国家自然科学基金(50775157)
- 作品数：52 被引量：324H指数：10
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- 相关机构：太原理工大学太原科技大学河北理工大学更多>>
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- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术交通运输工程电子电信更多>>
- 基于神经网络PID理论的井下车辆主动悬架控制技术被引量：2
- 2013年
- 以二自由度车辆主动悬架的1/4模型为基础,应用神经网络PID控制原理,设计了一种新型井下无轨胶轮车主动悬架控制器。在MATLAB/Simulink中进行了仿真运算,并与被动悬架、LQG控制主动悬架进行比较。结果表明,神经网络PID控制主动悬架在提高车辆行驶平顺性方面优于被动悬架与LQG控制主动悬架,且具有更好的鲁棒性。
- 赵智敏韩振南
- 关键词：主动悬架神经网络PID控制仿真
- 基于拉普拉斯特征映射的滚动轴承故障识别被引量：19
- 2015年
- 用传统的线性方法对非平稳和非线性运行状态的滚动轴承进行故障诊断时,效果欠佳。为了及时、准确地监测轴承的运行状态,提出了将拉普拉斯特征映射算法(Laplacian Eigenmap LE)应用到滚动轴承的故障识别中。在振动信号构建的时域和频域高维特征空间矩阵中,充分利用LE算法在非线性特征提取和降维的优点,进行学习,提取表征轴承状态的特征量,并以可视化的聚类结果进行表示。实验模拟了轴承的4种不同类型故障以及滚动体的4种不同受损程度,采用模式识别中聚类性的类内距和类间距两个参数作为衡量指标。与PCA和KPCA两种方法对比,LE不仅明显识别出四种故障类型和有效的区分出滚动体的不同受损程度,而且识别率大大提高。并通过测试样本组验证了LE方法的有效性。
- 黄宏臣韩振南张倩倩李月仙张志伟
- 关键词：滚动轴承故障流形学习模式识别拉普拉斯特征映射
- EEMD和TFPF联合降噪法在齿轮故障诊断中的应用被引量：13
- 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
- 关于车辆主动悬架稳定性控制系统研究被引量：7
- 2016年
- 针对汽车在行驶过程中出现影响乘坐舒适性的垂直振动、俯仰和侧倾问题,建立全车七自由度模型,以提高汽车乘坐舒适性为目标对行驶过程中悬架主动力进行动态调整;采用RBF神经网络和PID相结合的控制方法分别对垂直、俯仰和侧倾进行分析。在Matlab/Simulink中搭建全车运动学模型,然后与RBF神经网络PID控制器相结合,对汽车以一定车速行驶在C级路面上进行仿真分析。结果表明:RBF神经网络PID控制器可以降低汽车行驶中的垂直加速度、俯仰角加速度和侧倾角加速度,可以显著提高汽车的乘坐舒适性。
- 刘兴亚韩振南
- 关键词：主动悬架七自由度神经网络仿真
- 拉普拉斯特征映射算法在滚动轴承故障识别中的应用被引量：3
- 2015年
- 由于滚动轴承故障的非线性和非平稳性特征,传统线性方法不能准确发现和识别出故障类型及其受损情况,该文提出使用流形学习拉普拉斯特征映射(LE)算法对滚动轴承故障进行识别。在由幅值、时域统计指标和由小波包函数分解得到的能量比作为特征向量构建的高维特征空间中,使用LE算法和两种传统的降维方法 PCA、MDS进行对比,提取出最敏感、最能表征滚动轴承运行状态的低维特征量,再使用模式识别进行分类,聚类结果用三维图形表示。以样本识别率和模式识别中的类内距和类间距作为评价指标,模拟实验结果表明:LE算法不仅能有效地识别出滚动轴承故障类型而且能区分和识别出轴承外圈在不同受损情况下的运行样本。
