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郭峰

作品数：6 被引量：22H指数：2
供职机构：西北工业大学航空学院更多>>
发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：机械工程电子电信自动化与计算机技术理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 3篇机械工程
  • 2篇电子电信
  • 1篇动力工程及工...
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇航空宇航科学...
  • 1篇理学

主题

  • 2篇独立分量分析
  • 2篇振动
  • 2篇振动信号
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇盲解卷
  • 2篇盲解卷积
  • 2篇卷积
  • 2篇机械振动
  • 2篇机械振动信号
  • 2篇故障诊断
  • 1篇动响应
  • 1篇有限元
  • 1篇有效载荷
  • 1篇运载
  • 1篇运载火箭
  • 1篇载荷
  • 1篇噪声
  • 1篇噪声对消
  • 1篇最小均方

机构

  • 6篇西北工业大学
  • 3篇中国人民解放...

作者

  • 6篇郭峰
  • 4篇任兴民
  • 4篇刘婷婷
  • 2篇万小朋
  • 2篇杨永锋
  • 2篇赵美英
  • 2篇孙柯

传媒

  • 2篇机械科学与技...
  • 1篇振动．测试与...
  • 1篇机械强度
  • 1篇西安工业大学...
  • 1篇航空工程进展

年份

  • 2篇2013
  • 1篇2010
  • 3篇2009
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
独立分量分析和概率神经网络在机械故障诊断中的应用被引量：5
2009年
针对旋转机械进行故障诊断时,由于邻近机械的干扰,往往无法得到真实的的故障信息以及诊断速度慢的问题,本文提出了一种基于独立分量分析(Independent Component A-nalysis,ICA)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN))的故障诊断方法,采用快速独立分量分析(FastICA)进行特征提取,PNN实现状态识别.通过仿真与实验加以证明,并与经典的前向多层神经网络(BP网络)的故障分类进行对比,结果表明PNN的准确率可以达到100%,而BP网络只有95%,同时PNN所需的时间只有BP的1/3.
郭峰任兴民刘婷婷
关键词：故障诊断
接触热导率数值预测研究被引量：2
2013年
假设粗糙表面轮廓高度服从高斯分布,并将两粗糙表面间的接触等效为粗糙表面与光滑刚性表面的接触。由均方根粗糙度和平均凸峰坡度得出接触点的平均半径和单位面积内的接触点个数,分别建立了用圆柱体和圆锥台来表现接触粗糙峰的两种有限元模型,对接触热导率进行了数值预测。通过对比发现,用圆柱体来表现粗糙峰的模型计算出的结果与试验吻合较好,且其误差随界面载荷的增大而减小。
孙柯赵美英万小朋郭峰
关键词：有限元
盲解卷积的机械振动信号分离技术被引量：10
2009年
针对机械振动信号往往是多个信号卷积混合的结果,阐述了卷积混合的模型和原理。利用扩展的H-J网络结构,给出了在线实时的盲解卷积迭代算法,并通过仿真试验验证了算法的有效性和准确性。该法与传统的傅里叶变换频谱分析相比,能获得更多的振源振动信息,可更准确地进行机械故障诊断。
刘婷婷任兴民杨永锋郭峰
关键词：盲源分离盲解卷积机械振动信号故障诊断
卷积混合机械非平稳振动信号的二阶盲分离方法被引量：2
2009年
针对机械振动信号具有非平稳和卷积混合的特性,文中将基于二阶统计量的盲源分离方法推广至卷积混合的模型,提出在信号子空间的频域中对机械振动信号的盲解卷积方法。仿真和实测数据实验结果表明,此方法充分考虑信号的非平稳以及卷积混合特性,能较好地实现机械振动信号的盲分离。与传统盲源分离算法比较,该方法更适合于机械振动信号的分析。
刘婷婷任兴民郭峰杨永锋
关键词：盲解卷积二阶统计量非平稳机械振动信号
基频降低对火箭点火起飞动响应的影响分析被引量：1
2013年
为了分析有效载荷基频降低对火箭发射时箭体的动响应的影响规律,将不同的有效载荷基频引入到运载火箭纵向有限元模型中,通过改变有效载荷基频,计算箭体在发射阶段受到冲击载荷时的瞬态动力学响应,并找出有效载荷以及星箭界面处随发动机推力变化的加速度、单元力等响应时程的变化规律。结果表明:有效载荷基频降低对发射时箭体的动响应有一定影响,有效载荷位置的加速度响应受到的影响较为明显,有一定程度地增加,其对星箭界面处载荷的影响则较小。
郭峰万小朋赵美英孙柯
关键词：运载火箭冲击载荷
基于神经网络消噪的独立成分分析方法研究被引量：2
2010年
独立成分分析(independent component analysis,ICA)模型大多是无噪声的,对于有噪声的模型,ICA算法的性能会下降甚至失效,降噪处理必不可少。线性神经网络克服了感知器神经网络只能输出0或1的不足,是一种基于最小均方误差(least means quares,LMS)的自适应可调网络,利用线性神经网络进行噪声对消是一种很有效的噪声处理方法。笔者将针对有噪声的ICA模型,应用线性神经网络进行降噪预处理,并通过仿真和实验数据加以证明。结果表明:该方法比不进行降噪预处理的方法的分离效果明显好很多。
郭峰任兴民刘婷婷
关键词：线性神经网络噪声对消独立分量分析最小均方误差
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