李艳萍
- 作品数：40 被引量：94H指数：6
- 供职机构：西南交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划“十一五”国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：交通运输工程机械工程自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种基于轮对横移量的蛇行状态识别方法
- 本发明公开了一种基于轮对横移量的蛇行状态识别方法，属于列车运行监测技术领域，包括：S1、构建车辆运行数据集；S2、对车辆运行数据集中的轮对横移信号进行分析及检验，得到蛇行状态分类结果；S3、基于车辆运行数据集中的传感器测...
- 杨宜坤宁静宁云志吴国超李艳萍陈春俊
- 迁移学习在轴承保持架故障诊断中的研究
- 2023年
- 针对滚动轴承保持架由于故障频率太小容易被噪声干扰,振动分析等传统故障检测方法检测困难,特征较难提取的问题,提出一种基于迁移学习的轴承保持架的故障诊断算法。利用数据量较多但缺少保持架故障相关数据的凯斯西储大学的轴承振动加速度数据集进行模型训练,提取出重要的模型参数信息,然后在此基础上,利用此模型参数在少量的齿轮箱轴承保持架振动加速度数据上进行迁移学习,实现对齿轮箱轴承保持架的故障识别,实验表明该迁移学习方法在识别滚动轴承保持架上是有效的。
- 李继光苏燕辰任继炜李艳萍
- 关键词：故障诊断保持架卷积神经网络
- 最优共振频带提取的高速列车轴承故障诊断
- 2022年
- 在非高斯噪声与周期振动信号的干扰下,高速列车轴承的故障特征提取较为困难,针对这一问题,提出了一种新的最优故障频带的判别方法,并通过经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)对故障频带进行提取,从而实现高速列车轴承故障的有效诊断。该方法首先提供了完整的频域分割框架,得到不同中心频率、不同带宽的频带分布;为了得到各频带所包含的故障信息含量,提出了新的故障特征指标HSIB,根据HSIB的变化趋势识别最优频带;最后进行经验小波变换,将选取的故障频带通过正交滤波器组,对得到的分量信号进行Hilbert变换,得到轴承的故障特征频率。通过仿真和实验数据验证,选取的最优频带包含了丰富的故障信息,可以准确地提取出轴承故障特征频率的基频和倍频成分,有效确定轴承故障。
- 刘玉婷林建辉李艳萍赵值正
- 关键词：滚动轴承
- 一种列车万向轴动不平衡特征谱线提取方法
- 本发明公开了一种列车万向轴动不平衡特征谱线提取方法，该方法结合了双树复小波包、奇异值差分谱和包络谱，其中，由于对万向轴振动信号进行双树复小波包变换，不仅能够保证信号平移不变性，还不会造成频率混叠、掺入虚假频率信号。而且根...
- 王开云李倩林建辉杨敏李艳萍
- 文献传递
- 一种高速列车小幅蛇行运行特征的快速提取方法
- 本发明公开了一种高速列车小幅蛇行运行特征的快速提取方法。针对现有方法无法快速识别高速列车小幅蛇行运动状态(正常运行、小幅收敛、小幅发散和大幅蛇行)的问题，本发明采用平均经验模态分解(EEMD)方法对预处理后的信号进行分解...
- 宁静冉伟陈春俊李艳萍张兵方明宽
- 文献传递
- 振动信号频谱相对幅值的计算方法研究被引量：3
- 2015年
- 针对高速列车振动信号因速度变化而导致的谱密度参数幅值不一致问题,提出一种振动信号谱密度相对幅值的计算方法。该方法通过希尔伯特变换对振动信号求取瞬时相位,并对信号相位曲线进行傅里叶谱计算,求取振动信号的归一化谱密度,将列车在不同速度集下的振动谱密度统一起来。通过仿真测试和列车在160,200,250km/h速度集下的实测齿轮箱振动信号频谱相对幅值计算,表明该方法在列车不同速度下结果具有良好的一致性,受噪声影响小,较好反应列车的真实运行状态,具有一定可靠性。
- 胡永旭林建辉李艳萍丁建明
- 关键词：信号分析希尔伯特变换振动信号
- 云网络中基于高服务质量的故障检测方案
- 2014年
- 对自动容错云计算网络的故障检测特性进行研究,提出一种通用的自适应故障检测算法(SFD)。基于该算法,对当前故障检测器进行优化,提出一种自适应累积型故障检测器,并对SFD算法的部署进行研究。基于7种典型的广域网案例,通过大量实验,比较评估该故障检测算法与其它算法的性能。实验结果表明,该算法可以实现参数的自动调整,获得相应的服务质量,满足用户需求,拥有较高的系统性能。
- 李艳萍林建辉
- 关键词：云计算故障检测服务质量
- DTCWPT-TV在高速列车齿轮箱轴承故障诊断中的应用被引量：6
- 2020年
- 齿轮箱轴承作为高速列车转向架上的关键部件,其故障特征主要体现在其振动信号中,但是列车运行过程中存在强电磁噪声。针对强背景噪声下信号中故障特征频率的提取,提出双树复小波包变换(Dual Tree Complex Wavelet Package Transform,DTCWPT)和全变差(Total Variation,TV)结合的算法。该算法利用DTCWPT将齿轮箱轴承振动信号分解为不同尺度的信号分量,通过峭度指标选择冲击特征最显著的一个信号分量;针对含噪声的冲击特征,通过对该信号分量的全变差进行稀疏追踪从而得到信号的稀疏优化表示,使得振动信号中的冲击特征得到显著增强。通过构造一仿真信号对稀疏追踪算法的有效性进行了验证,并将该方法与DTCWPT结合并应用于齿轮箱轴承故障诊断中,结果表明:该方法能够很好地提取出信号中的冲击特征,并且频谱中的故障表征明显,能够有效地指导故障诊断。
- 杨慧莹伍川辉李艳萍龙莹
- 关键词：振动信号分析全变差
- 基于Transformer的高速列车小幅蛇行演变趋势区间预测方法
- 本发明公开了一种基于Transformer的高速列车小幅蛇行演变趋势区间预测方法，包括：S1、构造并训练基于Transformer的区间预测模型；S2、将实时时间序列信号输入至区间预测模型中，获得高速列车小幅蛇行演变趋势...
- 宁静宁云志刘鑫吴国超李艳萍陈春俊
- 一种高速列车照明不舒适眩光模拟系统控制方法
- 本发明公开了一种高速列车照明不舒适眩光模拟系统控制方法，利用眩光快速变化的控制特性，将棒棒控制策略和模糊控制策略相结合，灯具系统、数显功率计为多组控制并联控制单元，实现对不同区域的眩光值的控制，控制精度高。本发明实现了列...
- 陈春俊闫磊李艳萍徐刚丁建明
- 文献传递
