焦卫东 作品数:63 被引量:353 H指数:12 供职机构: 嘉兴学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 浙江省自然科学基金 国家高技术研究发展计划 更多>> 相关领域: 机械工程 电子电信 自动化与计算机技术 理学 更多>>
基于LMD EMD故障诊断分析及其研究 被引量:4 2012年 经验模态分解(EMD)及局域均值分解(LMD)都是转子故障诊断领域时频分析的有效方法。EMD为非平稳信号进行有意义的Hilbert变换起到了桥梁的作用,但是却会因此而产生了不能解释的负频率。而LMD将一个复杂的多分量信号分解为若干个瞬时频率有物理意义的乘积函数(Production Function PF),并且其局部均值函数与包络估计函数都是采用平滑处理的方法形成的避免了EMD方法中的过包络与欠包络现象。实验通过采用LMD与EMD方法对两类常见的转子故障信号的分析比对,得出LMD在高频和频率变化波动大的故障信号中比EMD效果更佳明显。 张辛林 焦卫东关键词:经验模态分解 局域均值分解 基于LMD、EMD故障诊断分析及其研究 经验模态分解(EMD)及局域均值分解(LMD)都是转子故障诊断领域时频分析的有效方法.EMD为非平稳信号进行有意义的Hilbert变换起到了桥梁的作用,但是却会因此而产生了不能解释的负频率.而LMD将一个复杂的多分量信号... 焦卫东 张辛林关键词:转子系统 故障诊断 经验模态分解 局域均值分解 文献传递 独立分量分析基网络应用于旋转机械故障特征抽取与分类 被引量:22 2004年 提出了一种新颖的、基于独立分量分析(ICA)的多层神经网络,用于旋转机械不同模式(如正常及轴承故障等)的特征抽取,随后利用多层感知器(MLP)实施最终的模式分类。借助独立分量分析方法,隐藏于多通道振动观测中的不变特征得到有效提取,从而建立起稳定的MLP分类器。试验所获得的成功分类结果表明,所建议的新的旋转机械健康状况监测方法具有较大的应用潜力。 杨世锡 焦卫东 吴昭同关键词:旋转机械 独立分量分析 主分量分析 多层感知器 多层神经网络 噪声源测试分析方法及其装置 一种噪声源测试分析方法,包括以下步骤:1)采用传声器接收被测主噪声源辐射的声波;2)对被测主噪声源辐射的声波进行采样;模数转化后,对被测主噪声源的声信号进行保存、显示;3)利用小波变换和高阶谱分析技术对步骤2保存的被测主... 焦卫东基于非线性主分量分析—多层感知器网络的变压器油中溶解气体数据分析 被引量:5 2007年 采用人工神经网络进行变压器DGA数据的分析与诊断。为全面评价变压器的实际运行状况,综合利用了各特征气体含量及其比值信息,并借鉴模糊数据处理思想构造初始输入特征集合。借助一个特殊的复合神经网络进行数据分析与故障诊断。其中,非线性主分量分析网络执行多元输入特征信息的融合及主特征选择,形成待识别故障类的敏感特征量;随后的多层感知器执行故障模式识别。试验结果表明,在DGA分析的基础上,应用非线性主分量分析-多层感知器复合神经网络可有效实现变压器不同故障模式的智能化识别,获得较好的诊断结果。 焦卫东 钱苏翔 杨世锡 严拱标关键词:电力变压器 多层感知器 应用JADE盲分离算法分离统计相关源 被引量:7 2003年 在一些如故障诊断等复杂的应用系统中 ,不相关源与相关源往往以相互混合方式同时存在于传感观测中。由于相关源不满足盲源离理论有关源的统计独立性前提假设 ,因此现有的盲源分离算法如基于矩阵联合对角化的算法等 ,无法从混有相关源的传感观测中准确分离源信号 (不相关源信号和相关源信号 )。本文在基于矩阵联合对角化的盲分离算法的基础上 ,提出通过对其源估计进行修正的相关源分离算法。理论分析和仿真结果表明 :修正后的基于矩阵联合对角化的盲分离算法 ,能有效地分离包含相关源的混合观测信号。 杨世锡 焦卫东 吴昭同关键词:盲源分离 信号处理 联合对角化 基于独立分量分析的旋转机械故障诊断方法研究 本文以国家自然科学基金项目'基于独立分量分析的旋转机械故障诊断新方法的研究'(编号:50205025)和浙江省自然科学基金项目'基于盲源分离的机械噪声故障诊断技术研究'(编号:5001004)为基础提出,论文题目为'基于... 焦卫东关键词:故障诊断 主分量分析 独立分量分析 盲源分离 多层感知器 自组织映射 声源定位方法 一种声源定位方法,包括:建立声源信号的混叠模型、采用三维声测量阵列采集被测声源在X、Y、Z三个方向的混合声信号、消噪处理获得干净的观测信号、估计出被测声源的分离矩阵、获得频响矩阵、采用基于峰值检测的整体波达方向估计策略,... 焦卫东基于磁流变阻尼技术的机床半主动隔振装置 本实用新型公开了一种基于磁流变阻尼技术的机床半主动隔振装置,它包括底板(1)和隔振平台(9);在底板(1)和隔振平台(9)之间的四个角上共固定安装有四组套筒,在每组套筒内均安装有磁流变阻尼器(3),磁流变阻尼器(3)的外... 胡红生 焦卫东 钱苏翔 钱斌鑫 诸均 周浩军文献传递 基于独立分量分析特征提取的复合神经网络故障诊断法 被引量:19 2004年 首先利用基于固定点迭代的快速算法(FASTICA)提取不同机械状态模式(包括正常、齿轮故障及机座松动)特征,随后以此训练某一典型神经网络(如径向基网络或自组织映射网络),以实现模式的最终分类。借助独立分量分析(ICA)及基于残余互信息(RMI)的二次特征抽取策略,隐藏于多通道振动观测中的高阶特征得以有效提取,进而实现机械状态模式的准确识别。对照分类实验结果表明,基于无导师学习的自组织映射(ICA-SOM)分类方法不仅具有较好的故障模式分类能力,且实现简单直观,在机器健康状况监测中有较大的应用潜力。 杨世锡 焦卫东 吴昭同关键词:神经网络 特征提取 RMI 自组织映射 径向基网络 独立分量分析