崔厚玺
- 作品数：15 被引量：63H指数：3
- 供职机构：中国石油大学（北京）机械与储运工程学院更多>>
- 发文基金：中国石油天然气集团公司石油科技中青年创新基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”北京市科技新星计划更多>>
- 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理学更多>>
- 基于信息熵神经网络的风力发电机故障诊断方法研究被引量：25
- 2009年
- 风力发电机组运行工况复杂多变,振动信号呈非平稳性和复杂性等特点,不同负载下信号能量分布差异较大,传统的时、频域特征参数不具纵向可比性,无法判别振动变化来自设备故障还是负载变化。针对以上特点,选择受机组工况变化影响较小的信息熵作为信号特征参数提取,通过描述信号总体统计特性判断设备状态,将齿轮各典型状态模式下的振动特征信息熵值作为网络的输入样本,通过训练前向传播back propagation(BP)神经网络,建立齿轮状态识别模型。利用新样本验证,结果与实际情况吻合得很好,表明该方法对风力发电机齿轮故障诊断的有效性和实用性。
- 张来斌崔厚玺王朝晖段礼祥
- 关键词：信息熵神经网络风力发电机故障诊断
- 基于小波包特征熵SVM的压缩机气阀故障诊断研究被引量：2
- 2009年
- 针对气阀信号信噪比低、特征提取困难及故障样本较少、难以建立可靠的故障识别模型的问题,提出基于小波包特征熵支持向量机的气阀故障诊断方法。首先选择容错性较强的信息熵作为特征参数,通过对信号小波包分解,提取故障敏感频带的小波包特征熵作为输入向量,采用仅有的故障训练样本构建SVM分类器,建立气阀故障诊断模型。试验表明,该方法对小样本情形下气阀故障的非线性模式分类问题体现了良好的适应性,且具有特征提取工作量小的特点。
- 崔厚玺张来斌王朝晖段礼祥
- 关键词：SVM分类器压缩机气阀故障诊断
- 机械设备状态监测与故障诊断技术服务
- 张来斌段礼祥梁伟樊长博南洋崔厚玺柳楠
- 服务内容：整个项目的服务内容包括关键设备的测试、现场人员培训、诊断仪维护升级三大部分。1、关键设备的测试：(1)关键设备定期测试；(2)异常设备的加密测试；(3)临修设备的送修评定及维修后设备的质量评定；2、现场人员培训...
- 关键词：
- 关键词：机械设备状态监测故障诊断
- 风力发电机齿轮箱故障诊断研究
- 随着风电事业的飞速发展，风机机组的状态监测与管理工作提上日程。风机机组以其工况瞬变、振动信号复杂、噪声成分多的特点给诊断工作带来很大不便。
本文以风力发电机组齿轮箱为研究对象，深入研究了各部件的故障机理，利用振...
- 崔厚玺
- 关键词：风力发电机交变负荷故障诊断
- 应用倒频谱分析法对风力发电机组齿轮箱故障诊断被引量：26
- 2006年
- 针对风力发电机组齿轮箱运行环境恶劣,故障信号中调制边频带复杂这一特点,采用基于倒频谱方法对故障特征进行了分析,提高了故障诊断的准确性,并给出了应用实例,为风力发电机组设备管理与诊断提供了一种有效的途径。
- 樊长博张来斌殷树根陈朝晖王朝晖崔厚玺
- 关键词：故障诊断倒频谱
- 基于信息熵融合的压缩机故障诊断方法研究
- 压缩机属于通用机械,用途广泛,更是石油、石化行业中的关键设备,其结构复杂,故障率高,一旦出现故障,常引发连锁反应,造成巨大损失与严重后果,对其故障诊断具有重要意义。本文以压缩机为研究对象,从故障的定量诊断、故障预示与预后...
- 崔厚玺
- 关键词：压缩机故障诊断信息熵
- 基于谱熵及分形理论的压缩机气阀故障诊断被引量：2
- 2009年
- 压缩机组振源较多,振动信号背景噪声强烈、干扰大,通过检测振动信号细微特征变化识别故障征兆异常困难。为此,从系统特性的角度出发,选择信息熵及分形维数作为特征参数,提取气阀无故障、轻微漏气与严重漏气3种典型故障信号特征,采用聚类分析方法来判断气阀故障。应用表明,较之传统的诊断方法,基于谱熵及分形理论的诊断方法具有故障特征提取工作量小、容错性强、准确率高的特点。
- 崔厚玺张来斌段礼祥秦才会
- 关键词：压缩机气阀分形维数
- 基于振动信号系统特性分析的压缩机气阀故障诊断研究
- 由于压缩机组振源较多，信号背景噪声强烈，干扰大，且工作过程不稳定及初始条件不同，因而通过检测信号细微特征识别故障征兆异常困难。为此采用信息熵、混沌及分形理论从系统特性的角度对信号分析。通过定义高频谱熵，并结合混沌相图与分...
- 崔厚玺张来斌王朝晖段礼祥付强
- 关键词：压缩机气阀故障诊断振动信号
- 文献传递
- 基于经验模态分解的功率谱分析法诊断往复压缩机气阀故障被引量：3
- 2008年
- 往复压缩机气阀是整个机体中故障率最高的部件,针对其信号成非线性、非平稳性,故障模式难以辨识的特征,提出基于经验模态分解的功率谱分析方法。EMD方法具有自适应特点,能够突出表现信号的局部特征和时变特性,适合处理非线性、非平稳信号。对气阀信号按频率由高到低分解为有限个固有模态函数之和,选择对气阀故障敏感的IMF分量进行功率谱分析,从而获得高信噪比故障特征。应用结果表明,该方法较传统频谱分析,突出了气阀信号的故障信息,提高了诊断的准确性。
- 毛仲强赵秀梅崔厚玺樊长博
- 关键词：压缩机气阀故障诊断EMD功率谱分析
- 基于振动信号系统特性分析的压缩机气阀故障诊断研究
- 由于压缩机组振源较多,信号背景噪声强烈,干扰大,且工作过程不稳定及初始条件不同,因而通过检测信号细微特征识别故障征兆异常困难。为此采用信息熵、混沌及分形理论从系统特性的角度对信号分析,通过定义高频谱熵,并结合混沌相图与分...
- 崔厚玺张来斌王朝晖段礼祥付强
- 关键词：压缩机气阀故障诊断振动信号系统特性
- 文献传递
