张小丽
- 作品数：19 被引量：341H指数：5
- 供职机构：长安大学工程机械学院道路施工技术与装备教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金中国人民解放军总装备部预研基金更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术航空宇航科学技术艺术更多>>
- 基于转频脊线的滚动轴承阶次分析故障诊断
- 2025年
- 针对变转速状况下部分设备难以安装转速计而导致转速信息缺失的问题,提出基于阶次分析的无转速计滚动轴承故障诊断方法。同时针对振动信号处理中时频脊线提取精度不高、轴承转频脊线识别困难等问题,提出基于快速路径优化算法的多时频脊线提取方法和基于脊线拟合优度指标的转频脊线识别方法。首先,利用快速路径优化算法可以抑制相邻时刻频率跳变的特点,提高时频脊线提取精度;其次,通过计算脊线拟合优度值的方法从所提取的多条时频脊线中识别出转频脊线;最后利用识别的转频脊线结合阶次分析,对滚动轴承故障实验振动信号进行分析,验证所提滚动轴承故障诊断方法的可行性。
- 张小丽范攀锋李贤耀王保建梁旺王芳珍
- 关键词：故障诊断滚动轴承阶次分析
- 机械重大装备寿命预测综述被引量：122
- 2011年
- 寿命预测理论是机械零件与装备安全服役的关键基础,也是现代机械设计与制造必须涵盖的重要方面。机械重大装备寿命预测技术对国民经济发展和国防建设具有重要意义。在过去近一个世纪与失效事故的斗争中,人类通过对诸如飞行器、舰船、车辆、发电机组等机械重大装备的研究,建立了基于力学的寿命预测理论、基于概率统计的寿命预测理论以及基于信息新技术的寿命预测理论等学科分支。针对机械重大装备寿命预测研究方法的特点和应用状况,综述国内外相关文献的研究现状,总结当前机械重大装备寿命预测研究的热点与成就,归纳当前机械重大装备寿命预测研究在理论建模与试验中存在的若干问题,分析机械重大装备寿命预测具有理论建模难、试验验证难以及数据积累分析难的特点,为今后进行深入的寿命预测研究提供可以借鉴的研究方向。
- 张小丽陈雪峰李兵何正嘉
- 航空发动机可拆卸盘鼓型转子拉杆螺栓装配紧度辨识方法被引量：4
- 2015年
- 针对沿轮盘周向分布的拉杆螺栓装配紧度是影响航空发动机可拆卸盘鼓型转子振动特性的一个重要因素,提出了一种拉杆螺栓装配紧度辨识方法.通过对可拆卸盘鼓型转子进行激振测试,提取提升小波包分解重构信号的相对能量特征,然后定义拉杆螺栓装配紧度熵将相对能量特征映射到拉杆螺栓装配紧度辨识空间.实验研究了拉杆螺栓由松到紧的3种状态,结果表明装配紧度熵具有单调一致性递减规律.实验测试了外场服役的某型航空发动机可拆卸盘鼓型转子拉杆螺栓的装配紧度状态,结果表明拉杆螺栓装配紧度发生退化,拉杆螺栓处于松动状态.
- 张小丽王保建陈雪峰程礼陈卫
- 关键词：航空发动机振动
- 滚动轴承寿命预测综述被引量：47
- 2015年
- 滚动轴承是决定机械健康状态与寿命的关键部件之一,寿命是衡量滚动轴承性能的重要指标。针对滚动轴承寿命特性与应用,综述滚动轴承寿命预测的研究现状,总结滚动轴承寿命预测研究成果,将当前轴承寿命理论归纳为基于统计分析的寿命模型、基于断裂力学分析的寿命模型、以及基于状态监测的寿命模型。分析得出当前研究中的热点方向是基于状态监测的寿命预测方法,着重指出轴承寿命预测研究的难点具有寿命影响因素多、寿命分散度大、试验费时、数据积累难、理论建模难等特点,为轴承寿命的深入研究提供方向。
- 张小丽王保建马猛陈雪峰
- 关键词：滚动轴承
- 基于GADF-CWT-GCNN的滚动轴承故障诊断方法研究
- 2024年
- 针对滚动轴承故障诊断在小样本环境下引起的模型泛化能力差、诊断精度低的问题,提出一种基于格拉姆角分场(GADF)和连续小波变化(continuous wavelet transform,CWT)与并行二维组归一化卷积神经网络(parallel convolutional neural network,P2D-GCNN)的滚动轴承故障诊断方法。对采集的数据进行预处理,采用格拉姆角场和连续小波变换将一维振动信号转换成二维图像作为模型输入,再选用数据增强技术扩充样本子图,满足网络输入要求,并将其导入搭建的组归一化卷积神经网络中进行诊断检测。结果表明:文中数据处理方法与搭建模型在小样本环境下泛化能力远高于SVM和1D-CNN等其他网络模型。为进一步验证模型在小样本数据下的识别能力,取数据集的70%,40%和20%样本量进行多次实验,所对应的训练准确率及测试准确率分为99.38%,99.02%,99.47%,98.29%,99.05%,97.08%。结果证明,文中模型在小样本环境下对轴承故障诊断具有很高的准确率。
