李男
- 作品数：3 被引量：23H指数：2
- 供职机构：燕山大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河北省教育厅科研基金河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程一般工业技术更多>>
- 基于粗糙集属性约简和贝叶斯分类器的故障诊断被引量：16
- 2015年
- 利用改进的小波包对收集的信号进行特征提取,解决了小波包分解的频率混叠问题;针对故障信息中的冗余属性问题,提出了基于类差别矩阵改进属性重要度的属性约简算法,根据各条件属性在类差别矩阵中出现1的频次定义新的属性重要度,提高属性约简的效率;通过考虑条件属性与类属性间的关联性,提出了基于熵权法的属性加权朴素贝叶斯分类器算法,提高故障分类精度。通过对滚动轴承故障数据的对比分析,验证了所提组合方法在提高故障诊断正确率、快速性方面所具有的优势。
- 姚成玉李男冯中魁陈东宁
- 关键词：故障诊断粗糙集属性约简
- 基于LMD样本熵和贝叶斯网络的滚动轴承故障诊断方法
- 在机械设备中,滚动轴承作为应用最广泛的基础零部件,其运作状况良好与否直接关系到整个系统的安全生产和功能实现。所以,开展滚动轴承故障诊断技术的研究具有重大意义。论文以滚动轴承振动信号为模型,围绕故障信号特征提取、属性约简、...
- 李男
- 关键词：故障诊断贝叶斯网络局部均值分解差别矩阵滚动轴承
- 文献传递
- 基于LMD能量熵和GK模糊聚类的电能质量扰动识别被引量：6
- 2016年
- 提出一种基于局部均值分解方法（LMD）能量熵和GK模糊聚类相结合的电能质量扰动识别的新方法。LMD能量熵具有局域化的特性并且能够表征扰动信号复杂度，可以量化扰动特征。GK模糊聚类可处理分布不规则数据，因此可对各种扰动信号进行识别。非平稳的扰动信号首先由LMD分解，得到若干个有物理意义的乘积函数（PF），通过Shannon熵的特征筛选方法对PF分量进行筛选，求取其能量熵组成特征向量。进而通过GK聚类对特征向量进行识别分类。实验表明，该方法能够有效准确地识别电能扰动信号，并具有良好的抗噪性。
- 张淑清李盼冯璐李男张航飞乔永静徐剑涛
- 关键词：计量学局部均值分解
