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许葆华: 作品数：53 被引量：280H指数：8; 供职机构：中国人民解放军军械工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金更多>>; 相关领域：机械工程自动化与计算机技术电子电信兵器科学与技术更多>>

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基于多目标参数的液压设备恒定应力加速寿命试验设计: 2014年; 在液压设备恒定应力加速寿命试验中,针对应力的加载方式引起的热冲击和单目标参数带来的分析精度问题,设计了基于多目标参数的液压设备恒定应力加速寿命试验。首先,利用Burr XII型分布建立恒定应力加速寿命试验的数学模型,并以试验产品分位寿命的渐近方差加权和最小为目标,计算出试验最优的低应力水平以及产品在低应力水平和高应力水平上的最佳分配比例;其次,计算出模型参数的置信区间并对模型参数进行敏感性分析;最后,以某液压产品为实例进行分析。结果表明:该试验有助于提高液压产品可靠性分析的精度。; 马济乔李洪儒许葆华; 关键词：液压设备可靠性加速寿命试验多目标

某型导弹发射装置液压元件故障的预测被引量：4: 2007年; 阐述某型导弹发射装置液压元件故障预测系统的总体设计思想.确定了监测对象,选取故障特征信号,并从故障特征信号中提取了故障特征参量.介绍了以DAQ系统为硬件平台的系统硬件设计和以LabVIEW 8.0为软件开发平台的系统软件设计.应用基于支持向量机的故障预测方法实现对发射装置液压元件的故障预测.; 许葆华李洪儒; 关键词：液压元件故障预测 DAQ系统支持向量机

基于数学形态学分段分形维数的电机滚动轴承故障模式识别被引量：13: 2013年; 电机轴承是旋转机械中应用最广且最易损坏的机械零件之一,分形维数可以有效地描述滚动轴承振动信号的复杂性和不规则性。基于数学形态学的分形维数具有计算速度快,估计准确的特点,可以正确地区分滚动轴承系统的状态和判断轴承系统的故障行为。阐述了基于数学形态学的分形维数计算方法,针对扁平结构元素长度的选取缺乏指导性的问题,提出一种基于数学形态学的分段分形维数计算方法,运用该方法对电机轴承实测信号进行分析,结果表明,该方法在一定程度上提高了分形维数计算的科学性和精确性,在电机轴承故障模式识别领域是行之有效的。; 王冰李洪儒许葆华; 关键词：数学形态学电机轴承故障模式识别

某型装备溢流阀状态监测及故障特征研究被引量：1: 2011年; 以某型装备溢流阀为研究对象,分析了常见的故障及其表现特征,选取了适于监测溢流阀故障的特征信号,设计了溢流阀的状态监测系统,并用此系统采集和分析了溢流阀发生故障时的数据,得到了不同故障发生时的故障信号特征。; 何佳李洪儒许葆华; 关键词：溢流阀故障特征

基于ICPSO优化的极限学习机在故障诊断中的应用被引量：8: 2013年; 极限学习机(extreme learning machine,ELM)的分类性能受随机产生的输入权值和隐层阈值的影响,为此,提出一种改进的混沌粒子群算法(ICPSO),用以优化输入权值和阈值,得到基于ICPSO优化的ELM故障诊断模型。仿真和实验结果表明,ICPSO算法改善了ELM网络的学习效率和诊断精度,可有效应用于故障诊断。; 高斐李洪儒许葆华; 关键词：极限学习机故障诊断液压阀

一种基于新的冲突系数的证据组合规则: 2011年; 从焦元为非单元素集合的角度出发,考虑焦元之间存在相等、包含、相交的关系,对焦元mass函数进行细分计算,得到一种新的冲突系数计算方法。将该方法应用到新的证据组合规则之中,并通过数值仿真实验验证了新的证据组合规则的有效性。; 韩东许葆华; 关键词：证据理论

基于SIE和SVR的液压泵故障定量诊断被引量：4: 2017年; 为更好地实现液压泵故障定量诊断,对故障定量诊断中的退化特征提取和故障程度诊断方法进行研究。针对排列熵算法的不足,提出空间信息熵(spatial information entropy,简称SIE)的概念,分析了空间信息熵3个参数(时间序列的分区数s、相空间重构的嵌入维数m和延迟时间τ)变化对其性能带来的影响,为其选取提供了依据。仿真分析结果也验证了其作为液压泵退化特征的有效性和优越性。基于空间信息熵算法提取液压泵故障退化特征集,针对退化特征与故障程度之间存在的非线性关系,提出采用果蝇优化算法优化参数的支持向量回归机实现液压泵的故障定量诊断。对实测液压泵振动信号分析结果表明,空间信息熵在表征液压泵故障程度方面具有更好的性能。将果蝇算法优化参数的支持向量回归机用于液压泵的故障定量诊断得到了理想的定量诊断效果,并通过对比分析验证了提出的支持向量回归机模型的有效性和优越性。; 王余奎李洪儒许葆华; 关键词：液压泵支持向量回归机

支持向量机在时间序列预测中的应用被引量：14: 2008年; 介绍了时间序列预测的研究现状以及支持向量机(SVM)回归算法的基本原理,将支持向量机回归用于某型雷达磁控管高压数据的预测,并将支持向量机预测结果与BP神经网络预测结果进行了比较。; 许葆华李洪儒年海涛; 关键词：支持向量机 BP神经网络时间序列预测

基于改进人工鱼群算法的支持向量机预测被引量：14: 2013年; 由于参数的选择范围较大,在多个参数中进行盲目搜索最优参数的时间代价较大,且很难得到最优参数。为此,提出一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机(SVM)预测算法。对AFSA进行改进,并使用改进算法优化SVM。实验结果表明,与遗传算法、粒子群优化算法和基本AFSA优化的支持向量机相比,该算法的均方误差降低为2.51×10 3,提高了预测精度。; 田海雷李洪儒许葆华; 关键词：支持向量机人工鱼群算法参数优化遗传算法粒子群优化

基于广义证据一致量和信息量因子的证据组合规则被引量：2: 2010年; 在研究传统的D-S证据组合规则的改进方法时,往往忽略焦元为多元素集合时的情况,造成对证据一致性或者可信度的衡量不准确。考虑焦元之间存在相等、包含、相交的关系,提出一种焦元为多元素集合时的广义证据一致量和信息量因子计算方法,并应用到新的证据组合规则之中。数值实验验证了新的证据组合规则的有效性。新的证据组合规则不仅适用于冲突情况,而且也适用于证据间比较一致的情况,有效地解决了原Dempster组合规则的有悖于常理、鲁棒性差和一票否决的问题。; 韩东李洪儒许葆华; 关键词：证据理论