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李胜: 作品数：27 被引量：136H指数：7; 供职机构：军械工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金军械工程学院基金项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>

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面向多峰函数的自适应小生境量子进化算法被引量：9: 2014年; 为解决量子进化算法在多峰优化时只能找到一个最优解,无法找到所有全局和局部最优解的问题,提出自适应小生境量子进化算法。利用佳点集理论初始化种群,使种群均匀分布在整个搜索空间;提出中心地形信息小生境自适应识别方法,用于自适应的识别峰值所在区域,并建立小生境完善策略,提高小生境识别速度;借助量子进化算法的快速寻优能力精确寻找各个峰值点;采用动态种群调整策略,维持种群的多样性,自适应地调节种群规模。仿真实验结果表明,该算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,且搜索到的每个最优解都达到了理想值。; 陈彦龙张培林李胜李一宁; 关键词：多峰函数优化佳点集小生境技术量子进化算法

基于Hilbert-Huang变换的轴向柱塞泵故障诊断研究被引量：4: 2011年; 采用Hilbert-Huang变换,提取轴向柱塞泵泵壳振动信号故障特征。该方法先对信号进行EMD分析和Hilbert变换,再提取信号Hilbert谱及能量谱。能量谱反映了信号能量的大小和分布的复杂性,为信号特征的提取提供依据。实验分析结果表明,提取的特征有效地刻画了故障信号,为故障模式的识别奠定了基础。; 李胜张培林李兵; 关键词：HILBERT-HUANG变换轴向柱塞泵特征提取

考虑信号特点的合成量子启发结构元素被引量：3: 2015年; 受量子理论启发,结合数学形态滤波器中的膨胀算子,提出合成量子启发结构元素(Compound quantum-inspired structuring element,CQSE),用于增强故障振动信号中的冲击响应成分。CQSE综合考虑了信号的局部特征和随机性,其高度能够跟随信号的变化进行动态调整。首先,建立了量子启发结构元素(Quantum-inspired structuring element,QSE)的基本数学表达式。随后,采用峭度描述冲击响应信号的局部特征,并用于生成QSE在实数空间的单一形式(Single form in real space,SFRS)的高度;采用信号的归一化振动大小描述信号的随机性,并用于计算不同SFRS出现的量子概率。然后,结合量子概率,通过数学期望,对不同的SFRS进行合成,获得应用于膨胀算子的CQSE。最后,将CQSE应用于轴承故障诊断,有效地增强了故障信息。; 张培林陈彦龙王怀光李胜; 关键词：仪器仪表技术量子理论随机性

基于EMD与GA-PLS的特征选择算法及应用被引量：3: 2012年; 针对振动信号非平稳性和特征优化选择的问题,提出一种基于EMD和GA-PLS的特征选择算法。在该算法中,首先,采用EMD方法将振动信号分解成多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),对IMF分量建立自回归(AR)模型,以AR模型系数和残差作为初始特征向量,然后,遗传算法与偏最小二乘法相结合(GA-PLS)的算法对初始特征向量进行筛选得到新的特征向量,最后,以新的特征向量为输入,建立分类器,用来识别手动换向阀的工作状态和判断故障类型。实验结果表明,采用该特征选择算法能准确地选择出特征,并能应用于手动换向阀的故障诊断。; 李胜张培林; 关键词：经验模态分解自回归模型手动换向阀

基于加权欧氏距离的半监督FCM聚类算法: 针对传统模糊C-均值（Fuzzy C-Means,FCM）聚类算法精度不高的缺点,提出了一种基于加权欧氏距离度量的半监督模糊C-均值聚类算法（Semi-supervised Fuzzy C-Means Clusterin...; 张培林徐超傅建平王国德李胜; 关键词：模糊C-均值聚类半监督聚类

