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基于EEMD和混沌的信号特征提取方法及应用被引量：8: 2013年; 提出了一种基于集合经验模态分解（EEMD）和混沌相结合的信号特征提取方法，应用于婴儿呼吸信号哮喘检测中。EEMD把呼吸的局部信号分解成一系列频率从高到低的模态分量，对各分量与局部呼吸信号进行相关分析，并给出各分量的Hilbert谱，通过局部分析的结果初步判断婴儿是否患有哮喘；然后，以EEMD局部信号检测出来的信号频率作为混沌振子检测的频率，对全局呼吸信号进行整体检测及分析，由混沌的间歇周期可以得出原始呼吸信号的频率，准确确定婴儿哮喘诊断结果。对EEMD和混沌算法的应用存在的问题进行了改进，将其应用到实测信号的分析中，验证了方法的有效性。该方法能够正确地反映信息特征，准确率高。; 张淑清董璇翟欣沛龚政; 关键词：计量学

直动型溢流阀非线性动力学行为研究被引量：14: 2013年; 针对溢流阀阀芯震颤导致液压系统产生非线性振动问题,建立了溢流阀非线性动力学模型,利用MATLAB/Simulink进行了数值仿真。研究了受自身结构参数和外部主要因素影响下溢流阀的非线性动力学行为。研究结果表明,对溢流阀非线性动力学行为进行研究能够发现系统参数对溢流阀动态特性的影响规律,对优化溢流阀的结构参数、提高溢流阀运行的稳定性、防止液压系统产生自激振荡有重要的理论指导意义和工程实际意义。; 姜万录朱勇杨超; 关键词：非线性动力学溢流阀数值仿真自激振动

基于混沌弱信号检测的轧机故障诊断研究被引量：7: 2011年; 为检测强噪声背景下轧机的转子和齿轮故障,给出了一种Duffing方程检测微弱信号的算法.设计加入待检信号后的混沌振子方程,检测出转子发生早期碰摩以及齿轮偏心和单齿缺陷故障.故障诊断实验可以证明利用Duffing振子的间歇混沌现象对强噪声背景中轧机故障的微弱特征信号进行检测的有效性,与相关函数法比较,证明此方法的优越性.; 郭玉秀倪晓红王玉田; 关键词：混沌 DUFFING振子故障诊断轴承齿轮

基于小波脊线的混沌运动识别新方法被引量：1: 2013年; 基于小波脊线和混沌理论,提出了一种基于小波脊线法的混沌运动识别新方法。首先对Lorenz系统进行了从周期运动到混沌运动的详细演化分析,通过对相轨迹图、功率谱密度图和小波脊线图的对比,证明了小波脊线可以有效地区分系统的周期运动、倍周期分岔运动及混沌运动。然后通过对多个典型混沌系统进行分析,归纳总结了混沌运动在小波脊线图上表现出的规律性和细节特征。最后证明利用小波脊线法可以对混沌运动和随机噪声进行清晰的区分。; 姜万录李宁宁朱勇; 关键词：小波脊线 LORENZ系统

第二类管道效应对电液伺服系统动态特性影响的研究被引量：4: 2013年; 用功率键合图建模方法对阀控对称缸位置伺服系统进行了非线性建模及仿真,针对阀控系统中的第二类管道效应作了深入研究,揭示了第二类管道效应对系统动态特性的影响规律。研究表明:阀控系统的小管径及长管道,有利于抑制系统的非线性振动,以提高系统的稳定性,但延长了系统的动态响应时间;对于大管径及短管道的阀控系统,动态响应较快,但易出现非线性振动,相对稳定性较差;刚性管道比柔性管道响应速度快,但易受安装环境限制。管道的选择需要综合考虑响应速度、稳定性和安装条件三方面的因素进行优化设计。研究结果可为阀控液压系统的优化设计及管道动态特性的研究提供借鉴。; 朱勇姜万录杨超刘云杰; 关键词：阀控系统动态仿真

