陈庆
- 作品数：14 被引量：135H指数：6
- 供职机构：昆明理工大学机电工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金云南省重点建设项目云南省应用基础研究基金更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术电子电信一般工业技术更多>>
- 基于虚拟仿真技术的收割机零部件智能化装配研究
- 2024年
- 为准确实现收割机零部件智能化装配,并获取最佳收割机零部件智能化装配路径,该文设计了基于虚拟仿真技术的收割机零部件智能化装配方法。首先采用Pro/E软件构建收割机零部件三维模型;然后构建收割机零部件智能化装配结构树模型反映收割机与零部件间的父子关联特性,并设计零部件装配约束条件,以约束条件完成收割机零部件智能化装配;最后利用遗传蚁群算法获取收割机零部件智能化装配规划的最佳路径。实验表明,该方法既可实现收割机零部件智能化装配,又可计算出收割机零部件智能化装配规划的最佳路径,提升收割机的智能化装配速度。
- 李权陈庆
- 关键词：虚拟仿真技术收割机零部件PRO/E软件遗传蚁群算法
- 基于多尺度降采样规范化割的图像裂纹检测被引量：10
- 2017年
- 针对多尺度规范化割在边缘检测时精度低以及求解特征向量耗时长等缺陷,提出一种基于多尺度降采样规范化割的图像裂纹检测方法。该方法首先利用反对称双正交小波变换的半重构特性对待测图像的多个尺度进行边缘特征提取;其次结合各尺度的强度和位置特征构建多尺度相似矩阵和多尺度规范化相似矩阵;然后对多尺度相似矩阵进行降采样并利用谱分割方法实现降采样特征向量求解;最后利用多尺度规范化相似矩阵对降采样特征向量进行上采样的乘法运算并离散化后得到最终结果。在3个数据集的单一目标图像上进行文中方法与多尺度规范化割等方法的实验结果表明,不仅提高检测精度,而且减少运算时间。
- 王森伍星张印辉陈庆
- 关键词：边缘检测
- 变分模态分解和改进的自适应共振技术在轴承故障特征提取中的应用被引量：24
- 2018年
- 针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进的自适应共振技术的滚动轴承故障特征提取方法。针对轴承故障信号所在频带难以选择的问题,提出了基于改进的自适应共振技术(Improved Adaptive Resonance Technology,IART)的IMF选取方法。首先,确定模态数,提出了峭度最大值的模态数确定方法;然后,对原始振动信号进行VMD分解,获得既定数目的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,利用IART选取包含丰富故障信息的IMF分量;最后,(如有需要)对选取的IMF分量进行基于IART的带通滤波,并进行包络解调分析提取故障特征频率。将该方法应用到轴承仿真数据和实际数据中,能够实现轴承故障特征的精确诊断,证明了该方法的有效性。
- 李华伍星刘韬陈庆
- 关键词：滚动轴承峭度
- 基于SLPP和CHMM的轴承健康评估与预测研究被引量：1
- 2022年
- 为了更加有效地评估和预测轴承健康状态,更早地发现轴承异常,提出了一种基于有监督局部保持投影(SLPP)和耦合隐马尔可夫模型(CHMM)的轴承健康评估与预测方法.首先,针对轴承信号特点,选择11个时域和频域特征进行提取;其次,利用SLPP方法对提取的高维特征进行高质量特征约减;最后,结合CHMM获取性能指标并对轴承健康状态进行评估和预测.通过轴承全寿命加速疲劳实验分析表明,该方法能够对轴承健康状态进行准确而有效的评估预测;在特征约减效果上,与PCA相比,SLPP刻画轴承状态变化过程的能力明显更强;在评估效果上,与HMM相比,CHMM能更早地发现轴承异常.
- 陈庆刘韬伍星
- 关键词：轴承机械故障诊断
- 基于残差比阈值优化冲击衰减字典的轴承故障特征提取研究被引量：1
- 2018年
- 机械设备工作时引起的振动信号蕴藏着丰富的工作状态信息。轴承是机械设备中重要的部件,其工作状态严重影响着设备的工作性能。根据信号特征张成与信号匹配度较高的冲击衰减字典,通过对比几种不同的稀疏表示迭代停止条件的优劣后,选用残差比阈值作为迭代停止条件,并结合稀疏表示中的MP算法进行轴承故障特征的提取研究。分别验证了轴承故障仿真信号、加工故障信号以及加速疲劳失效轴承故障信号,对比传统去噪方法,结果表明其能够在强背景噪声中较为准确的重构出故障特征信号,极大地提高了恶劣工况下故障特征提取的成功率与准确性,同时显示该方法在轴承早期故障信号中能准确可靠地提取出故障频率。
- 周浩轩刘韬刘义民陈庆
- 关键词：MP算法
- 基于阈值过零算法的轴承故障特征提取研究
- 2018年
- 针对机械故障声发射信号特征提取的问题,提出了一种基于阈值过零(Zero-crossing,ZC)算法的滚动轴承故障特征提取方法.首先,采用过阈值测量方法提取轴承各类故障的过零特征,由不同的窗长与间隔数计算出反映故障特征的过零特征向量.其次,将所有过零特征进行归一化,采用欧氏距离评价过零特征在不同窗长和间隔下的分类能力,得到最优窗长和间隔.为了突出过零算法可以有效地提升计算效率,对不同故障的过零特征与谱熵计算时间进行比较分析.通过平均分阈值与不平均分阈值对轴承单一和混合故障分类效果的对比,发现不平均分阈值能更为有效地对四类故障进行分类.最后通过仿真和实验验证了该方法的有效性.
