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基于离散GM(1,1)模型的武器备件故障率预测研究被引量：4: 2013年; 准确的武器备件故障率预测对制定精确的维修保障计划,降低维修保障费用等方面具有重大意义。通过对典型的故障率曲线的分析,依据灰色预测理论,在灰色GM(1,1)模型的基础上建立了离散的灰色GM(1,1)模型,通过实例对武器备件故障率进行了预测,为武器备件的故障率预测提供了一种新的途径和方法。; 邵延君马春茂潘宏侠刘永姜; 关键词：GM(1,1)模型

基于EEMD与FCM聚类的自动机故障诊断被引量：9: 2017年; 针对自动机使用中常见的故障检测与识别问题,考虑到自动机振动响应信号非线性、短时、瞬态和冲击特性,提出基于聚合经验模态分解(EEMD)和模糊C均值(FCM)聚类结合的自动机故障诊断方法。首先,使用EEMD分解方法对自动机的振动信号进行分解,结合相关系数提取前5个固有模态函数(IMF)分量的能量百分比作为特征值,再用模糊C均值聚类对特征值进行聚类分析。通过对自动机不同工况分别用EEMD和EMD方法进行故障分类识别对比,结果表明:所有样本的诊断结果与实际情况基本符合,证明EEMD法有更好的分类效果,分类正确率达93.75%。从而验证该方法能有效应用在自动机故障诊断中。; 张玉学潘宏侠安邦; 关键词：自动机模糊C均值聚类算法故障诊断

应用多参数融合与ELM的自动机故障诊断被引量：4: 2017年; 考虑到自动机工作环境复杂,各部件相互作用时间短,冲击性强从而导致各种响应信号相互叠加,敏感特征参量难以确定的问题,提出了一种应用多参数融合与ELM相结合的自动机故障诊断方法。首先,对自动机故障信号计算广义分形维数,在此基础上提取盒维数、信息维数、关联维数作为故障特征参量;然后引入信息熵模型,对自动机故障信号提取功率谱熵、奇异谱熵、特征空间谱熵作为特征参量来描述信号状态在频域、时域、时频域的能量变化;最后将特征参量输入到极限学习机中(ELM)进行分类。实验结果表明多参数融合能全面准确地反映故障信息,极限学习机学习速度快、结构简单,具有很好的故障分类效果。; 安邦潘宏侠赵雄鹏张青青; 关键词：信息熵极限学习机自动机故障诊断

应用HHT时频分析与SVM的自动机故障诊断被引量：5: 2015年; 提出了一种运用希尔伯特-黄(HHT)时频多尺度熵和支持向量机(SVM)对某导气式自动机进行故障诊断的方法。通过对其故障机理分析,找到易发生故障的位置;根据理论分析的结果设置了三种故障,采集了自动机的各工况振动信号。针对自动机工作时的短时冲击信号特征,运用聚合经验模态分解(EEMD)对自动机故障信号进行预处理,再通过Hilbert变换,计算信号的时频多尺度熵,作为自动机故障诊断的特征量。最后将特征向量输入支持向量机进行故障分类识别,证明了将HHT时频多尺度熵和SVM相结合在自动机故障诊断中的有效性。; 潘龙潘宏侠马白雪; 关键词：自动机支持向量机故障诊断

高速自动机AHP模糊综合评估方法被引量：4: 2016年; 针对某型高射机枪高速自动机多因素、多层次综合评估问题,构建了结合层次分析与模糊论的综合评估方法。利用学科专家意见法建立高速自动机评估因素体系,依据学科专家建立底层评估因素的模糊评估矩阵,采用层次分析法拟定出各层评估因素的权值,并通过一致性检测;底层评估结果即用作上层模糊评估矩阵,依据对应层的权值实施评估,获取此层评估结果。逐次进行运算直至最顶层,获得自动机评估量化结果与结论。将某型高射机枪自动机作为典型对其有效性进行了检验,结果表明该模型对于各个因素进行综合评估是科学有效的。; 潘铭志田园许昕缐立红; 关键词：层次分析法

