石家庄铁路职业技术学院机电工程系
- 作品数：45 被引量：429H指数：14
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- 相关机构：中国人民解放军军械工程学院一系中北大学机械工程与自动化学院石家庄铁道学院机械工程学院机械工程及自动化系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金河北省教育厅高等学校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：机械工程电子电信文化科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于EEMD和THT的齿轮故障诊断方法被引量：20
- 2011年
- 提出了一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)和Teager-Huang变换的齿轮箱故障诊断方法,该方法首先运用EEMD方法,将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数,然后用Teager能量算子计算各固有模态函数的瞬时频率和瞬时幅值,得到Teager-Huang变换时频谱。齿轮箱齿轮裂纹故障振动试验信号的研究结果表明,Teager-Huang变换时频谱优于Hilbert-Huang变换时频谱,能有效识别齿轮故障。
- 李辉郑海起唐力伟
- 关键词：故障诊断齿轮经验模态分解信号处理
- 阶次包络谱在轴承故障诊断中的应用被引量：9
- 2007年
- 旋转机械的升降速过程包含丰富的状态信息,因而旋转机械的升降速过程对于旋转机械的故障诊断具有独特的价值。将常规的阶次分析技术与包络谱相结合,提出基于阶次包络谱的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域采样,再对时域信号实行等角度重采样,转化为角域平稳信号,最后对角域重采样信号进行包络谱分析,就可提取轴承的故障特征。通过对轴承内圈、外圈故障实验信号的分析,表明该方法能有效诊断轴承的故障。
- 李辉郑海起唐力伟
- 关键词：齿轮箱故障诊断阶次分析包络谱分析
- 声测法和经验模态分解在轴承故障诊断中的应用被引量：27
- 2006年
- 提出了一种基于声测法、经验模态分解(EMD)和包络谱分析的轴承故障诊断新方法。声测法是轴承故障诊断最有效方法之一,但在获得的声测信号中含有大量噪声,严重影响了信号处理的结果。采用EMD可以有效地实现对信号的处理,大大地提高信噪比。EMD是把时间序列信号,分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),具有自适应的分析能力,通过选取表征轴承故障的IMF分量进行包络谱分析,可提取轴承故障信号的特征。实验结果表明该方法能有效地诊断轴承故障。
- 李辉郑海起唐力伟
- 关键词：故障诊断轴承包络谱分析
- 一类带有监控器的自适应模糊神经网络机器人跟踪控制被引量：1
- 2012年
- 提出一种自适应模糊神经网络(FNN)监督控制方案。该方案在FNN控制器的基础上串联一个监督控制器,实现对系统的跟踪控制。监督控制器在FNN控制器不能维持系统稳定时发挥作用,从而确保了闭环系统的全局稳定性,且使系统具有良好的跟踪性能。并把此方案应用在机器人跟踪控制上。仿真结果表明了该控制方案的可行性。
- 李伟冯博
- 关键词：模糊神经网络监督控制自适应控制
- 高职高专工学结合教学模式的实践探索被引量：7
- 2008年
- 高等职业教育是我国高等教育的一个重要组成部分,以培养高等技术应用型人才为根本任务,以培养满足社会生产、建设、管理、服务第一线的高等技术应用型人才为目标,因此高等职业教育的发展是推动现代文明和社会经济不断进步、发展的重要因素,而人才的培养则必须依赖于卓有成效的教学，因此，学习、研究和掌握高等职业教育的教学模式、教学方法就成为高职高专教师的历史使命，同时也成为高职高专教师提高教学质量的前提条件和坚实基础，因此对高等职业教育的教学模式进行深入地研究和探索，具有很重要的现实意义。
- 李辉
- 关键词：教学模式高职高专高等技术应用型人才工学结合高等职业教育高专教师
- 应用Hilbert-Huang变换的齿轮磨损故障诊断研究被引量：20
- 2005年
- 提出了一种基于H ilbert-Huang变换的齿轮磨损故障诊断的新方法。H ilbert-Huang变换是先把时间序列信号,用经验模态分解方法分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,然后经过H ilbert变换获得频谱的信号处理新方法。介绍了该方法的基本原理,并将H ilbert-Huang变换应用于齿轮箱中齿轮磨损故障诊断的研究,通过选取表征齿轮磨损故障的IM F分量进行边际谱和能量谱分析,就可提取齿轮故障振动信号的特征。齿轮故障实验信号的研究结果表明,H ilbert-Huang变换时频分析方法,能有效地诊断齿轮的磨损故障。
- 李辉郑海起唐力伟
- 关键词：HILBERT-HUANG变换经验模态分解故障诊断齿轮时频分析
- 基于EMD和包络谱分析的轴承故障诊断研究被引量：18
- 2005年
- 提出了一种基于经验模态分解 (EMD) 和包络谱分析的轴承故障诊断的新方法.EMD 是把时间序列信号,分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),具有自适应的分析能力,然后通过选取表征轴承故障的 IMF分量进行包络谱分析,就可提取轴承故障信号的特征.轴承故障实验信号的研究结果表明:该方法能有效地识别轴承故障.
- 李辉李辉郑海起
- 关键词：故障诊断轴承包络谱分析经验模态分解信号处理
- 基于改进形态分量分析的齿轮箱轴承多故障诊断研究被引量：20
- 2012年
- 形态分量分析是一种基于信号形态多样性和信号稀疏表示的信号和图像处理方法,其主要目标是根据信号组成成分的形态差异性,选择合适的字典来分离信号。针对传统形态分量分析的字典选择和阈值选择的缺陷,提出了基于自适应字典选择和TH-MOM(Hard Threshold-MOM)的阈值更新策略,通过仿真信号和齿轮箱轴承多故障振动实验信号的研究,结果表明:该方法不仅能将形态各异的多分量信号进行有效分离,提高了信噪比,而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力,能有效地识别轴承的故障类型和部位。
- 李辉郑海起唐力伟
- 关键词：故障诊断轴承独立分量分析信号处理
- 基于现代学徒制的校企一体化育人机制探索与实践被引量：12
- 2020年
- 文章讨论了基于现代学徒制的校企一体化育人机制。校企签订合作协议,践行了"上课即上岗、上学即上班、入校即入厂"的校企一体化育人理念;创新了现代学徒制人才培养模式,实现了校企联合培养;制定制度标准,规范了学徒培养;校企共建"双师型"协同教学团队,校企共同开发教学资源;共建校内外实训基地,面向轨道交通行业,培养了大批企业急需的"工匠",人才培养取得了显著成效。
- 李辉尹英杰
- 关键词：现代学徒制教学团队双导师
- 形态分量分析在齿轮箱复合故障诊断中的应用被引量：10
- 2013年
- 针对齿轮箱复合故障难以检测和诊断难题,提出了基于形态分量分析的齿轮箱复合故障诊断方法。形态分量分析是一种基于信号形态多样性和信号稀疏表示的信号或图像处理方法,其主要目标是根据信号组成成分的形态差异性,选择合适的字典来分离信号。通过仿真信号和齿轮箱轴承、齿轮复合故障振动实验信号的研究结果表明:形态分量分析技术不仅能将形态各异的多分量信号进行有效分离、提取故障特征,而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力,能有效识别齿轮箱的故障类型和故障发生部位,其性能优于传统的独立分量分析。
- 李辉郑海起唐力伟
- 关键词：稀疏分量分析故障诊断齿轮箱独立分量分析信号处理
