焦卫东
- 作品数：45 被引量：172H指数：7
- 供职机构：浙江师范大学更多>>
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- 相关领域：电子电信机械工程理学自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于应变能理论的横断型斜裂纹转子变刚度特性计算方法
- 本发明公开了一种基于应变能理论的横断型斜裂纹转子变刚度特性计算方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1)无裂纹转子轴单元弹性应变能计算；2)无裂纹转子轴单元的位移计算；3)三种类型裂纹转子轴应力密度因子计算；4)裂纹引起...
- 焦卫东林树森毛剑
- 文献传递
- 一种车身钣金凹陷快速修复模型的构建方法及系统
- 本发明公开一种车身钣金凹陷快速修复模型的构建方法及系统。所述方法包括：获取实际吸盘吸附力；根据实际吸盘吸附力得到拉伸液压驱动力；根据拉伸液压驱动力校正汽车修复机构的机械强度，得到最大修复力；根据最大修复力，确定凹陷钣金恢...
- 焦卫东常永萍
- 文献传递
- 基于重组积函数波形平滑的消噪技术
- 本发明公开了一种基于重组积函数波形平滑的消噪技术，其特征在于，该方法包括如下步骤：1）瞬时包络与纯调频分量的抽取；2）积函数分量的构建；3）积函数噪声特性的识别；4）带噪积函数能量分布分析；5）带噪高阶积函数分量的叠加重...
- 焦卫东毛剑林树森王晓燕翁孟超
- 文献传递
- 一种汽轮机系统级故障的诊断方法及系统
- 本发明公开一种汽轮机系统级故障的诊断方法及系统。该诊断方法包括：根据具有规定功能的汽轮机系统中的多个零部件、多个单元和多个人为作用的集合划分所述汽轮机系统；根据零部件功能簇、单元功能簇和人为功能簇发生故障导致所述汽轮机系...
- 焦卫东常永萍
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- 一种车身钣金凹陷辅助测量装置
- 本实用新型公开了一种车身钣金凹陷辅助测量装置，包括凹陷深度测量模块（含顶丝快装心轴）以及凹陷直径测量模块（含零点限位板）；凹陷深度测量模块包括测杆、带刻度及透明视窗的测量本体、测量及微调旋钮以及顶丝快装光轴；凹陷直径测量...
- 焦卫东林树森毛剑
- 文献传递
- 一种基于局域均值分解的信号去噪方法
- 本发明公开了一种基于局域均值分解的信号去噪方法，该方法步骤包括对带噪信号执行局域均值分解、对所获得的积函数（PF）分量进行幅值阈值化滤波处理、重构真实的源信号以实现噪声取消、借助仿真实验进行对比、通过实际信号噪声消除实验...
- 焦卫东吴江妙林树森王晓燕毛剑翁孟超
- 文献传递
- 基于独立分量分析-残余总体相关分析的低维时域量化特征提取技术
- 本发明公开了一种基于独立分量分析‑残余总体相关分析的低维时域量化特征提取技术，其特征在于，该方法包括如下步骤：1）数据选择、预处理与训练集的构建；2）独立分量分析特征抽取网络的批训练；3）模式分类目标综合分析；4）时域特...
- 焦卫东毛剑林树森王晓燕翁孟超
- 文献传递
- 基于重组积函数波形平滑的消噪技术
- 本发明公开了一种基于重组积函数波形平滑的消噪技术，其特征在于，该方法包括如下步骤：1）瞬时包络与纯调频分量的抽取；2）积函数分量的构建；3）积函数噪声特性的识别；4）带噪积函数能量分布分析；5）带噪高阶积函数分量的叠加重...
- 焦卫东毛剑林树森王晓燕翁孟超
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- 任意斜裂纹转子的耦合振动研究被引量：2
- 2020年
- 对包含不同类型裂纹(横裂纹、横-斜裂纹以及任意斜裂纹)的转子的耦合振动进行研究,以揭示裂纹转子在不同方向上刚度参数的变化规律及其交叉耦合机理,特别是由此引发的振动特征.对于包含不同类型裂纹的转子轴段,采用六自由度Timoshenko梁单元模型对其进行单元建模,并基于应变能理论推导计算柔度参数和刚度矩阵.在此基础上,采用纽马克-β数值算法求解裂纹转子的运动方程,获得裂纹转子在单故障或多故障激励(不平衡激励、扭转激励或不平衡激励加扭转激励)作用下的耦合振动响应,进而分析耦合振动谱特征.与横裂纹和横-斜裂纹相比,任意斜裂纹使转子刚度矩阵的交叉耦合效应更显著,导致转子发生更强烈的弯-扭耦合甚至是纵-弯-扭耦合振动.无论是在不平衡激励还是扭转激励作用下,弯曲振动与扭转振动幅度都更大.而且,包含不同类型裂纹的转子的耦合振动特征频率,例如旋转基频与二倍频、扭转激励频率及其边带成分的幅值,对裂纹面方向角具有不同的敏感性.所得的这些研究结果,可以为转子裂纹的特征参数辨识与诊断提供理论依据.
- 焦卫东蒋永华李刚蔡建程
- 关键词：变刚度多故障
- 基于EEMD散布熵-LPP的滚动轴承故障诊断方法被引量：3
- 2020年
- 针对滚动轴承故障分类中采用单一尺度熵值难以完全表征故障特征的问题,基于散布熵(DE)、集合经验模态分解(EEMD)、局部保留投影算法(LPP)、k-近邻分类算法(KNN),提出了一种基于EEMD散布熵-LPP的滚动轴承故障诊断方法.首先对信号进行EEMD分解提取其前9个IMF分量作为特征信号,分别计算其散布熵值作为特征参数构建高维特征集,接着利用LPP进行降维获得低维特征集,最后输入KNN分类器进行分类识别.对实际滚动轴承的正常、内圈故障、外圈故障、滚动体故障样本进行了分类识别,并与其他几种方法进行对比,结果表明:该方法具有更高的分类准确率.
- 蒋永华张晓迪黄涛涛焦卫东焦卫东李刚高昭
- 关键词：流形学习故障诊断滚动轴承
