梁凯
- 作品数：11 被引量：80H指数：3
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- 相关领域：机械工程一般工业技术交通运输工程电气工程更多>>
- 变载荷激励下齿轮传动系统齿根裂纹故障动力学特性分析被引量：8
- 2017年
- 根据齿轮裂纹会引起齿轮系统的时变啮合刚度变化这一特性,建立了含齿根裂纹故障单级齿轮传动系统的四自由度动力学模型,对裂纹故障的非线性动力学机理进行了研究。采用变步长的四阶龙格—库塔法对齿轮裂纹故障进行仿真分析,运用时频分析方法研究了裂纹信号特征,为齿轮裂纹故障诊断提供了理论支持。在此基础上,分析了齿轮裂纹在变载荷激励下的动力学特性。分析表明:在变载荷激励下,齿轮振动波形图与变载荷激励变化趋势极其相似,裂纹的存在引起波形图上出现冲击现象并且啮合频率及其倍频附近出现边频带,边频带为故障齿轮的转频;变载荷激励下,低频的边频成分明显只与外载荷激励有关,与齿轮故障无关。
- 时培明赵娜梁凯韩东颖
- 关键词：变载荷齿根裂纹动力学特性
- 基于稀疏编码器和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法
- 一种基于稀疏编码器和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法，采用基于层叠稀疏自动编码器的深度学习自主认知的方法，由简单到复杂、由低级到高级自动地提取输入数据的本质特征，自动挖掘出隐藏在已知数据中的丰富信息；采用深度学习提取特征...
- 时培明梁凯赵娜韩东颖
- 文献传递
- 翻车机主体结构寿命预测
- 大型翻车机系统是港口码头煤炭输送生产线上的重要设备，其运行的可靠性及寿命预测对于保证煤炭集港通道的顺畅运行具有重要意义。 本文主要以翻车机的主体结构为研究对象，依据现有翻车机的使用情况和实际需求，运用应力测量方法对翻车...
- 梁凯
- 关键词：翻车机应力测试
- 文献传递
- 基于深度学习特征提取和粒子群支持向量机状态识别的齿轮智能故障诊断被引量：53
- 2017年
- 针对齿轮故障诊断问题,利用数理统计特征提取方法、深度学习神经网络、粒子群算法和支持向量机等技术,提出了一种基于深度学习特征提取和粒子群支持向量机状态识别相结合的智能诊断模型。该模型利用深度学习自适应提取的频谱特征与数理统计方法提取的时域特征相结合组成联合特征向量,然后利用粒子群支持向量机对联合特征向量进行故障诊断。该模型在对多级齿轮传动系统试验台的故障诊断中实现了中速轴大齿轮不同故障类型的可靠识别,获得了满意的诊断结果。应用结果也验证了基于深度学习自适应提取频谱特征的有效性。
- 时培明梁凯赵娜安淑君
- 关键词：齿轮故障特征提取支持向量机智能诊断
- 基于PSO‑SVM和分形盒维数的变载荷工况下齿轮故障诊断方法
- 一种基于PSO‑SVM和分形盒维数的变载荷工况下齿轮故障诊断方法，包括以下步骤：1、通过齿轮振动时域图的峭度对齿轮带负载类型进行分类；2、求每种负载类型下的时域振动信号的分形盒维数、裕度因子、峰值因子、波形因子、脉冲因子...
- 时培明赵娜梁凯韩东颖付荣荣
- 基于稀疏编码器和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法
- 一种基于稀疏编码器和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法，采用基于层叠稀疏自动编码器的深度学习自主认知的方法，由简单到复杂、由低级到高级自动地提取输入数据的本质特征，自动挖掘出隐藏在已知数据中的丰富信息；采用深度学习提取特征...
- 时培明梁凯赵娜韩东颖
- 文献传递
- 基于分形维数和GA-SVM的风电机组齿轮箱轴承故障诊断被引量：18
- 2018年
- 对风机齿轮箱轴承故障诊断进行了研究,提出一种基于分形维数和遗传算法支持向量机(GA-SVM)相结合的故障诊断算法。基于常用的时域特征参数作为支持向量机的识别参数,引入分形维数特征参数来提升支持向量机的识别精度。提出了基于遗传算法(GA)的支持向量机参数优化的模型,通过GA的寻优自动获得最优的支持向量机参数。采用某风场的风电机组齿轮箱轴承数据进行故障诊断,实验表明,所提出的GA-SVM模型很好地解决了参数选择的问题,同时基于分形维数的特征参数也提高了风电机组轴承故障的识别准确率。
- 时培明梁凯赵娜安淑君
- 关键词：轴承故障诊断风电齿轮箱分形维数
- 大数据产业对京津冀地区物流业高质量发展影响研究
- 梁凯
- 基于深度学习的风电机组齿轮箱故障特征提取和智能分类研究
- 风电机组齿轮箱的正常运转与否直接影响风场的人员设备安全和经济效益，因此对风电机组齿轮箱进行状态监测和故障诊断具有十分重要的意义。本文主要对风机齿轮箱传统诊断方法的不足进行了分析研究，结合经验模式分解（Empirical ...
- 梁凯
- 关键词：风电机组齿轮箱故障诊断特征提取
- 文献传递
- 一种便携式轨道融雪融冰装置
- 本实用新型涉及一种便携式轨道融雪融冰装置，该装置由温度传感器、融冰控制柜、热融垫、吸气导流风扇、排气导流风扇、湿度传感器等零件，构成融冰雪系统、干燥系统、智能决策系统、装置固定系统等系统，通过融冰控制柜对温度传感器的实时...
- 张影梁凯王俊林柴大华
