态分类的贡献权重难以确定的问题，论文提出了将随机森林算法对特征参量的重要度评估结果作为特征权重的方法。以某型坦克变速箱3类状态27个特征样本集，针对随机森林算法确定的5个重要特...
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- 关键词：隶属度函数模糊识别坦克变速箱
- 文献传递
- 排列熵算法研究及其在振动信号突变检测中的应用被引量：50
- 2012年
- 排列熵算法具有计算简单、实时性高、能较好地反映时间序列数据微小的变化,已成为一种检测复杂系统动力学突变的有力工具。首先阐述了排列熵算法的基本原理,通过仿真信号的排列熵计算结果,说明了时间序列排列熵对信号突变的检测效果,最后以某型坦克变速箱振动信号为例,通过提取振动信号的峰峰值特征,形成新的时间序列数据用于排列熵的计算,结果表明排列熵值的变化能够有效反映信号的突变时刻。
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- 关键词：故障诊断突变检测振动信号
- 排列熵算法的应用与发展被引量：28
- 2012年
- 重点阐述了排列熵算法的基本原理,总结归纳了该算法在医学、生物和机械等领域的国内外研究和应用现状,最后展望了排列熵算法的未来发展趋势。研究表明：排列熵算法能够有效放大时间序列的微弱变化,且计算简单、实时性高,已在信号突变检测方面显示出良好的应用前景。
- 冯辅周饶国强司爱威孙野
- 关键词：突变检测
- 排列熵算法研究及其在振动信号突变检测中的应用
- 排列熵算法由于计算简单,实时性高,能够较好的反映时间序列微小的细节变化,是一种检测复杂系统动力学突变的有力工具。本文阐述了排列熵算法的基本原理,通过仿真信号形象地说明了时间序列排列熵的变化情况,最后对某型坦克变速箱振动信...
- 冯辅周饶国强司爱威吴广平
- 关键词：突变检测振动信号
- 文献传递
