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徐超: 作品数：58 被引量：202H指数：8; 供职机构：中国人民解放军军械工程学院军械技术研究所更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金河北省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术机械工程电子电信金属学及工艺更多>>

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基于超声传感器的油液磨粒在线检测研究现状被引量：1: 2015年; 针对装备油液磨粒在线超声检测技术的重点和难点问题,该文在深入研究机械设备磨损机理和检测技术的基础上,分析了磨粒声散射理论模型的建立、超声散射信号处理、超声散射信号特征提取、磨粒智能识别及超声在线检测系统研发五个方面的研究现状,为后续的研究提供理论依据和技术支持。; 吕纯张培林张云强李一宁徐超陈超然; 关键词：声散射磨粒识别传感器

基于多维时间序列模型的内燃机磨损状态预测研究被引量：7: 2010年; 现有的油液光谱数据预测方法仅考虑单一数据内部前后间的联系,忽视不同种类数据间的相互影响。多维时间序列模型能够将多种元素光谱数据融合起来同时进行建模,利用所建模型对光谱数据进行预测,提高预报精度。通过内燃机台架实验获得多种元素的光谱数据,选择典型的磨损元素Fe和Al、污染元素Si以及添加剂元素Mg作为分析元素,通过分析找出相关性较大的元素,利用多维时间序列模型对其进行预报,从而对内燃机的磨损状态进行准确判断。结果表明,将多维时间序列模型引入油液光谱数据预报能对内燃机的磨损状态进行准确预测。; 张培林徐超任国全傅建平李兵; 关键词：内燃机油液光谱分析

基于Parzen窗的油液原子光谱数据半监督FCM聚类研究被引量：2: 2010年; 提出了一种基于Parzen窗的半监督模糊C-均值(Semi-supervised Fuzzy C-Means Based on Parzen window,PSFCM)聚类算法。根据训练样本确定出模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)的初始聚类中心;利用Parzen窗法计算出测试样本对各类状态的隶属度后,重新定义了隶属度迭代公式。通过齿轮箱磨损实验台模拟了齿轮箱的2种典型磨损故障并采集了油样。选取实验油样光谱分析数据中代表性元素Fe,Si,B的浓度值作为分析数据集的3维特征量,分别进行了FCM聚类和PSFCM聚类分析。聚类结果为:FCM聚类的正确率为48.9%,而融入了监督信息的PSFCM聚类的正确率为97.4%。实验说明,将PSFCM算法引入到油液原子光谱分析,降低了对人为经验和大量故障数据的依赖,提高了齿轮箱磨损故障诊断的准确度。; 徐超张培林任国全吴定海; 关键词：齿轮箱 PARZEN窗故障诊断

基于KZK方程的在线超声磨粒传感器的设计被引量：3: 2014年; 针对超声磨粒传感器的设计问题,利用时域KZK方程对超声传感器的声场进行数值模拟,分析传感器的关键参数如晶片半径、焦距和中心频率等对声场的影响。仿真结果表明:传感器的焦距越大,聚焦声场的声压越小、焦斑增大;随着传感器晶片半径的增大,焦斑区域先减小后变大,焦点声压先增加后降低;传感器中心频率越高,焦斑越小,声压先增后降。对比分析发现,KZK方程计算结果与传统经验公式的计算结果有较大差别,在磨粒传感器设计时应予以考虑。; 徐超张培林王正军李一宁张光原瑞宏; 关键词：超声波传感器

自调整分层卡尔曼粒子滤波的快速目标跟踪(英文)被引量：5: 2015年; 分层卡尔曼粒子滤波成功应用于目标跟踪,但其只对目标位置进行了优化,忽略了其他仿射参数,导致跟踪中的粒子数目仍然很大。为了实现复杂环境下的快速目标跟踪,提出一种带有自调整策略的分层卡尔曼粒子滤波方法。该方法将目标划分为线性和非线性状态空间,并通过少量粒子的迭代过程在非线性状态空间逐步搜索最优状态。其详细过程如下:首先,利用卡尔曼滤波预测目标位置,结合目标运动信息计算潜在目标区域;然后在该区域内生成一组随机粒子,通过在线姿态估计对粒子状态进行调整,并将观测结果与目标模板进行比较,修正粒子摄动的方向以逼近目标。把该方法应用于大机动目标的视频序列中,并与现有的跟踪方法进行了对比。结果表明,所提方法能够以少量粒子实现准确、稳定的目标跟踪,大大降低了跟踪算法的运算量,提高了跟踪效果。; 徐超高敏杨耀; 关键词：目标跟踪