改进的量子遗传偏最小二乘特征选择方法应用被引量：2: 2017年; 针对量子遗传偏最小二乘法在特征选择过程中,存在初始化种群粗糙和适应度函数复杂等问题,提出了一种新的特征选择方法——改进的量子遗传偏最小二乘法(Improved Quantum Genetic Algorithm Partial Least Square,IQGAPLS)算法。该算法根据求解问题的实际情况,赋予种群初始值。同时,设计了一种新的适应度函数,以减少计算量,并基于此适应度函数,提出了一种新的旋转角度更新公式,解决了其方向和大小确定困难的问题。将该算法应用于轴向柱塞泵故障信号的特征选择中。实验结果表明,IQGAPLS算法具有较少的计算量和较短的执行时间,选择出的特征包含更多的工作状态信息,从而提高了分类准确率。; 李胜张培林李兵吴定海周云川; 关键词：量子计算适应度函数轴向柱塞泵

量子BP神经网络在发动机故障诊断中的应用被引量：16: 2014年; 为了解决普通BP神经网络收敛速度慢、分类正确率低等问题,提出一种量子BP神经网络算法。该算法在普通BP神经网络中引入了量子算法,量子BP神经网络结构由输入层、隐含层和输出层组成,其中,量子神经元的输入和传递函数均由量子比特表示,输出结果为实数。首先,该算法将实数值训练样本变换为量子态训练样本,从而作为算法的输入。然后,通过传递函数,计算量子态权值并更新网络参数以达到训练效果。最后,利用训练好的网络进行故障诊断,并将结果以实数值输出。将该方法应用于发动机故障诊断,实验结果表明,与普通BP神经网络相比,量子BP神经网络算法在收敛速度、分类正确率和执行时间等方面具有明显的优势。; 李胜张培林李兵李琛; 关键词：量子计算量子神经网络发动机故障诊断

量子傅里叶变换在齿轮模式识别中的应用: 2015年; 量子傅里叶变换是量子算法的基础,也是指数式效率的关键。提出了一种基于量子傅里叶变换的特征提取算法,该算法搭建了量子计算的运行路线;构建了实施量子傅里叶变换的特征提取步骤,并构造了峰值评价函数,用于评价提取出的特征值;利用该算法对齿轮的正常、齿面磨损、齿根裂纹和断齿等状态进行模式识别。实验结果验证了该算法的有效性和实用性。; 李胜张培林吴定海刘炳辰周云川; 关键词：量子计算特征提取齿轮模式识别

基于量子计算的限制波尔兹曼机网络模型及分类算法被引量：2: 2015年; 为进一步简化模型结构,提高模式识别性能,提出一种基于量子计算的限制波尔兹曼机网络模型(Restricted Boltzmann Machine Based on Quantum Computation,QRBM)。在QRBM网络中,依据RBM的网络结构,以量子计算为基础。首先,对数据进行量子化编码。然后,执行量子操作,生成网络的权值矩阵以简化步骤、提高计算效率。之后,确定网络层数以提高准确率,缩短执行时间。最后,实现QRBM模型参数的更新,从而达到故障分类的目的。将该方法用于齿轮箱模式识别中,提取齿轮箱的正常、齿面磨损、齿根裂纹和断齿等振动信号的数据作为原始特征,采用QRBM神经网络模型进行模式识别。实验结果表明,QRBM分类算法在分类准确率和执行时间上获得的效果比普通神经网络、支持向量机和RBM网络更好,验证了本文方法的有效性和可行性。; 张培林李胜吴定海李兵周云川; 关键词：量子计算神经网络齿轮模式识别

基于双树复小波包变换的空域和邻域联合降噪被引量：7: 2015年; 针对机械早期故障信号受到强背景噪声影响导致故障特征不明显的问题,提出一种基于双树复小波包变换的空域和邻域联合降噪方法.结合有限冗余双树复小波包变换所具有的平移不变性,分析了不同尺度间变换系数的相关性和同一尺度变换系数邻域之间的相关性特征,借鉴信号增强原理,利用尺度间相关性对变换系数进行取舍,实现信号的增强,并与块阈值方法联合降噪,消除了噪声干扰.仿真与实测信号试验结果表明:本文方法在不同信号和不同噪声水平下均具有良好的降噪效果,尤其是在低信噪比条件下,能够有效抑制背景噪声,突显早期机械冲击故障特征.; 吴定海王怀光张培林李胜; 关键词：机械系统故障监测降噪措施

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