小波脊线解调与两次EMD分解相结合的故障识别方法及应用研究被引量：11: 2013年; 提出了一种基于小波脊线解调与两次经验模态分解(EMD)相结合的故障识别方法,用于轴向柱塞泵的故障诊断。结合EMD与小波脊线法在处理非平稳信号方面的优势,首先对故障原始信号进行了EMD分解,利用边际谱发现故障发生时的共振频带范围并据此找出对故障敏感的固有模态函数(IMF)分量,然后对该敏感IMF分量分别进行小波脊线解调和Hilbert解调,最后通过比较两种解调方法解调后敏感分量的时频谱和三维谱图发现,小波脊线解调比Hilbert解调具有更高的时频定位精度和抗干扰能力。此后,分别对小波脊线解调与Hilbert解调后的敏感分量进行EMD再分解,利用所得的各阶二次IMF分量的归一化特征能量来构造特征向量,得到液压泵5种典型状态的样本集,结合K均值聚类算法对故障状态进行识别。研究结果表明,与采用Hilbert解调处理方法相比,利用2次EMD分解与小波脊线解调相结合的故障特征向量提取方法显著提高了故障识别准确率,故障确诊率可高达92%。; 姜万录刘云杰朱勇; 关键词：EMD 小波脊线特征向量 K均值聚类

滑动去趋势波动分析在电能质量暂态扰动检测中的应用被引量：7: 2012年; 针对电能质量暂态扰动信号的不规则性和突变性特点,提出了一种基于滑动去趋势波动分析的电能质量扰动检测新方法。扰动的发生使原信号的相关性特征发生变化,而去趋势波动分析的波动参数对这种变化反应敏感。通过滑动窗构建波动参数曲线,不仅能够对扰动时刻进行准确定位,而且可以确定电压暂升、暂降等典型暂态扰动的电压波动幅值。试验结果证明了该方法的有效性,与基于小波变换的检测方法相比,所述方法在抵御噪声干扰方面更具优越性。; 张淑清翟欣沛刘永富唐佰文赵玉春; 关键词：电能质量

基于多重分形去趋势波动的机械故障诊断新方法被引量：3: 2012年; 针对旋转机械系统故障信号的非平稳性、非线性等复杂特征，给出一种基于多重分形去趋势波动分析的机械故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行去趋势处理，再结合多重分形理论提取多重分形谱面积和多重分形熵两个分形参数，并将其作为故障诊断的新判据，最后通过实验结果证明了方法的有效性，从而为机械故障诊断提供了一种新的方法。; 王书涛李梅梅张淑清张金敏赵玉春; 关键词：计量学故障诊断

PARAMETERS DETERMINATION METHOD OF PHASE-SPACE RECONSTRUCTION BASED ON DIFFERENTIAL ENTROPY RATIO AND RBF NEURAL NETWORK被引量：4: 2014年; Phase space reconstruction is the first step of recognizing the chaotic time series.On the basis of differential entropy ratio method,the embedding dimension opt m and time delay t are optimal for the state space reconstruction could be determined.But they are not the optimal parameters accepted for prediction.This study proposes an improved method based on the differential entropy ratio and Radial Basis Function(RBF)neural network to estimate the embedding dimension m and the time delay t,which have both optimal characteristics of the state space reconstruction and the prediction.Simulating experiments of Lorenz system and Doffing system show that the original phase space could be reconstructed from the time series effectively,and both the prediction accuracy and prediction length are improved greatly.; Zhang ShuqingHu YongtaoBao HongyanLi Xinxin

基于盲源分离的液压泵复合故障诊断被引量：1: 2014年; 当机械设备多故障并发时,在每个测点测得的信号往往是多个故障信号的叠加,傅里叶变换、小波变换等传统方法都难以有效地分离故障特征。为了克服上述方法的缺陷,利用基于峭度的独立成分分析算法RobustICA对复合故障信息进行分离,提取故障特征。对4种不同信号进行随机混叠而生成的混合信号进行分离,仿真验证了RobustICA算法的有效性。最后,对轴向柱塞泵出现滑靴与斜盘磨损时的复合故障振动信号进行了分离实验,达到了良好的分离效果,证明了该方法对于液压泵复合故障振动信号进行分离的有效性。; 姜万录赫金娜张生; 关键词：峭度

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国家自然科学基金(51075349)

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