- 张小丽罗鑫李敏梁旺王芳珍
- 关键词：滚动轴承
- 基于模型的机床故障案例命名实体抽取方法比较研究
- 2024年
- 机床出现的故障大多有先例,但故障案例分散,不同工厂又不数据共享且没有标准的数据库管理,以至于对于已有的相似故障,工厂仍需要按照未知故障进行停机维修;因此,急需一套标准服务平台能够集合大量故障案例,同时实现更新维护,增添新故障,以供各工厂做故障参考,尽可能降低维修成本以及时间开销;通过将计算机领域较为流行的知识图谱运用到机床故障诊断领域,全面运用机床故障诊断案例知识,构建以故障现象、故障发生原因以及解决方案为核心的机床故障诊断网络,实现快速确认故障发生部位,提供合理的故障解决方案,提高制造业的生产效率;使用爬虫技术获取故障案例数据,采用BIO标注法完成样本标注,分别使用Bilstrm-crf、Vgg16以及Bert模型完成实体抽取任务,并对上述模型准确率从多个角度进行对比,将知识导入Neo4J图数据库并建立针对机床故障的知识图谱,最终实现知识图谱可视化。
- 尹昱东王保建李珂嘉王紫平张小丽
- 关键词：机床故障知识图谱
- 一种航空发动机转子装配性能检测方法
- 本发明公开了一种检测航空发动机转子装配性能的方法。该方法首先采用激振器激振航空发动机转子，利用振动传感器和信号采集系统软件获得一个多载波耦合的航空发动机转子的脉冲响应信号；然后对所获得的一个多载波耦合的航空发动机转子的脉...
- 陈雪峰张小丽程礼何正嘉
- 优化支持向量机及其在智能故障诊断中的应用被引量：26
- 2017年
- 单一支持向量机在轴承齿轮故障诊断中精度较低,为了提高支持向量机在轴承齿轮故障诊断中的精度,对支持向量机的样本特征提取方法以及支持向量机参数优化的方法进行了研究。首先,通过核主成分分析方法构造支持向量机的输入样本,可以减少数据间的冗余,提取数据的高维信息;其次,通过粒子群优化算法优化支持向量机核函数参数和惩罚因子;最后,使用优化后的支持向量机模型进行故障诊断。通过实际轴承齿轮故障诊断对比实验,结果表明,所提方法相比一般的支持向量机诊断方法诊断精度大幅提高,验证了该混合智能诊断方法的有效性和优势。
- 王保建张小丽傅杨奥骁陈雪峰
- 关键词：支持向量机粒子群优化算法故障诊断
- Bi‑LSTM神经网络用于轴承剩余使用寿命预测研究被引量：22
- 2021年
- 为有效获得轴承退化过程,设计一种改进损失函数的卷积自编码器(Convolutional Autoencode),使其可从多传感器采集的振动信号中提取轴承健康状态,避免了局部信息的丢失,同时得到了更深层次的故障特征。提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bi‑directional LSTM)的循环神经网络结构,利用其对时间序列数据的处理能力,学习轴承在实际工作过程中的退化规律,实现对轴承的剩余使用寿命预测。此外,为进一步提升模型的预测准确率及泛化能力,设计接收随机长度样本的Bi‑LSTM网络进行训练,使得模型接收连续数据而不是分段的数据。最后,使用NASA的IMS数据集进行了验证和对比试验,得出本文所构建的CE‑Bi‑LSTM轴承健康预测模型相较于其他方法具有更准确的预测能力。
- 申彦斌张小丽夏勇杨吉陈双达
- 关键词：故障诊断滚动轴承
- 一种可拆卸盘鼓型转子装配松动故障定量识别方法
- 本发明公开了一种可拆卸盘鼓型转子装配松动故障定量识别方法。该方法通过对可拆卸盘鼓型转子动态响应信号计算多个等带宽且相互衔接的不同频带的动态响应子信号的相对能量，然后定义一种能够用同一尺度量化可拆卸盘鼓型转子装配松动故障的...
- 何正嘉张小丽陈雪峰訾艳阳张周锁李兵曹宏瑞
