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国家自然科学基金(50775208)
国家自然科学基金(50775208)
- 作品数：27 被引量：141H指数：8
- 相关作者：李志农蒋静吕亚平范涛刘立州更多>>
- 相关机构：郑州大学南昌航空大学清华大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省教育厅自然科学基金湖南省机械设备健康维护重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 分数阶模糊函数在机械故障诊断中的应用研究
- 2009年
- 论述了分数阶模糊函数的定义、性质、算法,提出了一种基于分数阶模糊函数的机械故障诊断新方法。仿真研究表明,分数阶模糊函数继承了模糊函数的优点,能够很好的抑制Wigner分布中的交叉项干扰,从而有效提取故障特征。最后,将提出的方法应用到旋转机械故障诊断中,实验验证了提出方法的有效性。
- 刘立州李志农聂鹏
- 关键词：分数阶傅里叶变换分数阶模糊函数故障诊断
- 转子轴向碰摩非线性流固耦合动力学特性全自由度分析被引量：8
- 2008年
- 基于Jeffcott转子模型,用六自由度方法研究了考虑涡轮非线性流固耦合力的转子轴向碰摩动力学特性。通过响应分叉图、波形图、频谱图、轴心轨迹和Poincare图分析了在涡轮非线性流固耦合力作用下转子轴向碰摩的动力学表现。分析表明,非线性涡轮叶尖间隙流体激励力对转子轴向碰摩的非线性特性影响不很明显,只是在低转速时轴向振动碰摩响应中会出现更高阶的偶数倍频的超谐波成分。在高转速情况下,碰摩响应的波形和频谱不能明显反映具有弱非线性的涡轮叶尖间隙流体激励力对轴向碰摩非线性动力学特性的影响,而轴心轨迹和Poincare图则能反映这种影响,反映出碰摩响应中出现的轻微混沌。
- 袁振伟李志农王三保岳希明褚福磊
- 关键词：转子动力学动力学分析涡轮
- 机械故障诊断中的自适应报警技术
- 论述了现有的报警技术方法存在的不足,提出了一种新的机械故障诊断中的自适应报警技术,该方法可以根据历史数据确定报警值并设置报警线。实验结果表明该方法是有效的,它克服了设备状态监测中报警线的设置与设备运行情况变化无关的缺陷,...
- 李志农张遂强张新广刘志华冷传广
- 关键词：故障诊断概率神经网络
- 传统独立分量分析和变分贝叶斯独立分量分析的比较被引量：4
- 2010年
- 通过试验比较了传统的独立分量分析(ICA)和变分贝叶斯独立分量分析(VbICA)在源信号分离中的能力,试验研究表明,无噪声环境下的盲源分离,两种方法都能得到很好的分离性能.然而,噪声环境下的源信号分离,变分贝叶斯独立分量明显优于传统独立分量分析,特别是随着噪声的增强,变分贝叶斯独立分量的优势就越明显.另外,变分贝叶斯独立分量可以估计源信号的数目,而传统独立分量分析往往事先假设源信号的个数已知,否则无法进行源信号分离.
- 李志农范涛岳秀廷
- 关键词：独立分量分析盲源分离
- 转子碰摩故障的非线性频谱分析
- 提出了旋转机械转子碰摩故障的非线性频谱分析方法。该方法利用旋转机械的同步采样的输入输出信号得到转子碰摩故障的简化GFRF模型,并分析其特点及其与故障的联系。
- 蒋静李志农曾宇冬员险锋
- 关键词：转子碰摩非线性频谱分析旋转机械
- 基于量子粒子群优化的Volterra核辨识算法研究被引量：7
- 2013年
- 将量子粒子群优化(QPSO)引入非线性Volterra系统辨识中,提出基于量子粒子群优化(QPSO)的Volterra级数辨识方法,利用QPSO算法估计出非线性系统的Volterra核函数。将所提方法与传统的最小二乘(LMS)辨识方法进行比较,仿真结果验表明,在无噪声干扰下,所提方法与LMS方法都具有很好的辨识精度和收敛性。而在有噪声干扰下,无论在辨识精度、收敛性和抗干扰性方面,所提方法都优于传统的LMS方法,且随噪声的增强优势越明显。
- 李志农蒋静陈金刚邬冠华李学军
- 关键词：量子粒子群优化VOLTERRA级数非线性系统辨识
- 基于Volterra级数和SVM的旋转机械故障诊断方法研究被引量：3
- 2012年
- 提出一种基于Volterra级数和支持向量机的旋转机械故障诊断方法。该方法首先利用量子粒子群优化算法辨识出正常、转子碰摩、转子裂纹、基座松动四种状态下的Volterra核,分别利用一阶Volterra核和前三阶Volterra核作为特征向量,然后将这些特征向量输入到SVM(support vector machine)分类器中进行识别。实验结果表明,提出的方法是有效的,当利用一阶Volterra核作为特征向量难以区分故障时,可以利用更高阶的Volterra核作为特征向量来区别,这些体现出所提出方法在旋转机械故障诊断中独特的优势。
- 李志农蒋静赵匡肖尧先邬冠华
- 关键词：VOLTERRA级数故障诊断
- 基于Cohen类时频分布的机械故障源分离被引量：4
- 2010年
- 针对传统的机械故障源分离方法忽略信号非平稳性的不足,结合Cohen类时频分布和盲源分离各自的优点,提出一种基于Cohen类时频分析的机械设备非平稳信号盲分离方法,并通过均方根误差比较基于各种时频分布的盲源分离算法的分离性能。仿真和实验结果表明,提出的方法是有效的,机械设备非平稳信号的盲分离必须充分利用信号的非平稳性。
- 吕亚平李志农曾宇冬
- 关键词：盲源分离非平稳信号时频分布故障诊断
- 时频域机械故障源盲源分离综述被引量：2
- 2011年
- 论述基于时频分析的机械故障源盲分离方法,综述时频域盲分离的国内外研究现状。在此基础上,重点论述三种典型的时频域机械故障源分离(Cohen类时频域盲分离、分数Fourier变换域盲分离、EMD域盲分离)方法的技术现状,并进行比较。指出该领域内值得进一步研究的问题。
- 李志农吕亚平肖尧先
- 关键词：盲源分离时频分析故障诊断独立分量分析
- 局域均值分解方法在机械故障诊断中的应用被引量：6
- 2011年
- 局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)是近年来出现的一种新的时频分析方法。介绍局域均值分解的定义、基本算法。仿真验证LMD方法的有效性,结果表明LMD计算所得的瞬时频率均有物理意义,能更好地反映实际系统的状态。将该方法应用到轴承故障诊断中,实验证明该方法是有效的。
- 刘卫兵李志农蒋静易小兵
- 关键词：局域均值分解故障诊断非平稳信号时频分析特征提取
