曾庆虎
- 作品数：22 被引量：185H指数：10
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- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术理学一般工业技术更多>>
- 支持向量机的装备关重件需求预测
- 2012年
- 关重件是影响装备战备完好性的重要因素,准确的需求预测可以极大地提高装备的保障能力。基于支持向量机预测方法,构建了关重件需求时间序列预测模型,建立了预测需求是否发生和需求量准确度的二维预测结果误差评价机制,预测结果表明支持向量机的需求预测方法精度较高。
- 方维华曾庆虎
- 关键词：支持向量机
- 基于小波相关特征尺度熵的HSMM设备退化状态识别与故障预测方法被引量：16
- 2008年
- 隐半马尔可夫模型(HSMM)是隐马尔可夫模型(HMM)的一种扩展模型,是在已定义的HMM结构上加入了时间组成部分,克服了因马尔可夫链的假设造成HMM建模所具有的局限性,与HMM相比具有更好的建模能力和分析能力,而且可以直接用于预测。基于振动信号与语音信号的相似性,将HSMM引入机械设备退化状态识别与故障预测中,提出基于小波相关特征尺度熵(WCFSE)的HSMM设备退化状态识别与故障预测方法。首先将小波相关滤波法与信息熵理论相结合得到能敏感表征故障严重程度的WCFSE向量,并以此向量作为HSMM的输入进行训练,建立基于HSMM的设备运行状态分类器与故障预测模型,从而实现设备退化状态识别与故障预测。将其应用到滚动轴承的退化状态识别与故障预测中,验证了该方法的有效性。
- 曾庆虎邱静刘冠军
- 关键词：故障预测
- 基于KPCA-HSMM设备退化状态识别与故障预测方法研究被引量：31
- 2009年
- 为消除多通道观测信息冗余,压缩高维故障特征,提出基于KPCA多通道特征信息融合的HSMM设备退化状态识别与故障预测新方法。首先,对采集的单通道振动信号进行小波相关滤波处理,构造单通道振动信号的小波相关特征尺度熵向量,然后,利用KPCA方法对多通道的小波相关特征尺度熵向量进行冗余消除和特征融合,得到多通道的融合小波相关特征尺度熵向量,并以此向量作为HSMM的输入进行训练,建立基于HSMM的设备运行状态分类器与故障预测模型,从而实现设备退化状态识别与故障预测。将其应用到滚动轴承的退化状态识别与故障预测中,验证了该方法的有效性。
- 曾庆虎邱静刘冠军谭晓栋
- 关键词：故障预测信息融合KPCA
- 基于HSMM的故障识别方法研究
- 机械设备的故障识别方法能提供设备运行状态的实时信息,为避免生产损失和减少设备的致命故障提供保障具有重要意义.提出了一种基于隐半马尔可夫模型(HSMM)的故障识别方法.HSMM在已定义的隐马尔可夫模型的结构上加入高斯概率分...
- 谭晓栋曾庆虎刘冠军邱静
- 关键词：隐半马尔可夫模型机械设备故障识别特征向量
- 文献传递
- 一种组件式多线程网络应用架构的设计与实现
- 根据网络应用的典型业务处理逻辑,基于组件式开发和面向对象设计技术,建立一种具有良好通用性的应用程序架构,提出数据接收与发送、数据处理、数据记录和人机界面显示支持等管理组件的设计方案,支持多源/多目标、多类别、大数据量、高...
- 董光波吴宁生高效曾庆虎杨进温京
- 关键词：多线程面向对象网络应用
- 文献传递
- 虚拟专用网技术在雷达情报网中的应用及解决方案
- 2010年
- 为增强雷达情报网的生存和再生能力,在特殊情况下,雷达情报信息有必要通过公用网络传输。为保障数据在公网中传输的安全性,提出基于虚拟专用网技术组建雷达情报网的方案,在可行性分析的基础上,设计了网络拓扑结构,采用L2TP和IPSec隧道协议对网络进行了具体架设。
- 曾庆虎金宏斌
- 关键词：虚拟专用网隧道
- 小波相关特征尺度熵在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：15
- 2007年
- 将小波相关滤波方法与Shannon信息熵相结合,提出了一种故障检测与诊断的方法——小波相关特征尺度熵故障法。首先利用小波相关滤波方法提取滚动轴承故障振动信号的微弱故障信息特征,以求得信噪比较高的尺度域小波系数;然后结合Shannon信息熵理论给出了沿尺度分布的小波相关特征尺度熵定义及其计算方法。小波相关特征尺度熵能够定量表征不同尺度的能量分布,各尺度能量分布的均匀性可以反映滚动轴承的运行状态的差别,选取最能反映故障特征的小波相关特征尺度熵作为特征参数,通过所选取的小波相关特征尺度熵大小判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验证明该方法能有效地判断滚动轴承故障特征,为滚动轴承故障诊断提供了新的思路。
- 曾庆虎邱静刘冠军谭晓栋
- 关键词：滚动轴承
- 基于小波能谱熵-隐半马尔可夫模型的故障识别方法及应用被引量：6
- 2009年
- 有效的特征提取方法和分类算法能显著的提高故障识别的精度。小波能谱熵突出了振动信号中短暂的异常信号,能有效的表征早期故障特征;隐半马尔可夫模型通过加入高斯概率分布函数来描述各个状态的驻留时间,能合理的表征振动信号的暂态特征,适合于机械系统的故障识别问题;本文将小波能谱熵和HSMM相结合,提出了基于小波能谱熵的HSMM故障识别方法。以小波能谱熵作为特征向量,通过训练得到各个状态的HSMM模型并建立分类器,从而实现对未知状态的识别。以齿轮为对象,对齿轮常见的故障状态进行了识别试验。
- 谭晓栋邱静刘冠军曾庆虎苗强
- 关键词：故障识别隐半马尔可夫模型
- 基于小波相关滤波-包络分析的早期故障特征提取方法被引量：41
- 2008年
- 噪声是影响齿轮、滚动轴承等机械设备早期故障诊断正确性的主要因素,利用小波相关滤波法的降噪特性,将小波相关滤波降噪方法和Hilbert包络谱分析相结合,提出了小波相关滤波-包络分析的早期故障特征提取新方法,即首先利用小波相关滤波方法作为包络分析的前置处理手段提取振动信号的微弱故障信息特征,以求得信噪比较高的小波系数;然后对高频段尺度域的小波系数进行Hilbert包络细化谱分析,得到早期故障的特征频率。仿真信号和诊断实例分析结果表明,该方法比直接小波系数包络分析法更能有效抑制噪声,凸现早期故障频率。
- 曾庆虎邱静刘冠军张勇
- 关键词：包络分析HILBERT特征提取故障诊断
- 机械传动系统关键零部件故障预测技术研究
- 机械传动系统作为国防和国民经济领域广泛应用的一类重要技术装备,其安全性可靠性至关重要。齿轮与轴承等传动系统关键零部件,由于长期连续工作在高载荷、高转速下,容易受到损害和出现故障,其损坏往往会导致传动系统无法运转。研究实用...
- 曾庆虎
- 关键词：特征信息提取故障预测
- 文献传递
