杨庆
- 作品数：16 被引量：132H指数：7
- 供职机构：第二炮兵工程学院装备管理工程系更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程电子电信更多>>
- 基于最小平方距离相关的EMD改进算法及应用被引量：8
- 2011年
- 包络线的拟合是经验模式分解中的关键一步,但由于信号端点处极值的不确定性导致在信号上下包络线拟合过程中存在着严重的端点效应问题;在分析现有解决端点效应问题方法的基础上提出了基于最小平方距离相关的数据端点处包络线拟合方法。该方法在信号内部寻找与端点处信号变化趋势相关度最高的一段波形,并用此段波形的包络线来重新刻画端点处的包络线。仿真和实际信号的分析证明,基于最小平方距离相关的数据端点处包络拟合方法能够有效地抑制端点效应,算法简单并且易于实现。
- 杨庆陈桂明薛冬林
- 关键词：经验模式分解端点效应
- 基于改进灰色预测模型的液压泵寿命预测被引量：8
- 2011年
- 选取液压油的光谱分析数据作为液压泵的寿命特征信息,针对油液采样间隔不等间距的情况,研究非等间距灰色GM(1,1)模型。对建模数据背景值进行改造,建立改造背景值的非等间距灰色GM(1,1)模型,提高模型的预测精度。研究了油液分析阈值的制定方法,制定液压泵磨损金属元素含量和含量趋势值的阈值。运用改进背景值的非等间距灰色GM(1,1)模型对某型凿岩台车的液压泵进行寿命预测,预测精度达到95.78%。
- 何庆飞陈桂明陈小虎姚春江杨庆
- 关键词：油液分析液压泵背景值阈值
- 基于奇异值分解和小波包分析的液压泵振动信号特征提取方法被引量：11
- 2012年
- 针对液压泵故障特征提取问题,提出了一种基于奇异值分解和小波包变换的液压泵振动信号特征提取方法。通过奇异值分解将噪声非均匀分布的液压泵振动信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,对各分量进行小波包阈值去噪,重构去噪后分量,对去噪后信号进行小波包分解,提取各频带能量特征。以齿轮泵为例,将该方法对齿轮泵的气穴故障、齿轮磨损和侧板磨损3种常见故障和正常状态的振动信号进行特征提取分析,结果表明,该方法可有效提取齿轮泵故障特征。
- 何庆飞姚春江陈桂明陈小虎杨庆
- 关键词：液压泵奇异值分解特征提取小波包分析
- 基于能量特征和RBF神经网络的柱塞泵状态识别方法被引量：5
- 2013年
- 柱塞泵状态发生改变时,其振动信号各频带的能量发生相应变化,利用各频带的能量特征可识别柱塞泵状态。基于此提出一种基于能量特征和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的柱塞泵状态识别方法。首先利用改进阈值的小波包降噪方法对原信号进行降噪处理,然后对降噪后的信号进行经验模态分解(empirical modedecomposition,EMD),选取含主要状态信息的IMF(intrinsic mode functions)分量,提取能量特征作为神经网络的输入参数,识别柱塞泵的状态。同时利用小波包分析技术提取能量特征,并运用神经网络进行状态识别。应用实例表明,以EMD提取各频带能量作为特征参数的RBF神经网络状态识别方法比小波包分析提取各频带能量特征的方法具有更高的识别率,能有效地识别柱塞泵的状态。
- 何庆飞陈桂明陈小虎姚春江杨庆张宪宇
- 关键词：柱塞泵经验模态分解小波包分析RBF神经网络
- 基于图像分形计算的磨粒定量参数识别研究被引量：3
- 2010年
- 磨粒分形研究是磨粒分析技术中的热点。为了得到有效的磨粒分形定量特征,介绍了分形原理和磨粒的分形特性,在计算机和图像处理技术基础上,研究了磨粒分形参数提取。通过探寻磨粒边缘轮廓及纹理分形两种分形维数的计算方法,对大量典型磨粒分形维数进行了定量计算和统计分析,得出了相应的分布范围。给出了计算的一般方法和实例,提供磨粒分析的新的定量特征参数,是磨粒识别的一种有效途径,为最终解释磨损的机理提供了前提。
