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姬中华

作品数:6 被引量:12H指数:2
供职机构:郑州大学机械工程学院更多>>
发文基金:河南省高校青年骨干教师资助项目河南省科技攻关计划更多>>
相关领域:机械工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 5篇机械工程
  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 3篇故障诊断
  • 2篇噪声
  • 2篇谐波恢复
  • 2篇机械故障
  • 2篇高阶
  • 2篇高阶统计
  • 2篇高阶统计量
  • 1篇信号
  • 1篇信号处理
  • 1篇旋转机械
  • 1篇正交最小二乘
  • 1篇正交最小二乘...
  • 1篇三阶累积量
  • 1篇谱估计
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘法
  • 1篇网络
  • 1篇稳定性
  • 1篇陷波器
  • 1篇工程应用

机构

  • 6篇郑州大学
  • 1篇清华大学

作者

  • 6篇姬中华
  • 4篇黄士涛
  • 2篇费致根
  • 2篇孟雅俊
  • 2篇李振杰
  • 1篇杜云天
  • 1篇雷文平
  • 1篇韩丰田

传媒

  • 3篇河南科学
  • 1篇振动与冲击
  • 1篇郑州大学学报...

年份

  • 1篇2006
  • 3篇2005
  • 2篇2004
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于高阶统计量方法的ARMA模型功率谱估计在设备故障诊断中的应用被引量:3
2004年
为了消除或衰减加在机械故障信号上的有色高斯噪声,更好地对信号功率谱进行估计,提出了基于高阶统计量方法的ARMA模型功率谱估计方法。该方法依据是高阶统计量对高斯噪声不敏感的特性。仿真结果表明,该方法能有效的抑制高斯有色噪声的干扰。
姬中华黄士涛雷文平费致根
关键词:噪声ARMA高阶统计量功率谱估计
Bayes网络在机械故障概率估计中的应用被引量:1
2004年
提出了将bayes网络应用于机械故障诊断。主要是为了解决如何从机组运行状态数据中来推断出机组发生某种故障的可能性,从而为进一步的诊断维护提供依据。Bayes网络是一个具有一系列条件概率的有向无循环图。本文采用两层结构的网络模型,上层为旋转机械的故障样本集,下层为症状属性样本集。根据给出的各故障发生先验概率以及各症状节点的条件概率和泄漏概率,利用网络的推理计算,求出机组发生各种故障的后验概率大小。从而达到预测发生某种故障可能性的目的。实例验证了该方法的可行性和正确性。
费致根黄士涛杜云天姬中华
关键词:故障诊断BAYES网络旋转机械
改进的RBF网络训练方法在故障诊断中的应用被引量:1
2005年
目前已有的几种RBF网络训练方法对于含有随机噪声的复杂样本训练速度过慢且分类性能不稳定,依据相对熵最小原理,提出了一种改进的RBF网络训练方法———输出-输入聚类法.利用此方法对旋转机械故障样本进行训练,并与其它方法进行了比较,结果表明,此训练方法用时短,网络结构简单,受噪声影响小.将所创建网络应用于故障诊断,实例表明,此方法训练的网络诊断结果准确,在故障诊断中具有良好的应用前景.
孟雅俊黄士涛姬中华
关键词:RBF网络正交最小二乘法
陷波器对系统稳定性影响的分析被引量:3
2005年
提出了静电支承转子不平衡振动的两种抑制方法:传统陷波器法和通用陷波器法,并对比了两者的优缺点.在保证系统稳定性的前提下,传统陷波器的中心频率受到系统参数的限制,算法实现简单,而通用陷波器的中心频率可以任意选取,算法实现复杂.最后通过计算机仿真得到了验证.
李振杰韩丰田姬中华
关键词:陷波器稳定性
谐波恢复的时间平均三阶累积量方法及其工程应用被引量:2
2006年
为了识别在强高斯噪声背景下振动信号的谐波成分,从三阶累积量的估计算法出发,提出了基于时间平均的三阶累积量算法,进行振动信号的谐波恢复。时间平均三阶累积量是三阶累积量的一种估计值。理论推导表明,随机相位谐波过程时间平均三阶累积量为非零值,而且其一维切片仍然是谐波过程。由此提出了一种在强高斯噪声背景下识别信号的谐波成分的频谱分析方法。该方法对抑制振动信号中的高斯噪声、正确识别其中的谐波成分十分有效,工程应用实例和信号仿真都很好地验证了该方法的正确性。
姬中华黄士涛孟雅俊李振杰
关键词:三阶累积量谐波恢复高斯噪声
基于高阶统计量的机械故障分析识别方法研究
本文对基于高阶统计量的机械故障分析识别方法进行了研究。为了解决高斯噪声背景下的故障信号中的特征提取问题,本文提出了时间平均三阶累积量的概念。从理论上系统地阐述了时间平均三阶累积量的定义、性质以及计算方法和工程应用前景。文...
姬中华
关键词:机械故障故障诊断信号处理高阶统计量谐波恢复
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共1页<1>
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