胡劲松
- 作品数：62 被引量：757H指数：16
- 供职机构：宁波工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金宁波市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程电气工程理学更多>>
- 变压器故障诊断技术与色谱算法研究
- 本研究紧密结合宁波市青年基金项目“变压器早期故障诊断软件系统人工智能模块的研究”(02J20102-04)和宁波理工监测设备公司的在线色谱仪研究工作，以电力变压器早期故障诊断为目标，论述了目前故障诊断系统的不足，把COM...
- 胡劲松
- 关键词：电力变压器监控系统模式识别
- 文献传递
- 基于事件的旋转机械振动信号数据稀化、重构技术研究被引量：3
- 2002年
- 旋转机械在线状态监测和远程诊断系统中振动数据实时存储和远程传输对数据稀化、重构技术提出了较高的要求。提出了基于事件的数据稀化、重构技术 ;定义了事件的概念 ;构造了基于事件的稀化、重构算法 ;提出了广义事件的概念并进行了定义 ;论述了基于事件的数据稀化、重构方法在旋转机械远程诊断领域的具体应用 。
- 刘颖峰杨世锡胡劲松严拱标
- 关键词：旋转机械振动信号数据压缩远程诊断
- 面向旋转机械故障诊断的经验模态分解时频分析方法及实验研究
- 该文的研究成果将为旋转机械信号处理与故障诊断,尤其是为非线性和非稳态的故障分析与诊断给出了一条新的途径.全文的主要研究内容如下:第一章论述了面向旋转机械故障诊断时频分析的研究意义;介绍了旋转机械故障诊断理论与技术概况.第...
- 胡劲松
- 关键词：旋转机械故障诊断时频分析经验模态分解希尔伯特变换
- 基于扇区操作的无盘工作站数据传输格式和传输方法
- 本发明公开了一种基于扇区操作的无盘工作站数据传输格式和传输方法。数据包包括磁盘数据头、磁盘数据头加程序上下文、磁盘数据头加磁盘扇区数据或磁盘数据头加程序上下文加磁盘扇区数据。数据传输方法包括服务器定位、读磁盘操作、写磁盘...
- 胡劲松任达千江志伟刁英
- 文献传递
- 基于模式匹配的振动信号整周期采样方法被引量：2
- 2008年
- 把模式匹配技术引入了旋转机械振动信号整周期采样领域。该方法的过程为:先通过傅里叶变换获得大致的基频振动周期,然后根据振动周期提取匹配用波形,再沿着振动数据滑动求匹配波形与振动数据段的相似性来查找周期起止点,相似度大于设定的阈值的数据段存在周期起止点,用三次样条在周期起止点间进行插值,就获得了整周期采样的数据。对该方法进行了仿真和试验研究,结果表明:该方法能准确地对振动信号进行整周期采样,抗干扰性能良好,可以广泛地用于旋转机械振动信号整周期采样领域。
- 胡劲松杨世锡郭荣
- 关键词：旋转机械振动信号整周期采样
- 基于高次样条插值的经验模态分解方法研究被引量：36
- 2004年
- 基于经验模态分解(EMD)方法,把一列时间序列数据分解成一组本征模函数组,然后经希尔伯特变换获得其希尔伯特谱.在现有的采用三次样条插值的EMD算法基础上,提出了基于高次样条插值的EMD新算法.仿真研究结果表明,所提出的新算法能有效提高EMD时频分析的精度.
- 杨世锡胡劲松吴昭同严拱标
- 关键词：经验模态分解希尔伯特变换时频分析
- 基于DCT的色谱数据压缩方法研究
- 2013年
- 把离散余弦变换DCT(Discrete cosine transform)数据压缩方法引入了色谱信号处理领域。采用该方法的步骤为:压缩处理是将输入数据进行DCT变换,将变换后的数据根据数据压缩率保留前面的数据,抛弃后面的数据,就获得了压缩后的数据;解压缩处理是把压缩后的数据补0到原始数据长度,再进行DCT逆变换,然后获得复原后的数据。通过对色谱信号的试验研究表明,基于DCT数据压缩方法能把色谱数据压缩到原来的1/25后,再较好地复原数据,并且可以对色谱数据自动进行滤波处理。该研究成果能广泛地用于色谱数据压缩领域。
- 冯杰胡劲松
- 关键词：数据压缩
- 肌肉运动单元深度估计快速方法
- 本发明提供一种面向人体四肢肌肉，基于表面肌电信号的肌肉运动单元深度估计快速方法。该方法首先通过表面肌电信号提取运动单元发放时刻，然后提取运动单元发放波形，最后利用人体四肢几何特征，估计运动单元深度。采用独立发放时刻的平均...
- 何金保骆再飞胡劲松
- 文献传递
- 无盘工作站服务器磁盘的存储方法
- 本发明公开了一种无盘工作站服务器磁盘的存储方法，磁盘分区时，将磁盘划分为已分区区域和未分区区域；未分区区域包括多用户信息区、相间布置的扇区定位表与数据区和空白区；在已分区区域的扇区和未分区区域的数据区的扇区之间建立一种映...
- 任达千胡劲松江志伟刁英
- 文献传递
- 基于自相关的旋转机械振动信号EMD分解方法研究被引量：28
- 2007年
- 提出基于自相关的振动信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法,该方法的步骤为,首先对振动信号进行自相关处理,然后再用EMD方法进行分解。该方法与直接用EMD分解的方法进行相比,具有如下优点,能把受到严重干扰的信号的主要振动模态更清晰地分解出来;不用信号延拓就可以获得较好的分解效果,避免了延拓不好对EMD分解效果的影响。研究结果表明,该方法相对直接EMD分解的方法能更好地把主要的振动模态从振动信号中分解出来。该方法可广泛用于旋转机械振动信号时频分析领域。
- 胡劲松杨世锡
- 关键词：旋转机械振动信号自相关经验模态分解