- 江良洲龙凤杨庆
- 关键词：铁谱分析磨粒识别分形维数图像处理
- 局部切空间排列算法用于轴承早期故障诊断被引量：13
- 2012年
- 提出了一种基于经验模态分解(EMD)和局部切空间排列算法(LTSA)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,利用经验模态分解算法分解滚动轴承不同模式下的振动信号,得到各阶本征模态分量和残余分量,提取各分量中的幅域参数和频域参数组成原始特征参数集;然后,建立基于类别可分性测度的邻域参数k选取方法,运用局部切空间排列算法实现敏感特征提取;最后,应用该方法对滚动轴承不同状态下的振动数据进行特征提取和模式识别,对比分析改进后的局部切空间排列算法与主成分分析、核主元分析以及传统局部切空间排列算法的故障模式识别能力。分析结果表明,该方法提取的滚动轴承故障特征敏感性较好,提高了故障模式识别能力,实现了滚动轴承的早期故障诊断。
- 杨庆陈桂明何庆飞刘鲭洁
- 关键词：特征提取局部切空间排列算法经验模态分解模式识别滚动轴承
- 二维小波变换在磨粒图像处理中的应用被引量：1
- 2010年
- 将小波理论用于磨粒图像处理,基于磨粒及磨粒图像处理的特点与要求,提出以二维小波分解重构和小波系数矩阵变换为核心的磨粒图像除噪、压缩和增强实现步骤与算法。结果表明,二维小波变换能有效去除噪声,突出图像细节,改善图像质量,提高磨粒特征提取的可靠性;压缩后的图像能保持磨粒特征,且恢复质量好。
- 江良洲龙凤杨庆陈桂明
- 关键词：小波变换小波系数铁谱技术图像处理
- 基于局部积分均值的经验模态分解改进算法
- 端点效应和模态混叠现象是经验模态分解算法应用中存在的主要问题。在介绍标准经验模态分解算法的基础上，阐述了基于局部积分均值经验模态分解算法的基本原理，提出自适应的端点局部积分均值拟合线的拟合方法。改进算法通过距离相关度函数...
- 杨庆陈桂明薛冬林
- 关键词：信号处理
- 增量式局部切空间排列算法在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：11
- 2012年
- 针对流形学习算法的批量处理方式无法利用已学习的流形结构实现新样本的增量处理问题,提出一种增量式局部切空间排列算法。阐述局部切空间排列算法的基本原理及一次性观测样本全局坐标矩阵迭代和低维坐标提取方法。在算法增量学习上,对因新增样本加入而改变近邻点的样本进行全局坐标更新,建立新样本点的全局坐标;利用原始样本低维嵌入坐标和更新后的全局坐标矩阵对新增样本的低维嵌入坐标进行估计,并采用特征值迭代方法实现全局坐标更新。将增量式局部切空间排列算法应用于滚动轴承四种不同状态的模式识别中,提取的新增样本低维特征与特征空间聚集度分析结果表明:增量式局部切空间排列算法能够在保留一次性观测样本建立的低维流形基础上实现算法的增量式学习,同时对新增样本具有较高的识别率。
- 杨庆陈桂明童兴民何庆飞
- 关键词：局部切空间排列算法增量式学习模式识别滚动轴承
- 基于局部积分均值的经验模态分解改进算法
- 2012年
- 端点效应和模态混叠现象是经验模态分解算法应用中存在的主要问题。在介绍标准经验模态分解算法的基础上,阐述了基于局部积分均值经验模态分解算法的基本原理,提出自适应的端点局部积分均值拟合线的拟合方法。改进算法通过距离相关度函数在待分解信号内部寻找与端点处信号变化趋势相关度最高的一段波形,并用此段波形的局部积分均值拟合线来重新刻画端点处的局部积分均值拟合线,将修正后的局部积分均值拟合线应用于EMD算法筛选过程中。仿真实验结果表明,改进算法有效抑制了模态混叠和端点效应现象,提高了分解的精度和可靠性。
- 杨庆陈桂明薛冬林
- 关键词：经验模态分解端点效应
