曹端超
- 作品数：11 被引量：60H指数：5
- 供职机构：中国人民解放军军械工程学院更多>>
- 发文基金：武器装备预研基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于HMM-EMD的滚动轴承故障诊断方法被引量：6
- 2012年
- 针对滚动轴承早期微弱冲击性故障信号特征难以提取及诊断的问题,提出了一种基于HMM-EMD的滚动轴承故障诊断新方法。该方法首先对滚动轴承故障振动信号进行经验模态分解,将其分解为多个IMF之和,其次对分解后的信号进行能量特征提取,得到相应的故障特征,再对故障特征进行归一化处理得到故障能量特征向量,最后通过建立HMM进行故障诊断。
- 曹端超康建设张星辉
- 关键词：滚动轴承故障诊断EMDHMM
- 基于EEMD-MGHMM的齿轮故障诊断方法研究被引量：1
- 2012年
- 采用总体经验模态分解与混合高斯隐马尔可夫模型相结合方法对齿轮故障进行诊断。首先采用仿真实验验证了总体经验模态分解在消除模态混叠方面的有效性;其次,提出了基于总体经验模态分解-混合高斯隐马尔可夫模型的齿轮故障诊断框架;进而将所提方法应用到齿轮箱故障诊断实验中;最终,实验结果验证了该方法的有效性。
- 曹端超康建设赵建民张星辉
- 关键词：齿轮故障诊断
- 改进EMD和HMM的齿轮故障诊断方法应用被引量：6
- 2013年
- 首先针对EMD算法中端点效应问题,采用镜像延拓法进行算法改进;而后提出一种相关度选取IMF方法,对分解得到的IMF进行相关分析,选出敏感IMF;进而将有效IMF能量比作为故障特征,采用HMM分类器进行故障识别以实现齿轮的故障诊断,实验结果表明了改进EMD和HMM方法的有效性。
- 曹端超康建设赵劲松张星辉
- 关键词：振动与波EMDHMM齿轮故障诊断
- EMD端点效应抑制方法仿真比较与实例分析研究被引量：14
- 2013年
- 基于经验模态分解的希尔伯特-黄变换分解会产生端点效应,现已提出了诸多的端点效应抑制方法。首先引入了端点效应问题,介绍了镜像延拓法、平行延拓法、极值延拓法、多项式拟合延拓法原理;提出延拓方法评价指标,采用仿真信号对四种抑制方法进行了对比分析,得出镜像延拓法是相对最优的处理方法;采用基于4种端点延拓方法改进的经验模态分解方法对凯斯西楚大学轴承故障数据依次进行处理;最终通过仿真分析与实例故障诊断均验证了镜像延拓法在解决端点效应问题方面的相对最优性。
- 曹端超康建设赵劲松张星辉
- 关键词：经验模态分解端点效应故障诊断
- 基于CDA和MoG-BBN的齿轮磨损状态识别研究被引量：2
- 2014年
- 提出了基于混合高斯输出贝叶斯信念网络模型的齿轮磨损状态识别新方法,建立了变量消元算法和期望最大化算法相结合的模型推理算法,通过计算待识别磨损特征向量的概率值来确定齿轮磨损状态。针对期望最大化算法容易局部收敛的问题,对其进行了改进,使其更容易获得全局最优值。根据磨损特征之间的非线性关系这一特性,应用曲线距离分析方法对特征进行降维。最后,利用五种不同工况下的齿轮磨损实验数据对模型进行验证。结果表明,该模型可以有效地识别齿轮磨损状态,识别正确率可以达到99%,为齿轮箱的健康管理提供了科学依据。
- 张星辉康建设赵劲松肖雷曹端超
- 关键词：期望最大化齿轮磨损
- 基于混合高斯输出贝叶斯信念网络模型的设备退化状态识别与剩余使用寿命预测方法研究被引量：9
- 2014年
- 提出了基于混合高斯输出贝叶斯信念网络模型的设备退化状态识别与剩余使用寿命预测新方法,将变量消元和期望最大化算法相结合对模型进行推理,应用聚类评价指标对状态数进行优化,通过计算待识别特征向量的概率值来确定设备当前的退化状态,在退化状态识别的基础上,提出了剩余使用寿命预测方法。最后,分别应用50组轴承全寿命仿真数据和3组轴承全寿命实验数据对模型进行验证。结果表明,该模型可有效地识别设备的退化状态并对剩余使用寿命进行预测。
- 张星辉康建设赵劲松肖雷曹端超刘浩
- 关键词：轴承
- 能量比在轴承故障评估中的应用研究被引量：1
- 2012年
- 提出了一种新的用于轴承故障评估的特征提取方法,用AR模型将振动信号分离为确定性信号与随机信号,将随机信号与确定性信号的能量比作为反映轴承损伤发展过程的特征。应用该方法对凯斯西楚大学轴承预置故障试验数据和IMS中心轴承全寿命数据进行了分析。结果表明:能量比在定工况、变工况条件下较传统特征能够更为有效地反映轴承的损伤发展过程。
- 张星辉康建设孙磊曹端超
- 关键词：滚动轴承
- 基于SVM与GA参数优化的齿轮箱断齿故障诊断方法研究被引量：2
- 2012年
- 提出了一种基于SVM与GA参数优化的齿轮箱故障诊断新方法。该方法首先应用时域同步平均技术对信号进行预处理,而后对信号进行小波包分解,将最后一层小波包系数的标准差作为故障特征向量,并进行归一化处理,最后得到的向量作为SVM模型的输入。在该过程中,以交叉验证意义下的分类正确率为适应度函数,应用GA对DB小波阶数、信号小波包分解层数、SVM径向基核函数参数c和g进行了优化,应用优化后的参数对模型进行训练并用于故障诊断。齿轮箱中间轴断齿故障振动实验信号的研究结果表明,该方法能够有效地提高故障诊断的正确率。
- 张星辉康建设曹端超孙磊滕红智
- 关键词：故障诊断支持向量机遗传算法
- 基于MoG-HMM的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测研究被引量：14
- 2013年
- 提出了基于混合高斯隐马尔可夫模型的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测新方法。建立了基于聚类评价指标的状态数优化方法,通过计算待识别特征向量的概率值来识别齿轮箱当前状态。在状态识别的基础上,提出了剩余使用寿命计算方法。最后,利用齿轮箱全寿命实验数据进行验证,结果表明,该方法可以有效的识别齿轮箱状态并实现了剩余使用寿命预测,平均预测正确率为90.94%,为齿轮箱的健康管理提供了科学依据。
- 张星辉康建设高存明曹端超滕红智
- 基于CDA与HSMM-DBN的齿轮磨损状态识别研究被引量：3
- 2013年
- 提出了由动态贝叶斯网络表达的隐半马尔可夫模型用于齿轮磨损状态识别的新方法,通过计算待识别磨损特征向量的概率值来确定齿轮磨损状态。根据磨损特征之间的非线性关系这一特性,应用曲线距离分析方法对特征进行降维。最后,利用5种不同工况下的齿轮磨损实验数据对模型进行验证。结果表明,该模型可以有效地识别齿轮磨损状态,识别正确率可以达到94.5%,为齿轮箱的健康管理提供了科学依据。
- 张星辉李凤学赵劲松曹端超滕红智
- 关键词：动态贝叶斯网络隐半马尔可夫模型齿轮磨损
