李彬彬
- 作品数：63 被引量：35H指数：3
- 供职机构：上海电机学院电气学院更多>>
- 发文基金：国家科技型中小企业技术创新基金上海市科学技术委员会科研基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程医药卫生理学更多>>
- TensorFlow中深度前馈网络优化研究及其轴承故障诊断应用被引量：5
- 2019年
- 目前在复杂系统的故障诊断中,故障特征与故障类型之间存在较强的非线性关系,且数据量较大,信号处理复杂,诊断效率不高,而深度学习在特征提取与模式识别方面显示出巨大潜力。针对此问题提出基于深度前馈网络的故障诊断模型,将其应用于复杂的轴承故障诊断。该方法直接将原始信号作为模型的输入特征量,然后利用谷歌开源深度学习框架TensorFlow建模,通过相关参数设置、梯度算法优化、正则化处理对网络进行优化设计。构建上万的9种轴承故障类型样本,确保样本多样性,提高网络鲁棒性,最终优化后的模型诊断准确率为98.96%。将该方法与多种传统的机器学习诊断方法进行比较,结果表明该方法能更有效地进行轴承故障诊断,验证了模型的合理性和优越性。
- 梁昱李彬彬陈志高焦斌
- 关键词：参数选取优化算法轴承故障诊断
- 一种用于无线传感节点供电的射频能量收集装置
- 本发明公开一种用于无线传感节点供电的射频能量收集装置，包括：宽带接收天线，用于接收射频信号；阻抗匹配网络，位于宽带接收天线和射频直流转换电路之间；射频直流转换电路，连接于阻抗匹配网络的输出端，采用整流器将经阻抗匹配的射频...
- 张华陈平马学亮李彬彬王永存宋国强
- 文献传递
- 基于门控循环单元胶囊网络的滚动轴承故障诊断被引量：7
- 2021年
- 针对目前噪声、变负载工况下基于深度学习的轴承故障诊断方法可能存在准确率下降的问题,提出一种基于门控循环单元(GRU)的胶囊网络模型,利用门控循环单元充分提取故障特征,再通过胶囊网络神经元中的向量提取更多细节特征并减少信息的丢失,最终完成故障的分类。试验及对比分析表明,该模型在0 dB信噪比的加噪状态下仍能达到94.375%的准确率,变负载工况下的平均准确率可达90%,优于CAPS,GRU,CNN,DNN等常用深度学习模型。
- 王超群李彬彬焦斌
- 关键词：滚动轴承故障诊断
- 一种铬掺杂硫镓银晶体实现多光子吸收的方法
- 本发明涉及一种铬掺杂硫镓银晶体实现多光子吸收的方法，具体通过Cr掺杂在宿主材料AgGaS<Sub>2</Sub>的阳离子Ga位，以此形成的半导体化学分子式为AgGa<Sub>1‑x</Sub>Cr<Sub>x</Sub>...
- 彭文豪陈平李彬彬施凯旋
- 蓄电池电压检测电路
- 一种蓄电池电压检测电路，包括并联的第一检测单元、报警单元；第一检测单元包括第一稳压管、第一限流电阻、第一晶体管以及第一指示灯；第一稳压管的阳极通过第一限流电阻接入待检测蓄电池的阳极，第一稳压管的阴极接地保护同时通过一电阻...
- 张谷强高宁刘浩田田晓峰李彬彬卫军郭先堂林珍
- 文献传递
- 锁孔照明装置
- 本实用新型公开一种锁孔照明装置，其中该锁孔照明装置包括电源、电阻、发光元件、太阳能充电电路板以及开关，该电源、该电阻、该发光元件、该太阳能充电电路板及该开关串联连接，本实用新型可以使人们轻易准确地找到钥匙孔的位置，方便了...
- 申志军李彬彬郑小华陈依雯花岳东
- 文献传递
- 基于ARM和Android系统的汽车触摸屏仪表盘设计被引量：1
- 2015年
- 基于ARM和Android系统的汽车触摸屏仪表盘设计采用了多模块化、组合式优化设计,硬件采用以Cortex-A9架构的Frescale i.MX6Q处理器,将硬件设计分为处理器模块、电源模块、CAN总线模块、LCD液晶显示模块等,通过对数据进行采集,经过处理器分析处理,送至LCD液晶屏显示,并可以通过触摸方式使驾驶员和屏幕进行交互响应,操作系统选用Android系统使得汽车仪表盘实现智能化,专一化,快捷化。同时,可以下载专用的车用应用程序(如:低油量提示软件,高水温警告软件等)发挥智能操作系统的优势。
- 张谷强李彬彬田晓峰周圣君张程渊
- 关键词：汽车仪表盘CAN总线ANDROID系统
- 一种基于NB-Iot技术和GPS系统的车联网系统及其使用方法
- 本发明提出一种基于NB‑Iot技术和GPS系统的车联网系统，包括使用终端、网络接入点、NB‑Iot基站、网络管理平台、NB‑Iot网络以及GPS系统，使用终端通过GPS系统获取定位信息，并经网络管理平台下载电子地图，在N...
- 乔佳宇李彬彬张林周斯琦张中博岳晓惠张娜朱文涛
- 文献传递
- 一种新的轴承故障诊断方法被引量：1
- 2019年
- 针对轴承时域参数中正常数据与故障数据区分困难的问题,将用于提取图像局部纹理特征的局部二值模式(LBP)算法引入到轴承的故障诊断中来,表征中心幅值在应属窗口中的重要性,通过样本熵求取其中新模态出现的概率,提出LBP样本熵的概念,将提取出的样本熵与其他人工提取的特征元素组成特征向量,利用XGBoost算法判断轴承的运行状态。将LBP样本熵与人工参数进行对比,结果表明,LBP样本熵能够轻易地区分正常状态和故障状态,与XGBoost算法相结合对轴承的故障进行识别,相比传统的人工提取特征在轴承时域故障识别中起到了一定的积极作用,与其他故障诊断模型相对比说明LBP样本熵与XGBoost算法的结合具有一定的优越性。
- 张荣涛焦斌李彬彬
- 关键词：故障诊断
- 一种三相异步电机故障诊断方法及计算机可读介质
- 本发明涉及一种三相异步电机故障诊断方法及计算机可读介质，其中电机故障诊断方法包括：获取电机振动信号数据，并对数据进行数据增强处理；搭建胶囊网络模型，该模型包括依次相连的一维卷积层、设有多层次结构的卷积层、残差层、Conc...
- 王超群胡江李彬彬焦斌程鹏宇
- 文献传递
