国家教育部“211”工程(S-0916)
- 作品数：5 被引量：56H指数：4
- 相关作者：汤宝平董绍江蒋永华邓蕾章国稳更多>>
- 相关机构：重庆大学更多>>
- 发文基金：国家教育部“211”工程国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：电子电信机械工程理学一般工业技术更多>>
- 基于特征值分解的随机子空间算法研究被引量：14
- 2012年
- 针对基于数据驱动的随机子空间法计算效率低下的问题,提出一种基于特征值分解的随机子空间算法,该方法通过对CH矩阵的特征值分解得到扩展可观测矩阵Tmi,进而识别出系统模态参数。相比于传统算法,该算法免去了对Hankl矩阵的QR分解及投影矩阵的SVD运算,从而大大节省了内存和计算时间。通过一个7自由度的数值仿真和重庆朝天门大桥模型的实例分析证明该方法在保持计算精度的情况下大幅度地提升了计算效率。
- 章国稳汤宝平孟利波
- 关键词：参数识别特征值分解
- 基于Littlewood-Paley小波支持向量机的故障诊断被引量：10
- 2011年
- 提出一种基于Littlewood-Paley小波支持向量机(LPWSVM)的旋转机械故障诊断模型。首先将故障信号EMD分解为平稳IMF分量,再选择表征故障调制特征的IMF分量并构造瞬时幅值Shannon熵作为故障特征矢量输入到LPWSVM中进行故障识别。EMD分解可自适应分离故障调制信号;瞬时幅值Shannon熵矢量的不同拉大了各类故障的互异性;Littlewood-Paley小波核是一种具有平移正交性的多维允许支持向量核函数,可以其正交性逼近二次可积空间上的任意函数,具有良好的作线性映射能力,因而LPWSVM在同等条件下比一般最小二乘支持向量机的学习精度和自适应识别能力要高,更适用于故障诊断等复杂模式识别问题。一个滚动轴承故障诊断实例说明该模型的有效性。
- 汤宝平李锋陈仁祥
- 关键词：故障诊断
- 无转速计的旋转机械Vold-Kalman阶比跟踪研究被引量：14
- 2011年
- 结合旋转机械升降速阶段振动信号的特点,提出一种无转速计的旋转机械Vold-Kalman阶比跟踪方法。该方法利用能量重心法对振动信号进行频谱校正,估计瞬时频率,获得参考轴转速信号,再对振动信号进行Vold-Kalman阶比跟踪,提取阶比分量。与需要转速计的经典Vold-Kalman阶比跟踪方法相比,该方法无需鉴相装置,完全用软件方式实现,算法精度高。仿真和应用实例分析结果表明此方法能够在时域中准确地提取幅值和频率变化的阶比分量。
- 邓蕾傅炜娜董绍江汤宝平
- 关键词：阶比跟踪瞬时频率估计
- 应用最优重分配小波尺度谱的小波脊线提取被引量：4
- 2012年
- 针对基于小波尺度谱的模极大值法提取小波脊线存在受噪声干扰影响大、高频部分频率分辨率低等缺点,提出一种基于最优重分配小波尺度谱的小波脊线提取方法。首先,优化M orlet母小波使其与信号特征成分实现最佳匹配,再对小波尺度谱进行重分配,提高尺度谱的时频聚集性;然后,对重分配尺度谱进行信号奇异值分解降噪,降低噪声干扰影响;最后,利用模极大值法提取出小波脊线,根据小波脊线与频率的关系得到信号的瞬时频率。仿真算例和实际工程应用结果表明,该方法能有效提取出强噪背景下的机械故障特征。
- 蒋永华汤宝平陈法法
- 关键词：小波脊线故障诊断
- 重分配小波尺度谱的时频分布优化方法研究被引量：14
- 2010年
- 针对重分配小波尺度谱存在着时、频分辨率不能同时达到最佳及当振动信号中存在着能量较大的噪声时会降低其时频分布可读性的缺陷,提出一种基于参数优化和奇异值分解(SVD)提高重分配尺度谱时频分布可读性的方法。首先利用Shan-non熵方法优化重分配尺度谱基函数的时间-带宽积(TBP),克服其时、频分辨率不能同时达到最佳的缺陷,再对重分配尺度谱进行SVD降噪降低噪声干扰影响,提高时频分布的可读性。最后用该方法对仿真信号和滚动轴承故障信号进行了分析,结果表明该方法的时频聚集性更好,抗噪能力更强,能更有效地识别强噪声背景下的机械故障特征。
- 汤宝平蒋永华董绍江
- 关键词：奇异值分解时频分析特征提取
