徐亚军
- 作品数：3 被引量：34H指数：3
- 供职机构：湖南大学机械与运载工程学院汽车车身先进设计制造国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家高技术研究发展计划长江学者和创新团队发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程航空宇航科学技术更多>>
- 基于EMD与BP神经网络的汽车关门声品质预测被引量：11
- 2013年
- 本文中提出一种基于经验模态分解(EMD)与BP神经网络相结合的汽车关门声品质预测方法。该方法首先基于EMD提取关门声音信号特征;然后,对样车的关门声品质进行主观评价试验,得出主观评价值;最后将得到声音信号特征作为输入,主观评价值作为输出,利用神经网络进行训练得到基于EMD的汽车关门声品质的预测模型。同时,以心理学参数值作为神经网络输入,建立了基于心理学参数的声品质的另一预测模型。分别用两个模型对30辆车关门声样本进行预测的结果表明,基于EMD模型的预测数据,更接近主观评价的结果,即具有更高的声品质预测精度。
- 杨川于德介徐亚军
- 关键词：声品质主观评价反向传播神经网络
- 滚动轴承故障诊断的阶比多尺度形态学解调方法被引量：15
- 2013年
- 针对变转速下滚动轴承的故障诊断问题,提出滚动轴承故障诊断的阶比多尺度形态学解调方法。该方法先采用线调频小波路径追踪算法获得轴承的故障特征频率,再对非平稳转速下时域振动信号的包络进行等角度重采样得到平稳信号,并用基于信号局部峰值的方法确定多尺度形态学分析的结构元素,用各结构元素对重采样信号进行形态学操作,最后对操作结果的平均值做频谱分析,以完成阶比多尺度形态学的解调过程。线调频小波路径追踪算法能很好地提取轴承非平稳振动信号的故障特征频率,而多尺度形态学解调是对各尺度形态学分析结果的平均值进行频谱分析,能有效地抑制噪声,从而使得该方法具有很好的抗噪性能,适用于工程实际中变转速轴承振动信号的分析。仿真分析和应用实例证明了该方法的有效性和优越性。
- 徐亚军于德介孙云嵩赵丹
- 关键词：滚动轴承阶比跟踪多尺度形态学
- 基于线调频小波路径追踪阶比循环平稳解调的滚动轴承故障诊断被引量：8
- 2013年
- 针对变转速工况下滚动轴承的故障诊断问题,提出一种将线调频小波路径追踪算法与阶比循环平稳解调方法相结合的滚动轴承故障诊断方法.该方法先利用线调频小波路径追踪算法提取轴承的故障特征频率,再根据轴承的故障特征频率对变转速下时域振动信号的包络在角域等角度重采样,并对获取的角域平稳信号进行循环平稳解调,计算得到切片解调谱;最后根据切片解调谱识别滚动轴承故障.仿真分析和应用实例表明:该方法能准确提取变转速工况下滚动轴承的外圈与内圈故障故障特征,提取效果明显优于基于Wigner-Ville峰值跟踪法的包络阶次谱方法.
- 徐亚军于德介刘坚
- 关键词：阶比跟踪故障诊断滚动轴承
