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宁少慧: 作品数：36 被引量：107H指数：6; 供职机构：太原理工大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金山西省基础研究计划项目山西省省筹资金资助回国留学人员科研项目更多>>; 相关领域：机械工程自动化与计算机技术电子电信金属学及工艺更多>>

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齿轮传动系统齿根裂纹故障的动力学仿真被引量：6: 2015年; 以直齿圆柱齿轮副的耦合型动力学模型为研究对象,考虑了轮齿的时变啮合刚度及齿间的摩擦后,利用故障轮齿与完好轮齿啮合刚度的不同来实现故障模型的建立。用有限元法计算了无故障和有裂纹故障状态下齿轮的时变啮合刚度,结果表明,裂纹会降低齿轮的啮合刚度,裂纹越大,刚度越小。利用MATLAB求解模型的动力学微分方程组,得出了故障和无故障两种状态下齿轮的角速度和角加速度的仿真曲线,结果是当齿轮转过裂纹处时,从动轮的角速度和角加速度产生了明显的波动,计算结果与故障特征规律相符。; 宁少慧韩振南李月仙武学峰; 关键词：齿轮动力学有限元法

一种直升机主减速器故障诊断系统: 本发明提供一种直升机主减速器故障诊断系统，包括：视觉检测单元，用于检测输出轴周围是否有漏油点；存储单元，存储输出轴设置的油封的安装时长；振动检测单元，与所述视觉检测单元和振动检测单元连接，分析单元，在所述视觉检测单元检测...; 白丽丽李峰闫涛李延峰王志坚宁少慧张倩倩

EEMD和TFPF联合降噪法在齿轮故障诊断中的应用被引量：12: 2017年; 为了消除噪声对齿轮传动系统故障特征提取的影响,提出了一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)和时频峰值滤波(time-frequency peak filtering,简称TFPF)相结合的降噪方法。针对TFPF算法在窗长的选择方面受到限制的问题,采用了EEMD方法对其进行改进,使得信号在噪声压制和有效信号保真两方面得到权衡;含噪声的信号经过EEMD分解后,得到一系列频率成分从高到低的本征模态函数(intrinsic mode functions,简称IMFs),计算出各IMFs间的相关系数,判断需要滤波的IMFs。对不同的IMFs选择不同的窗长进行TFPF滤波,把过滤后的IMFs和剩余的IMFs重构得到最终的降噪信号。用模拟仿真信号和齿轮齿根故障信号对该方法进行验证,可见EEMD+TFPF能有效地去除噪声,成功提取齿根裂纹故障特征。; 宁少慧韩振南武学峰赵远; 关键词：齿根裂纹降噪

基于边缘图注意力网络的轴承智能故障诊断: 2024年; 基于欧几里德空间的数据包含着节点和边的关系信息,比传统的欧几里得空间的数据具有更多信息。然而,传统的图卷积以及图注意力网路注重于节点信息的提取,对于边的信息利用不够充分。对此,通过结合可视图算法和边缘图注意力网络(EGAT),将基于非欧几里德空间的不规则数据应用到轴承故障诊断领域。诊断过程分为两步:利用可视图算法将原始信号转化为图数据;利用EGAT对故障特征进行学习,然后即可进行故障诊断。实验结果表明:图卷积网络在单一轴承故障分类任务上能够达到100%的准确率,表明所提出的方法对于轴承故障诊断具有明显的作用。; 杜越宁少慧段攀龙邓功也张少鹏; 关键词：轴承故障诊断

基于二次迁移学习和EfficientNetV2的滚动轴承故障诊断: 2023年; 针对工程实际故障诊断环境下,可用数据稀缺,导致智能诊断模型对轴承健康状态识别精度较低这一问题,提出一种基于二次迁移学习和EfficientNetV2(Two-Step Transfer of Efficient⁃NetV2,TSTE)的滚动轴承故障诊断新方法。首先,将模型在轴承全寿命周期数据集中训练,之后冻结模型浅层权重,将其在多工况轴承数据集中训练,进行第一次迁移学习。其次,通过构造类不平衡数据集,研究实际故障环境下可用数据稀缺对故障诊断性能的影响。然后,基于合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)过采样方法与编辑最近邻(Edited Nearest Neighbors,ENN)欠采样方法对故障数据进行扩充,使类不平衡数据集重构为类平衡数据集。最后,将模型在类平衡数据集中训练,冻结模型底层权重,训练模型深层,进行第二次迁移学习,使模型掌握平衡数据集故障特征。通过多种指标进行实验评估,同时与其他方法进行对比,并使用Grad-CAM方法进行了特征可视化。结果表明,所提方法能够将模型在实验室环境下积累的故障诊断知识应用于实际工程设备,适用于检测数据稀缺情形下的滚动轴承故障诊断。; 杜康宁宁少慧; 关键词：滚动轴承重采样