- 马培原陈庆刘韬梁凯
- 关键词：声发射特征提取滚动轴承
- 位置优化Fisher测度在轴承故障特征选择中的应用被引量：2
- 2020年
- 为了提高滚动轴承故障诊断率,充分利用时域、频域及时频域特征对轴承运行状态的识别能力的差异性,并考虑到特征之间易出现不相关、冗余干扰等问题以及实际工程对简单、快速、有效的特征评估方法的需求,在构建轴承混合域特征集的基础上,提出了一种位置优化Fisher测度(POFM)方法并将其应用于轴承故障特征选择。该方法基于Fisher准则,引入中值法通过多类样本的位置关系修正特征对状态分离聚合敏感程度的评估系数,从而筛选出能抑制状态间重合度的特征。此外,针对智能诊断模型确定最优特征集效率低的问题,提出了多维空间测度-Fisher的特征集评估方法,通过计算不同维数候选特征集在多维空间中的距离测度指标,基于极大值原则筛选出最优特征集。最后,通过轴承故障实验对所提算法进行验证,实验结果表明,提出方法得到的最优低维特征集可以有效诊断轴承故障,在特征组合数为3时支持向量机分类器诊断正确率达到了99.17%。
- 刘浩炜刘韬涂文涛陈庆
- 关键词：混合域
- 基于多尺度小波变换和结构化森林的表面裂纹分割被引量：6
- 2018年
- 为实现复杂背景下裂纹目标的有效检测,提出一种融合小波边缘检测与多尺度结构化森林的裂纹分割方法,以提高裂纹检测稳健性。该方法利用多幅裂纹图像和人工标注结果提取裂纹图像特征通道并离散化映射标准结果;利用三角滤波器和降采样方法获取常规和相关性候选特征;并将该特征与离散化后的标签进行结构化森林分类器的训练和验证,进而获得多个尺度的裂纹分割。在776幅结构体裂纹图像和600幅钢梁裂纹图像数据集上进行实验,结果表明,相比于单一多尺度结构化森林方法和其他几种分割方法,本文方法能够在较短的时间内获得最高的分割精度。
- 王森伍星张印辉陈庆
- 基于深度学习的全卷积网络图像裂纹检测被引量：56
- 2018年
- 为实现复杂背景下裂纹目标的有效检测及降低错误标记,将全卷积网络(FCN)引入图像裂纹检测中,并针对裂纹检测实验中FCN模型存在丢失局部信息和丧失部分精细化区分能力的问题,构建一种Crack FCN模型.首先在增大分辨率的同时,取消全连接层中的Dropout技术,以增大裂纹信息的选择;其次通过加深FCN的网络深度,使整个网络实现递进式特征传递;最后在网络之后添加更高尺度的反卷积层来扩充局部精细细节.在2 156幅自制的裂纹图像数据集上对文中模型、FCN-8s模型以及其他检测方法进行实验的结果表明,Crack FCN网络模型在提高检测精度的同时可以有效地降低错误标记.
- 王森伍星张印辉陈庆
- 关键词：网络模型
- EEMD和优化的频带熵应用于轴承故障特征提取被引量：20
- 2020年
- 针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出了将集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和优化的频带熵(OFBE)相结合的轴承故障特征提取方法。针对EEMD的多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),如何选出更能反映故障特征的敏感IMF的问题,提出一种基于频带熵的敏感IMF的选取方法。首先,对原始振动信号进行EEMD分解,获得一系列IMFs;然后,对原信号和各个IMF分量求频带熵,在熵值最小处设计带通滤波器带宽作为特征频带,比较各个IMF的特征频带与原信号熵最小值所处频带之间的从属关系,进而选出反映故障特征的敏感IMF。由于背景噪声的影响,从选取的IMF中难以准确地得到故障频率。因此,利用FBE在选取IMF的基础上设计的带通滤波器,并提出利用包络峭度最大值原则优化带宽,然后对其进行带通滤波,并进行包络功率谱分析以提取故障特征频率。将该方法应用到轴承仿真数据和实际数据中,能够实现轴承故障特征的精确诊断,证明了该方法的有效性和优势。
- 李华刘韬伍星陈庆
- 关键词：滚动轴承
