高大为
- 作品数：17 被引量：17H指数：3
- 供职机构：西安交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程机械工程电子电信更多>>
- 基于多物理量集成的智能轴承监测系统
- 2024年
- 针对国内现有智能轴承技术监测信息单一,智能化程度低的问题,以发展可工业应用的智能轴承为目标,研究了多物理量集成的智能轴承监测技术。通过充分考虑轴承工作及状态特点,设计了振动、温度、转速、声音等多物理量信息高度集成监测的智能轴承单元;根据智能轴承监测系统的功能,将其划分为供电模块、数据采集模块、最小系统、存储发送模块并进行相关模块的设计;设计开发上位机软件对监测系统采集的信号进行分析,实现对多套智能轴承监测信息的集中管理和处理;最后通过试验验证了所开发的智能轴承监测系统监测多物理量信息的有效性。
- 张志鑫牛青波牛青波杨明奇朱永生
- 关键词：滚动轴承智能化系统监测系统信息融合
- 一种变工况下的基于图数据的旋转机械设备状态监测方法
- 一种变工况下的基于图数据的旋转机械设备状态监测方法，首先获得旋转机械设备的振动信号，利用时频变换和能量校正的方法从振动信号中估计转速；利用估计出的转速信号对振动信号完成等角度重采样，并将重采样后的信号分成若干个子信号；然...
- 朱永生王强高大为茹杨闫柯洪军
- 一种基于嵌入式循环网络的机械设备健康状态识别方法
- 一种基于嵌入式循环网络的机械设备健康状态识别方法，首先获得机械设备的振动信号样本，并划分为若干段相邻的局部振动子信号；然后从子信号中提取时频图像，经标准化处理后作为输入；接着构建深度残差网络，并对其进行训练，从而学习到信...
- 朱永生高大为张盼闫柯洪军康伟任智军
- 文献传递
- 一种强干扰下提取滚动轴承故障特征的方法
- 一种强干扰下提取滚动轴承故障特征的方法，属于故障诊断技术与信号处理分析技术领域，使用振动传感器采集滚动轴承加速度振动信号，使用VMD将加速度振动信号分解为一系列的IMF分量，然后计算各IMF分量均方包络函数的四阶矩和其窄...
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- 文献传递
- 一种滚动轴承局部损伤微弱故障特征提取方法
- 一种滚动轴承局部损伤微弱故障特征提取方法，使用加速度传感器采集故障滚动轴承的振动信号，使用MODWPT分解原信号至不同的节点，接下来计算各节点均方包络自相关的SK，然后选取各层中不小于最大SK一半的节点信号进行MED滤波...
- 闫柯康伟朱永生陈凯达任智军高大为洪军
- 文献传递
- 一种多特征提取与融合的智能故障诊断方法
- 一种多特征提取与融合的智能故障诊断方法，首先利用数据采集系统和传感器采集机械设备运行过程中的数据；然后以确定的长度截取不经任何处理的原始信号，将其分为训练样本和测试样本，做各段信号的频谱并归一化；基于自编码器构建多特征提...
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- 文献传递
- 基于低信噪比AIS数据的船舶航迹精准预测被引量：4
- 2021年
- 针对船舶自动识别系统(AIS)数据存在较大的实时系统噪声和测量噪声,且易丢包和产生错误的问题,提出了滑动卡尔曼循环网络。该方法采用加窗处理的方式,通过在各窗口中建立状态方程,并使用实时计算的噪声对其进行更新,将非线性高斯系统转化为线性高斯系统。将该高信噪比状态参数输入相应时刻的循环单元中,训练网络参数,从而拟合其非线性关系,实时预测船舶的航迹进行。试验对“大连—烟台”航段的AIS数据进行分析,并将所得结果与传统方法相对比,证明该方法具有较高的精度和较快的速度,可实时对船舶航行轨迹进行精准预测。
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- 关键词：船舶航迹
- 一种基于嵌入式循环网络的机械设备健康状态识别方法
- 一种基于嵌入式循环网络的机械设备健康状态识别方法，首先获得机械设备的振动信号样本，并划分为若干段相邻的局部振动子信号；然后从子信号中提取时频图像，经标准化处理后作为输入；接着构建深度残差网络，并对其进行训练，从而学习到信...
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- 文献传递
- 一种滚动轴承局部损伤微弱故障特征提取方法
- 一种滚动轴承局部损伤微弱故障特征提取方法，使用加速度传感器采集故障滚动轴承的振动信号，使用MODWPT分解原信号至不同的节点，接下来计算各节点均方包络自相关的SK，然后选取各层中不小于最大SK一半的节点信号进行MED滤波...
- 闫柯康伟朱永生陈凯达任智军高大为洪军
- 文献传递
- 一种强干扰下提取滚动轴承故障特征的方法
- 一种强干扰下提取滚动轴承故障特征的方法，属于故障诊断技术与信号处理分析技术领域，使用振动传感器采集滚动轴承加速度振动信号，使用VMD将加速度振动信号分解为一系列的IMF分量，然后计算各IMF分量均方包络函数的四阶矩和其窄...
- 闫柯康伟朱永生洪军刘煜炜袁倩倩高大为
- 文献传递
