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刘振旺

作品数:7 被引量:19H指数:2
供职机构:中北大学机械工程与自动化学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金山西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气工程兵器科学与技术更多>>

文献类型

  • 3篇会议论文
  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇科技成果

领域

  • 3篇机械工程
  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇化学工程
  • 1篇电气工程
  • 1篇一般工业技术
  • 1篇理学
  • 1篇兵器科学与技...

主题

  • 4篇特征提取
  • 4篇子群
  • 4篇粒子群
  • 4篇粒子群优化
  • 4篇故障特征
  • 4篇故障诊断
  • 4篇传动箱
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇发动机
  • 1篇电流调节
  • 1篇噪声
  • 1篇噪声抵消
  • 1篇梯度下降
  • 1篇梯度下降算法
  • 1篇装甲
  • 1篇装甲车
  • 1篇装甲车辆
  • 1篇网络
  • 1篇消声

机构

  • 7篇中北大学

作者

  • 7篇刘振旺
  • 6篇潘宏侠
  • 4篇黄晋英
  • 4篇毛鸿伟
  • 2篇赵宝利
  • 2篇王玉雷
  • 1篇姚舜才
  • 1篇高强
  • 1篇佟俐
  • 1篇王福杰
  • 1篇孙向作
  • 1篇何臻
  • 1篇潘铭志
  • 1篇郭彦青
  • 1篇周杰

传媒

  • 1篇振动与冲击
  • 1篇微计算机信息
  • 1篇第九届全国振...

年份

  • 1篇2009
  • 3篇2008
  • 3篇2007
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于粒子群优化的故障特征提取技术研究
齿轮传动箱的故障征兆,可以通过不同的特征参量表现出来。传动箱工作过程中,由于响应信号成分复杂,提取其敏感的故障特征信息非常困难。故障程度、部位和类型等对特征参量的敏感程度差别很大,通过传统的特征提取和分析方法可以建立庞大...
潘宏侠黄晋英毛鸿伟刘振旺
关键词:粒子群优化故障诊断特征提取传动箱
文献传递
基于粒子群优化的故障特征提取技术研究
齿轮传动箱的故障征兆,可以通过不同的特征参量表现出来.传动箱工作过程中,由于响应信号成分复杂,提取其敏感的故障特征信息非常困难.故障程度、部位和类型等对特征参量的敏感程度差别很大,通过传统的特征提取和分析方法可以建立庞大...
潘宏侠黄晋英毛鸿伟刘振旺
关键词:粒子群优化故障诊断特征提取传动箱梯度下降算法
深孔镀铬生产线集散控制系统研究
潘宏侠郭彦青姚舜才周杰潘铭志高强王福杰赵宝利孙向作何臻王玉雷佟俐刘振旺
该课题受国营447厂委托,针对深孔镀铬过程中,出现的影响产品质量和生产效率的各种技术问题,开展系统控制算法、软硬件设计等方面的研究。属于计划外横向课题,项目瞄准国际上最先进的深孔镀铬控制技术,从各分系统自动控制策略设计出...
关键词:
关键词:电流调节神经网络
基于粒子群优化的故障特征提取技术研究被引量:14
2008年
齿轮传动箱的故障征兆,可以通过不同的特征参量表现出来。传动箱工作过程中,由于响应信号成分复杂,提取其敏感的故障特征信息非常困难。故障程度、部位和类型等对特征参量的敏感程度差别很大,通过传统的特征提取和分析方法可以建立庞大的特征参量集。如何从众多的特征参量中确定可靠有效的故障特征参量,如何根据故障对特征参量的敏感程度优化筛选特征参量集,是实现实时在线故障诊断亟待解决的一个问题。针对传动箱故障特征选择问题,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的特征选择方法。将粒子群优化技术用于研究传动箱振动响应信号的分析与处理,用于故障诊断特征参量集的提取与优化,形成了适合该齿轮传动箱的有效故障特征参量,从而建立了与齿轮传动箱故障现象密切相关的特征参量集。把此算法应用到齿轮传动箱故障诊断中,结果证明,该算法有很好的效果,提高了诊断精度,比常用的梯度下降算法具有更快的优化速度。
潘宏侠黄晋英毛鸿伟刘振旺
关键词:粒子群优化故障诊断特征提取传动箱
某装甲车车内隔振降噪特性研究
装甲车辆是未来装甲机械化部队的主要军事装备,在未来战争中将担负极为重要的作战任务。为了充分发挥装甲车辆武器装备的作战效能,要求装甲车辆乘员必须在一个较长的战斗阶段内保持精力充沛,反应灵敏,必须给装甲车乘员营造一个比较舒适...
刘振旺
关键词:装甲车辆发动机噪声车内噪声消声器
文献传递
基于粒子群优化的故障特征提取技术研究
齿轮传动箱的故障征兆,可以通过不同的特征参量表现出来。传动箱工作过程中,由于响应信号成分复杂,提取其敏感的故障特征信息非常困难。故障程度、部位和类型等对特征参量的敏感程度差别很大,通过传统的特征提取和分析方法可以建立庞大...
潘宏侠黄晋英毛鸿伟刘振旺
关键词:粒子群优化故障诊断特征提取传动箱
文献传递
BP噪声抵消网络在发动机故障信号的应用
2009年
介绍了BP自适应噪声抵消系统模型,分析了其原理及实现,并将其应用于发动机故障信号的处理。通过MATLAB进行仿真试验,结果表明基于BP神经网络的噪声抵消能有效地清除噪声,具有很好的鲁棒性能。
刘振旺潘宏侠王玉雷赵宝利
关键词:BP神经网络噪声抵消发动机故障信号
共1页<1>
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