袁德强
- 作品数：5 被引量：8H指数：2
- 供职机构：兰州理工大学机电工程学院更多>>
- 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机械工程理学一般工业技术更多>>
- MATLAB和LabVIEW混合编程的应用被引量：2
- 2016年
- 概述MATLAB和LabVIEW混合编程的实现方法。通过实例介绍使用MATLABScript节点进行混合编程的基本方法，最后将LLTSA降维算法嵌入到这两种软件的混合编程中。结果表明：使用MATLABScript脚本节点实现LLTsA降维算法的混合编程，可以获得良好的分析效果和可视化效果，为大型复杂的程序设计提供了指导意义。
- 李向龙袁德强
- 关键词：混合编程MATLAB
- 基于LLTSA的转子故障数据集降维方法被引量：1
- 2014年
- 特征数据集降维是机械故障智能诊断的关键步骤之一。常见的数据集降维方法难以准确的从高维非线性数据集中获取反映转子运行状态的敏感特征信息,导致故障模式识别精度降低。局部切空间排列算法(LTSA)对部分高维非线性数据集达到较好降维效果。但该算法不适合处理高曲率分布、稀疏不均匀分布等高维数据源。为此,在LTSA算法的基础上结合线性分块思想,提出线性局部切空间排列算法(LLTSA)。该算法充分考虑了数据集的整体与局部结构,将数据样本空间划分为一组最大线性块,使降维后的同类数据具有更好的聚类性。通过高维非线性转子振动数据时域特征数据集对该算法进行验证,结果表明经该算法降维后的数据集具有较好的聚类与分类性能。
- 袁德强赵荣珍
- 关键词：振动与波
- 增量LTSA算法在转子故障数据集降维中的应用
- 2015年
- 针对传统流形学习算法不具有增量学习能力;故难以处理新增数据与大规模海量数据集的问题,由此,提出一种用于机械转子故障数据集降维的增量局部切空间的排列算法(ILTSA)。该算法首先采用局部切空间排列算法对原始训练样本进行降维处理,获得其低维流形结构,然后通过增量学习算法对新增样本进行处理。得到所有数据的低维嵌入坐标,最后通过转子故障数据集验证了该方法的有效性,取得了良好的分类效果,有利于实时动态故障监测与诊断。
- 胡常安袁德强王彭杜文波
- 关键词：振动与波人工智能理论转子局部切空间排列算法
- 基于LLTSA算法的转子故障特征数据集降维方法研究
- 随着旋转机械向超大型化方向快速发展，利用运行中采集到的机械振动信号实施设备的状态监测与故障诊断，是确保其稳定、安全、高效运行的主要措施。故障诊断存在着信息量大、知识匮乏的问题，因此如何从故障特征数据中筛选出对故障诊断有用...
- 袁德强
- 关键词：降维方法机械振动
- 基于峭度与小波包络分析的滚动轴承故障诊断被引量：5
- 2014年
- 针对滚动轴承振动信号具有变频和冲击的特征,采用峭度指标、小波分解和Hilbert包络分析相结合的方法对滚动轴承进行故障分析。首先对运行中的滚动轴承振动信号进行峭度指标分析,进行早期故障判断,进而小波分解消除噪声和干扰信号,再重构能量集中频段的小波信号,最后进行Hilbert包络谱解调分析,得到反映故障特征频率的包络信号。仿真实例表明,该方法可以有效地对滚动轴承进行故障诊断。
- 杨晨阎树田贺成柱马国栋袁德强
- 关键词：滚动轴承小波分解包络分析故障诊断
