中国博士后科学基金(20040350061)
- 作品数：4 被引量：40H指数：3
- 相关作者：褚福磊李志农何永勇吴昭同郝伟更多>>
- 相关机构：清华大学浙江大学郑州大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金教育部跨世纪优秀人才培养计划河南省教育厅自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 用于机械故障诊断的门限自回归模型盲辨识被引量：4
- 2005年
- 提出了一种门限自回归(AR)模型的盲辨识算法,并与常用方法进行比较分析。该算法的特点在保证辨识精度上可大大提高其运行速度,而且阶次越高,该算法的优势越明显。将该方法与隐Markov模型结合,以门限自回归模型各区间的AR子模型系数作为特征向量,以隐Markov模型作为分类器,应用到旋转机械升降速过程的故障诊断中。实验结果表明,这种方法有很好的实用性。
- 李志农何永勇褚福磊吴昭同
- 关键词：门限自回归模型盲辨识故障诊断隐MARKOV模型
- 噪声环境下机械故障源的盲分离被引量：25
- 2006年
- 在机械故障盲分离中,传感器所获得的信号常常受到未知的不同类型的噪声干扰,忽略噪声的影响往往产生很差的分离效果。为克服此不足,结合小波变换和盲源分离,提出了一种在未知强背景噪声环境下的机械故障源分离方法,即小波消噪-BSS-小波消噪方法,仿真和实验结果表明该方法是有效的。
- 李志农郝伟韩捷何永勇褚福磊
- 关键词：盲源分离小波消噪独立分量分析
- 基于非线性时序模型盲辨识的因子隐Markov模型识别方法被引量：3
- 2007年
- 基于模型辨识的机械有效故障特征提取方法中输入信号难以确定,以及机械设备运行过程中具有信息量大、非平稳、特征重复再现性差的特点,结合非线性时序模型盲辨识和因子隐Markov模型,提出一种基于非线性时序模型盲辨识的特征提取的因子隐Markov模型识别方法,并应用到旋转机械升降速过程故障诊断中。同时还与基于Fourier变换、小波变换的特征提取的因子隐Markov模型识别方法进行比较,试验结果表明该方法是有效的。
- 李志农郝伟韩捷褚福磊吴昭同
- 关键词：故障诊断非线性时间序列模式识别
- ARMA模型盲辨识仿真研究及其在机械故障诊断中的应用被引量：8
- 2006年
- 介绍一种新的基于高阶累积量的ARMA模型的递推盲辨识算法,并对ARMA模型的盲辨识方法进行了仿真研究,同时与常用的方法(残余时间序列法、q切片法、Newton法)进行了比较和分析。仿真结果表明,该算法具有良好的收敛性和准确性,运行速度快。特别是随着系统的阶次的增加,速度提高越明显。由于在计算中引入高阶累积量,因而该算法还可抑制高斯噪声的干扰。在此基础上,将该方法应用到机械故障诊断中,并进行实验研究,实验结果表明,该方法是有效的。
- 李志农何永勇吴昭同褚福磊
- 关键词：ARMA模型盲辨识高阶累积量故障诊断