智能轴承自供电结构设计及仿真分析被引量：4: 2023年; 针对旋转机械智能运维实时监测的工作需求,提出一种智能轴承自供电结构。根据电磁感应原理,该轴承结构从其旋转运动中采集电能,通过电压转换装置为轴承的传感器和无线传输组件供电,并将剩余的电能储存在超级电容中;建立有限元模型,通过与试验中不同转速下的有效电压进行对比验证模型的准确性;使用麦克斯韦电磁仿真软件,分析不同拓展环材料、气隙以及磁铁长度对电压值的影响。结果表明:在转速1758 r/min、气隙1.0 mm以及磁铁长度5 mm的条件下,可以得到10.65 V的有效电压以及1.04 W的最大输出功率,能够满足传感器和无线传输组件的正常工作要求。; 崔宝珍王浩楠彭智慧高乐乐; 关键词：滚动轴承深沟球轴承超级电容电压有效值

基于粗糙集与神经网络的齿轮箱故障诊断被引量：3: 2013年; 对粗糙集的属性离散化和约简算法进行了研究,提出了一种基于粗糙集与神经网络相融合的故障诊断方法。首先提出一种优化NS断点集的方法用于离散化决策表,然后采用差别矩阵和差别函数直接求取最小属性约简集,最后采用神经网络对JZQ-250齿轮箱进行故障诊断,并比较了约简前后特征集的诊断结果,实验表明粗糙神经网络能够简化网络结构,有较强的容错和抗干扰能力,且迭代次数少,收敛速度快,诊断精度高,是一种有效的齿轮箱故障诊断方法。; 刘慧玲潘宏侠王爱玉; 关键词：故障诊断齿轮箱粗糙集神经网络

基于小波信息熵归一化的齿轮箱可靠性研究被引量：1: 2014年; 针对目前可靠性分析方法必须采用很大的统计样本数据和采用概率统计方法计算齿轮箱可靠性的不足,提出了利用齿轮箱运行状态信息来实现小样本条件下齿轮箱可靠性估计的方法:基于小波信息熵归一化的可靠性估计。基于小波信息熵归一化的齿轮箱可靠性估计是对齿轮箱运行工程中的振动信号利用第二代小波包进行分解和重构计算,得到分解频带信号,然后计算分解频带信号的相对能量和小波信息熵归一化,最后根据小波信息熵归一化获得反应齿轮箱运行状态可靠性的指标——可靠度。在对齿轮箱可靠性估计的应用表明所提出的方法有效、合理,为齿轮箱在缺乏大样本数据、非概率统计条件的可靠性估计提供了方法。; 刘辉潘宏侠; 关键词：齿轮箱可靠度

基于分形滤波和局域波分解的齿轮箱轴承故障诊断: 2016年; 提出了一种基于分形滤波和局域波分解对齿轮箱进行故障诊断的方法。针对齿轮箱工作环境的影响,传感器采集的信号含有噪声干扰,先使用分维数作为模糊系统控制系数的分形滤波器对振动加速度信号进行处理,以提高信号信噪比,然后用局域波分解算法将消噪数据进行处理,得到基本模型分量和剩余成分,最后对每一个基本模型分量做出功率谱图进行频谱分析,从而识别出齿轮箱轴承故障。; 潘铭志王莲花许昕潘宏侠; 关键词：齿轮箱轴承故障诊断

Analysis of radar fault prediction based on combined model被引量：1: 2016年; Based on modeling principle of GM（1,1）model and linear regression model,a combined prediction model is established to predict equipment fault by the fitting of two models.The new prediction model takes full advantage of prediction information provided by the two models and improves the prediction precision.Finally,this model is introduced to predict the system fault time according to the output voltages of a certain type of radar transmitter.; 邵延君马春茂潘宏侠

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国家自然科学基金(51175480)

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