- 黄宏臣张倩倩韩振南林晓龙刘庆
- 关键词：滚动轴承拉普拉斯特征映射模式识别
- 石墨烯含量对碳纳米管电极发射器结构和运行稳定性的影响
- 2021年
- 利用石墨烯电学特性与碳纳米管场发射特性,加入不同含量的石墨烯浆料并对比了各试样场发射特性与器件运行稳定性。实验测试研究结果表明:石墨烯对碳纳米管实现了良好的分隔作用,形成了更大的碳纳米管间隙,降低了电场屏蔽的程度。碳纳米管周围被石墨烯紧密填充,起到了良好的固定作用,能够使碳纳米管获得多级场发射效应。随着石墨烯加入量由2%提高到6%时,由石墨烯与碳纳米管组成的复合阴极也表现出了更强的场发射能力。6%的试样表现出最优的性能,提高电场强度后,获得了更快增大的电流密度。石墨烯含量为2%、4%、6%的三种试样表现出了良好的阴极稳定性,石墨烯含量为6%时达到该阈值电流密度所需的电场最低。
- 张冬冬李明
- 关键词：石墨烯碳纳米管运行稳定性
- 基于ANSYS/LS-DYNA的齿根故障仿真与分析被引量：3
- 2015年
- 运用LS-DYNA对一对完整的齿轮和一对齿根有裂纹的齿轮进行准确的仿真分析,可以得到轮体上任意一个节点的加速度信号以及啮合力的变化。通过此项仿真计算来观察啮合力以及节点加速度曲线,借此来了解啮合冲击力对齿轮体的影响。研究表明,LS-DYNA能够准确的模拟齿根裂纹对齿轮传动的影响,并且得到的这些曲线都具有严格的周期性。这将为齿轮的故障诊断提供一种新思路、新方法。
- 梁鹏威韩振南宁少慧王大伟
- 关键词：LS-DYNA啮合力
- NaAlO2浓度对发动机用Ti600合金微弧氧化层组织及摩擦性的影响
- 2020年
- 为了提高发动机用Ti600合金的表面的抗氧化性,对其表面进行恒流模式微弧氧化处理,研究NaAlO2浓度对Ti600合金微弧氧化层组织及摩擦性的影响。研究结果表明:在最初的3 min时间内,电压发生了快速上升的现象,之后变的平稳。氧化层形成了许多微孔结构,在表面形成了具有不连续部分特点的氧化物。NaAlO2浓度越高生成的氧化层越均匀。试样表面生成了致密与疏松结构两种氧化膜组织,达到了良好冶金相容的效果。Ti600合金经过微弧处理可以获得良好的减摩效果,得到了具有致密组织结构的较厚微弧氧化膜,达到了更优的耐磨性。当NaAlO2浓度12 g/L时,形成疏松的氧化层,在磨损期间较易被磨损破坏,形成平整的磨痕。
- 刘兴亚刘琪
- 关键词：TI600合金微弧氧化铝酸钠
- 改进双树复小波变换和高阶累积量的齿轮箱信号降噪方法被引量：1
- 2018年
- 采用传统阈值降噪方法对小波系数分别进行软、硬阈值处理时在强背景噪声下提取的齿轮箱故障振动信号效果不理想,且实、虚部分离的阈值处理方法会引起局部相位失真。利用双树复小波变换的平移不变性,提出了双树复小波变换和高阶累积量的齿轮箱振动信号降噪方法。对分解和单支重构后的各双树复小波系数采用了四阶累积量的处理方法,根据信号和噪声的统计特性进行信噪分离。由于小波分解层数会直接影响信号的去噪效果,因此,采用粒子群算法优化小波的分解层数。仿真和实验信号处理结果表明:该方法与双树复小波变换的软、硬阈值处理方法相比,在不同信号和噪声水平下更能有效地抑制噪声干扰,提高信噪比,并且能够满足实验中对采集到的振动信号进行特征提取的需求。
- 陈旭阳韩振南王志坚
- 关键词：双树复小波变换高阶累积量齿轮箱粒子群算法降噪
- 自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断被引量：9
- 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