桥式起重机运动模拟被引量：2: 2009年; 桥式起重机是应用最为广泛的起重机械,文章综合应用现代设计手段和方法,在桥架、起升机构、小车运行机构和大车运行机构的基础上,建立三维运动分析的数学模型,从而对整机和各部件的运动速度、加速度以及因运动引起的载荷进行分析,模拟各种运动规律和运动轨迹,从而实现起重机运行情况的模拟,为起重机的设计提供可靠的参考依据。; 牛晓明张亮有宁少慧张喆; 关键词：桥式起重机运动模拟

嵌入式传感器的齿轮裂纹故障诊断被引量：6: 2018年; 针对传统的齿轮箱体振动信号的故障诊断,提出了一种新的测试方法,即把传感器直接安装在齿轮箱体内的齿轮体上,缩短了振动信号的传递路径,有效降低了振动信号在传递过程中幅值衰减,能诊断出齿轮传动系统的早期故障。为验证该方法的有效性,对齿根2 mm裂纹的故障齿轮传动系统进行了动力学仿真和实验验证,结果发现从齿轮体上的振动信号中能成功诊断出齿轮裂纹的早期故障,而箱体上的振动信号则不能体现故障特征。这充分说明了振动信号在经过复杂的传递路径后导致幅值衰减和频率成分丢失,微弱的故障信息被削弱。这为齿轮箱的早期微弱故障的诊断提供了一种有效的方法。; 宁少慧韩振南武学峰王志坚; 关键词：嵌入式传感器齿根裂纹

刚柔耦合的齿轮传动系统动力学特性分析被引量：5: 2015年; 为了进行齿轮传动系统的振动分析,利用三维建模软件建立了齿轮传动系统的刚体模型;利用有限元分析软件,通过生成模态中性文件建立了系统的柔体模型;并借助机械系统的动力学分析软件,对两种不同的模型进行了动态特性分析。两种模型综合考虑了传动系统中传动轴和支撑轴承的弹性以及箱体的刚度和阻尼对系统动态特性的影响,比较了不同模型下啮合齿轮的速度、啮合力和加速度的动态响应特性。仿真分析结果表明柔性体模型的仿真结果与实际更加接近,因此,把齿轮传动系统中的轴和齿轮作柔性化处理后再进行虚拟分析的动力学仿真更具有实际意义。; 宁少慧武学锋; 关键词：传动系统齿轮 ADAMS 动力学

基于G-YOLO网络的滚动轴承故障诊断方法被引量：2: 2023年; 滚动轴承是旋转机械设备中非常重要的零部件,将深度学习在目标检测和图像分类领域内的优势用于轴承故障诊断,提出G-YOLO智能诊断模型。首先利用格拉姆角场将轴承的时域振动信号转化为特征图像,其次将特征图像输入到G-YOLO智能诊断模型中,通过研究转化参数、网络结构、模型参数等得到最优结果。为了验证模型的优越性,采用西储大学轴承数据集中几组对应不同直径的具有同一类故障轴承的数据进行试验,同时引入目标检测领域内精确率、召回率、F1分数、均值平均精度4种指标对G-YOLO模型诊断结果进行评估,平均精确率达95.36%,召回率达到96%,证明了该方法的有效性与可行性。; 武煜坤宁少慧任永磊王延松; 关键词：故障诊断滚动轴承图像处理

自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断被引量：7: 2019年; 针对双树复小波变换存在频率混叠以及参数需自定义的缺陷,提出自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断方法。首先,利用双树复小波变换将信号进行分解和单支重构,采用粒子群算法将分解后分量峭度值作为适应度函数,选择双树复小波的最优分解层数;其次,对重构出的低频信号进行频谱分析提取故障特征,将单支重构后的各高频分量进行变分模态分解,通过峭度值获得各高频分量经变分模态分解后的主频率分量信号;最后,分析各主频率分量信号的频谱,识别齿轮箱的故障特征。结果表明,该方法与双树复小波变换和变分模态分解相比,不仅消除了频率混叠现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且还提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。; 陈旭阳韩振南宁少慧; 关键词：双树复小波变换粒子群优化齿轮箱故障诊断

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