基于DCT和GA-SVM的轴承故障诊断被引量：3: 2012年; 针对轴承故障振动信号特点,提出一种基于离散余弦变换(DCT)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法。利用DCT的能量聚集性在广义频域建立原始特征向量集,运用GA以SVM的最低分类错误率为目标函数建立故障特征向量集,使用SVM完成轴承故障诊断。分别对轴承内圈故障、外圈故障、滚动体故障进行故障诊断,结果表明,该方法能够准确诊断轴承故障。; 陈彦龙张培林李兵徐超王国德; 关键词：故障诊断离散余弦变换支持向量机轴承振动信号

尺度和旋转自适应的均值平移目标跟踪算法: 2015年; 针对不规则目标和背景区分度低的目标在跟踪过程中尺度和旋转自适应的问题,提出了基于前景概率密度函数和椭圆拟合的均值平移目标跟踪算法。首先依据初始化的目标窗口及其周围的背景区域建立前景概率密度函数,抑制跟踪窗口内的背景像素,建立可靠的目标模板;然后将前景概率密度函数引入均值平移的迭代过程,实现跟踪窗口的快速定位;最后计算跟踪窗口内各点的前景概率密度函数,反向投影为前景概率分布图,通过对该图的边缘提取和椭圆拟合,获得当前目标的位置、尺度和旋转信息,并将其用于对下一帧跟踪窗口的初始化。实验结果表明,该方法克服了背景干扰对跟踪窗初始定位和目标信息更新的影响,能够实现对目标尺度和旋转的自适应,具有跟踪稳定和实时性高的特点。; 徐超高敏杨锁昌杨耀; 关键词：目标跟踪均值平移

基于油液光谱LSSVR-AR模型的发动机故障预测被引量：4: 2010年; 针对传统油液光谱数据预测模型精度有限的不足,提出了一种基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)与AR模型相结合的非平稳时间序列建模方法(LSSVR-AR),并应用于某型履带车辆发动机油液光谱数据及故障的预测。首先对非平稳时间序列进行最小二乘支持向量回归,得到非平稳时间序列的趋势项及剔除趋势项后的随机项;然后对随机项建立AR模型并与趋势项的LSSVR模型组合,得到非平稳时间序列模型;最后用所建模型对油液光谱数据及发动机故障进行预测。用所提建模方法对Fe、Cu、Pb、Si光谱数据预测的平均绝对百分比误差分别为1.987%、2.889%、2.343%、6.860%,明显低于其他模型。实例证明,所提模型能对发动机故障进行准确预测。; 徐超张培林任国全李兵吴定海; 关键词：AR模型故障预测

新型超声磨粒传感器检测能力实验研究被引量：1: 2016年; 搭建测试实验系统对设计新型超声磨粒传感器的磨粒检测能力进行实验分析。利用不同尺寸范围的模拟磨粒对传感器的尺寸检测能力进行实验测量。结果表明,该传感器能够有效检测45~220μm的磨粒,检测尺寸上限约为220μm,且具有检测更小磨粒的能力。通过理论计算并与Spectro LNF Q^(200)磨粒自动分析仪进行磨粒浓度检测对比实验表明,该传感器能够有效检测磨粒数量浓度高达14 000个/m L的油液。; 徐超张连武马振书陈学军王正军楚军原瑞宏; 关键词：超声波

基于VC++的油液磨粒超声在线监测系统的设计与实现被引量：2: 2014年; 超声波油液磨粒测量技术具有检测灵敏度高、穿透力强、费用低等诸多优点,是装备油液在线监测领域极具潜力的技术。基于VC++软件设计了一套超声磨粒在线监测系统,由聚焦式超声波传感器、超声波检测卡、计算机等构成硬件系统,信号采集模块、数据处理模块和监测结果显示模块构成软件系统,实现了磨粒超声散射信号的在线实时采集、数据处理和结果显示功能。实验结果表明:该系统能很好地实现油液磨粒的在线监测。; 李一宁张培林徐超张云强孙玉振; 关键词：VC++超声波在线监测

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