蒋静 作品数:17 被引量:67 H指数:6 供职机构: 郑州大学机械工程学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 河南省教育厅自然科学基金 湖南省机械设备健康维护重点实验室开放基金 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>>
ML-OSIC检测的快速递归算法 被引量:1 2011年 针对垂直分层空时(V-BLAST)结构,研究MIMO-OFDM系统的信号检测问题.根据矩阵伪逆的递推关系,提出了一种基于最大似然-排序串行干扰抵消(ML-OSIC)算法的简化处理方案,依次计算每一次迭代的迫零加权矩阵和加权向量.与传统的ML-OSIC算法相比,笔者给出的快速递归算法既可以基本保证检测算法的最优性,又能获得更快的处理速度和更低的计算复杂度. 张端金 赵金平 蒋静关键词:V-BLAST 递归算法 基于局域均值分解和Wigner高阶矩谱的机械故障诊断方法的研究 被引量:13 2010年 结合局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)方法和Wigner高阶矩谱,提出一种基于局域均值分解的Wigner高阶矩谱的机械故障诊断方法,该方法保留了LMD和Wigner高阶矩谱的所有优良性能,有效地抑制了Wigner高阶矩谱的交叉项的干扰。仿真结果表明,提出的方法优于直接Wigner高阶矩谱和Choi-Williams核滤波后的Wigner高阶矩谱。最后,将该方法应用到轴承故障诊断中,实验结果进一步验证了该方法的的有效性。 刘卫兵 李志农 蒋静关键词:局域均值分解 故障诊断 时频分析 滚动轴承 转子碰摩故障的非线性频谱分析 本文提出了旋转机械转子碰摩故障的非线性频谱分析方法。该方法利用旋转机械的同步采样的输入输出信号得到转子碰摩故障的简化GFRF模型,并分析其特点及其与故障的联系。 蒋静 李志农 曾宇冬 员险锋关键词:旋转机械 转子碰摩 故障诊断 文献传递 基于非线性Volterra核辨识的转子裂纹故障诊断方法研究 被引量:4 2010年 Volterra级数模型是一类能够完全描述系统的非线性传递特性的模型。将Volterra核的辨识应用于转子裂纹的故障诊断,提出一种基于Volterra核的转子系统故障诊断方法。该方法利用系统的输入输出同步采样信号,采用RLS算法进行非线性系统Volterra时域核的辨识,利用得到的一阶核、二阶核和三阶核来判断系统当前所处的状态。以正常转子和有裂纹转子为例进行实验验证,实验结果表明:该方法不仅可以从一阶核的特性来判断系统的变化,而且还可以从二阶核、三阶核等来判断系统的变化,提供更丰富的故障信息。 蒋静 李志农 唐高松关键词:转子裂纹 VOLTERRA级数 递推最小二乘算法 故障诊断 系统辨识 基于量子粒子群优化的Volterra核辨识及故障诊断方法研究 本论文在国家自然科学基金(50775208)资助下,将量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,简称QPSO)算法引入到非线性系统的Volterra级数模型辨识中,深入研究了... 蒋静关键词:VOLTERRA级数 量子粒子群优化 故障诊断 核主分量分析 隐MARKOV模型 子空间盲辨识的改进算法 被引量:1 2010年 针对单输入多输出(SIMO)系统模型参数的盲辨识问题进行了研究,基于二阶统计量,提出一类改进的子空间辨识算法。依据协方差阵的秩对该矩阵进行分块,在此基础上考虑了实际系统中存在的噪声误差,利用总体最小二乘(TLS)得到一个与噪声子空间相关的量,最后对该量进行标准正交化,得到了噪声子空间。与传统子空间方法相比,改进算法不需要对协方差矩阵进行特征值分解,可以减弱噪声及不确定因素的影响,减少了运算量。仿真实验结果表明了该算法的有效性。 蒋静 赵金平 张端金关键词:盲辨识 二阶统计量 子空间 转子碰摩故障的非线性频谱分析 提出了旋转机械转子碰摩故障的非线性频谱分析方法。该方法利用旋转机械的同步采样的输入输出信号得到转子碰摩故障的简化GFRF模型,并分析其特点及其与故障的联系。 蒋静 李志农 曾宇冬 员险锋关键词:转子碰摩 非线性频谱分析 旋转机械 文献传递 基于信道模型过估计的最小噪声子空间盲辨识(英文) 被引量:1 2009年 研究基于信道模型过估计的盲系统辨识问题.采用最小噪声子空间方法,提出了一种通信信道盲辨识算法.与现有算法比较,提出的算法减少了辨识过程的计算量,提高了辨识精度,并对信道阶数过估计具有鲁棒性.仿真结果表明,在信道阶数过估计时,提出的算法仍能给出较好的参数辨识效果. 张端金 蒋静关键词:盲辨识 基于量子粒子群优化的Volterra核辨识算法研究 被引量:7 2013年 将量子粒子群优化(QPSO)引入非线性Volterra系统辨识中,提出基于量子粒子群优化(QPSO)的Volterra级数辨识方法,利用QPSO算法估计出非线性系统的Volterra核函数。将所提方法与传统的最小二乘(LMS)辨识方法进行比较,仿真结果验表明,在无噪声干扰下,所提方法与LMS方法都具有很好的辨识精度和收敛性。而在有噪声干扰下,无论在辨识精度、收敛性和抗干扰性方面,所提方法都优于传统的LMS方法,且随噪声的增强优势越明显。 李志农 蒋静 陈金刚 邬冠华 李学军关键词:量子粒子群优化 VOLTERRA级数 非线性系统辨识 基于Volterra级数和SVM的旋转机械故障诊断方法研究 被引量:3 2012年 提出一种基于Volterra级数和支持向量机的旋转机械故障诊断方法。该方法首先利用量子粒子群优化算法辨识出正常、转子碰摩、转子裂纹、基座松动四种状态下的Volterra核,分别利用一阶Volterra核和前三阶Volterra核作为特征向量,然后将这些特征向量输入到SVM(support vector machine)分类器中进行识别。实验结果表明,提出的方法是有效的,当利用一阶Volterra核作为特征向量难以区分故障时,可以利用更高阶的Volterra核作为特征向量来区别,这些体现出所提出方法在旋转机械故障诊断中独特的优势。 李志农 蒋静 赵匡 肖尧先 邬冠华关键词:VOLTERRA级数 故障诊断