洪连环
- 作品数：24 被引量：71H指数：5
- 供职机构：南昌航空大学航空制造工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金江西省高等学校教学改革研究课题更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术航空宇航科学技术机械工程更多>>
- 双创理念下的“微机原理及应用”课程教改被引量：3
- 2019年
- 本文根据创新创业实践活动要求与专业实践教学的指导思想,整合和优化了机械类专业的“微机原理及应用”教学内容。在理论教学、实践教学、教学手段和考核方式等方面对创新创业教育进行了改革和探索,取得了良好的教学效果,为深入开展教学改革奠定了实践基础,具有一定的推广价值。
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- 关键词：创新创业微机原理及应用教学改革
- 傅里叶分解在航空发动机复合故障诊断中的应用研究
- 2022年
- 针对航空发动机转子振动信号的非线性、非平稳特性,应用傅里叶分解方法(Fourier Decomposition Method,FDM)实现航空发动机转子复合故障诊断。首先应用傅里叶分解方法将振动信号分解为一系列固有频带分量,然后计算每个固有频带分量与原信号的互相关系数及峭度值,将互相关系数与峭度值的阈值作为判断准则,提取信号的主要固有频带分量,重构信号,并且生成边际谱,实现主要频谱成分的分析。最后通过互相关系数与峭度值相结合的准则,实现谐波分量与冲击分量信号的提取,实现复合故障类型进一步分析与诊断。应用此方法对航空发动机转子试验器的松动-碰摩-不对中复合故障信号进行诊断,可将不对中、松动、碰摩的故障特征有效分离出来,证明了FDM在复合故障特征分离与诊断中的有效性。
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- 关键词：特征提取航空发动机
- 基于XY平台的运动轨迹控制软件的开发和研究被引量：2
- 2010年
- 研究了固高GT-400-SV-PCI运动控制卡的交流伺服系统,利用VC++6.0提供的MFC及控制卡提供的动态连接库,开发了平台运动轨迹控制软件。所设计的软件,能使XY运动平台沿预定轨迹运动。
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- 关键词：XY平台交流伺服系统
- 提高“微机原理及应用”课堂教学质量的探索和实践被引量：4
- 2013年
- 《微机原理及应用》是机械类本科生的重要专业基础课,同时又是一门难学难教的课程。本文从课程的理论教学角度,探索了教学内容、教学方法和教学手段等方面的改进,提高了教学效果和质量,激发了学生的学习兴趣。
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- 关键词：微机原理及应用教学质量
- 基于改进密度峰值聚类的航空发动机故障诊断被引量：8
- 2020年
- 针对快速搜索发现密度峰值聚类(CFSFDP)算法存在的密度中心选择不方便、聚类精度不高的问题,提出基于马氏距离的自动搜索发现密度峰值的聚类算法。该算法将马氏距离引入距离测定中,提高了聚类精度;提出聚类中心判定参数γ,自动获得了聚类中心。采集航空发动机转子模拟振动信号实验数据,分别采用传统CFSFDP算法、改进后的CFSFDP算法、K均值聚类和模糊C均值聚类进行分析,结果表明,所提算法能够很好地改善聚类精度,其聚类精度相比K均值聚类和模糊C均值聚类有很大优势,且在故障特征的分类与识别上均优于其他两种算法。
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- 关键词：聚类中心故障诊断
- 基于双阶自适应小波聚类的复合故障诊断被引量：1
- 2017年
- 有效特征向量的提取与故障诊断方法是实现航空发动机转子故障快速正确诊断的关键。首先根据航空发动机转子振动信号的非平稳及非线性的特点,应用小波变换和Hilbert-Huang变换方法提取振动信号的有效值、边际谱重心和小波变换最大能量层的功率谱重心三个特征向量,然后应用双阶自适应小波聚类方法对航空发动机转子进行多类型混合故障诊断。结果表明双阶自适应小波聚类方法能快速准确地实现故障分类与识别,尤其对于密度分布不均匀的多类型混合数据,诊断精度显著高于传统的小波聚类方法。
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- 关键词：故障诊断小波聚类特征提取
- 基于创新创业能力培养的微机控制类课程教学改革被引量：1
- 2019年
- 在深刻理解创新创业教育内涵的前提下,针对传统教学中存在的问题,开展了大机械专业中微机控制类课程的教学改革。利用虚拟仿真技术,在课程内容的整合和优化、实验项目的递进式设置、教学方式和考核方式的多样化等方面,进行了有效的探索与实践。结果表明,教学改革激发了学生的学习兴趣,增强了学生自主学习能力,培养和提高了学生的动手能力和创新创业能力。
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- 关键词：创新创业微机控制教学改革虚拟仿真技术
- 双阶自适应小波聚类的航空发动机故障分类与识别被引量：6
- 2018年
- 为了快速准确地实现航空发动机转子故障的分类与识别,提出了双阶自适应小波聚类方法。双阶自适应小波聚类过程是:首先采用粗网格量化数据空间,找出存在聚类的空间区域,实现数据的预分选聚类;然后统计子聚类的信息,计算其二次聚类的量化值;最后对子聚类的数据空间进行自适应细划分,实现子聚类数据空间的小波聚类。应用双阶自适应小波聚类方法对航空发动机转子的正常、不对中、碰摩、松动故障进行分类与识别,结果显示4种类型被正确分类。因此表明,对于密度分布不均匀的多类型混合数据,双阶自适应小波聚类方法能够根据数据分布特点自适应的量化网格,实现故障的正确分类与识别,诊断精度显著高于传统的小波聚类方法。
- 左红艳刘晓波刘晓波
- 关键词：故障诊断航空发动机小波聚类
- FDM和RCMDE结合的特征提取与故障诊断被引量：7
- 2021年
- 为提取有效特征向量以实现航空发动动机转子的故障诊断,针对航空发动机转子振动信号的非线性、非平稳的特性,首先,应用傅里叶分解方法(Fourier decomposition method,简称FDM)提取航空发动机转子信号的边际谱重心及最大能量层的谱重心;其次,计算振动信号的精细复合多尺度散布熵;最后,应用双阶自适应小波聚类方法对特征空间实现故障分类与识别。应用航空发动机转子试验器采集的样本验证表明,上述方法提取的特征值准确且波动小,同种故障类型的特征值集中,不同故障类型之间差异大,有利于提高多种故障类型混合的诊断精度。
- 左红艳刘晓波洪连环
- 关键词：故障诊断
- 混合粒子群优化的多小波相邻系数法及其应用被引量：3
- 2022年
- 针对传统多小波相邻系数去噪法沿用统一阈值方法获取的阈值精度不高而导致信号去噪不理想的问题,提出了基于混合粒子群优化的多小波相邻系数去噪方法。该方法将具有全局寻优能力的禁忌搜索算法和粒子群优化算法相融合,并将这种融合算法引入到多小波相邻系数去噪方法之中对其阈值求取方式进行改进。通过对比传统的多小波相邻系数去噪方法、基于经验模态分解的降噪算法及基于粒子群和遗传算法的混合粒子群算法优化的多小波去噪方法降噪结果,结果表明:基于粒子群和禁忌搜索的混合粒子群算法优化的多小波相邻系数去噪方法不仅能提取更多的故障特征信息,还能够增强故障频率冲击特性和有效抑制背景噪声。
- 梁春辉刘晓波辜振谱洪连环
- 关键词：混合粒子群优化算法故障信号去噪
