李宇芳
- 作品数：2 被引量：5H指数：2
- 供职机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院更多>>
- 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更多>>
- 基于谐波小波包和DAG-RVM的滚动轴承故障诊断被引量：2
- 2017年
- 针对传统滚动轴承故障诊断方法受人为因素影响较为严重,故障成因相对复杂等问题,在现有的研究基础上提出一种基于小波包分析和有向无环图相关向量机相结合的故障诊断方法。将滚动轴承在不同的故障条件下的振动信号进行谐波小波包分解与重构,提取频带能量作为特征向量,应用有向无环图相关向量机建立从特征向量到故障模式之间的映射,最终做到对滚动轴承的故障诊断。结果表明,该方法能够快速准确地诊断出滚动轴承故障,验证了该方法的有效性和稳定性。此外,通过与支持向量机(SVM)的对比分析,显示了RVM在智能故障诊断应用中的优越性。
- 齐磊王海瑞李宇芳李英任玉卿
- 关键词：谐波小波包有向无环图相关向量机
- 基于CEEMD模糊熵的捣固车液压系统故障特征提取被引量：3
- 2016年
- 为了监测捣固车液压系统的工作状态,提出了采用完全总体经验模态分解和模糊熵理论相结合的方法提取振动信号特征。将采集到的捣固车液压系统振动信号进行完全总体经验模态分解,选取前四个主要的固有模态函数分别计算模糊熵值构成高维特征向量,最后采用支持向量机进行故障状态的分类识别。实验结果表明,采用此方法提取的故障特征,故障识别率可以达到90%,证明了该特征提取算法的有效性。
- 王勇王海瑞李宇芳丁剑
- 关键词：捣固车液压系统模糊熵特征提取
