商同
- 作品数：29 被引量：60H指数：4
- 供职机构：天津大学更多>>
- 发文基金：河北省自然科学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金属学及工艺电子电信更多>>
- 基于信号谱熵的模糊Hamming网络缺陷识别被引量：2
- 2004年
- 无缝钢管损伤监测和诊断的关键在于缺陷信号特征的提取和识别.作者研究了无缝钢管内伤、外伤及孔洞等缺陷信号的频域特征,提取信号二维谱熵指标作为特征指标,运用改进的模糊Hamming神经网络识别方法,对无缝钢管的缺陷进行识别.结果表明,该方法具有很高的识别精度,实例中识别准确率达100%.由于该识别方法不需要示教学习过程,因此能够应用于实时在线缺陷识别.
- 秦旭达刘兴荣王太勇商同
- 关键词：无损检测无缝钢管漏磁检测
- 一种新型实用、性能稳定的正弦波发生器被引量：3
- 1998年
- 本文介绍一种简易实用，性能稳定可靠的正弦波发生器的原理以及实现方法。这种正弦波发生器由运算放大器、石英晶振等较廉价元件构成。利用石英晶振的频率稳定性和运算放大器正反馈、负反馈原理，使输出信号波形好、易起振、稳幅性能好。
- 商同刘兴荣杨伟东
- 关键词：正弦波发生器运算放大器石英晶振
- 一种多通道高速数据采集与实时分析系统的研究
- 本文介绍一种多通道高速数据采集系统,该系统采用调制与解调技术,系统最多可同时采集96个通道,且每个通道的增益可程控可调.分析系统软件采用多线程技术,数据采集与分析同步进行.最后通过一实例说明该系统在现场的具体应用.
- 文松王太勇张庆华季立明商同
- 关键词：数据采集系统信号分析多线程调制解调
- 文献传递
- 一种模糊神经网络改进算法及其在振动强度识别中的应用被引量：2
- 2001年
- 对传统模糊自适应 Ham ming网络算法进行了改进 :通过引入新的模糊算法对传统算法中的类别选择函数进行改进 ,以提高网络的正确识别率 ;为了实现模式识别中网络的有序输出 ,对输出层获胜神经元的选取方法也进行了相应的改进。改进后的算法用于空调压缩机壳体振动强度的识别 ,利用模糊自适应 Hamm ing神经网络综合考虑各测点振动、噪声信号所包含的信息 ,对壳体振动强度区域实现自动划分。通过改进前、后两种算法在不同警戒参数下的试验结果发现 ,采用改进后的算法大大提高了网络的正确识别率 。
- 王太勇商同吴振勇任成祖
- 关键词：模糊神经网络模式识别
- 复杂机械系统及其故障诊断的信号处理方法研究
- 文章阐述了复杂机械系统的定义,提出从故障诊断角度出发,'复杂'是指结构复杂,系统动态信号表现不稳定,非线性的特点.这就需要在信号处理过程中能够在时域和频域上同时提供较高的分辨精度,时频分析和传统信号分析相结合是处理这种信...
- 吴振勇宋力宏商同王太勇
- 关键词：复杂机械系统非线性时频分析故障诊断信号处理
- 文献传递
- 神经网络随机逼近学习算法中随机数选法浅析
- 1997年
- 1 引言近十年来,神经网络发展迅速,在许许多多的领域得到了应用,可以说,神经网络进入了它的’"黄金时期"。Golden 等人在1995年通过调查表明,现在有17种不同的神经网络在使用,而且大约85%的神经网络用户使用的是 BP算法。正因如此众多学者及工程人员都将注意力集中于对 BP 的研究、改进上。
- 师占群商同
- 关键词：神经网络随机数学习算法能量函数网络结构局部极小值
- 信号分析在管道振动监测与故障诊断中的应用
- 首先阐述了复杂机械系统的定义,复杂机械系统一般具有结构复杂,系统动态信号表现不稳定,非线性的特点,指出了复杂机械系统的监测要求在时域和频域上同时都应有的较高的分辨精度,时频分析和传统信号分析相结合是处理这种信号的有效方法...
- 宋力宏吴振勇商同夏长亮
- 关键词：机械系统时频分析信号分析故障诊断
- 文献传递
- 谱熵分析方法在漏磁信号特征提取中的应用被引量：16
- 2004年
- 为了研究谱熵分析方法在漏磁无损检测中的应用,将信息熵理论引入缺陷漏磁信号的特征提取工作中,通过试验分析证明一维谱熵、二维谱熵在缺陷类别辨识中的可行性,并指出其存在的局限性.提出了集能量集中程度、谱线的重心位置和能量大小3种指标于一身的适于缺陷定量分析、识别的谱熵三维向量的概念,并在室内实验台架上实际测得的不同尺寸矩形槽类内、外缺陷信号分析中进行了应用.实验结果表明,对于矩形槽外缺陷而言,谱熵三维向量中的三维向量指标与二维谱熵和一维谱熵相比,在漏磁检测缺陷定量化方面具有很大的优越性,为缺陷识别定量化提供了一条途径.
- 王太勇刘兴荣秦旭达商同
- 关键词：无缝钢管特征提取
- 机械故障诊断的神经网络技术被引量：9
- 1997年
- 首先论述各种状态信息和设备状态之间的对应关系，即模式分类的重要性．然后通过学习，建立故障诊断的神经网络模型，并应用于大型旋转机械的故障诊断．实验研究表明，神经网络能够较好地表达训练样本要求的决策区域，具有较强的分类能力；利用机械振动特征信息进行训练的神经网络对大型旋转机械单个故障有较好的联想能力，其识别效果令人满意，投入现场应用是可行的．
- 杨伟东李华李岭森商同
- 关键词：神经网络模式识别故障诊断旋转机械
- 心电图的智能识别技术被引量：9
- 1999年
- 模糊逻辑、神经网络是人工智能的重要分支，它们从不同角度、在一定程度上模拟了人类智能。本文先后将模糊逻辑、神经网络以及模糊神经网络技术用于心电图识别，获得了良好的效果。在模糊识别方面，从模糊识别矩阵的建立到模糊输入向量的确定，是针对此类具体问题的多传感器模糊信息融合算法，既综合考虑了各输入变量的作用，又突出了识别的主要依据。本文还给出了神经网络识别的三种试验结果及其与模糊神经网络识别的对比。模糊神经网络既充分发挥了神经网络的学习功能，又充分发挥了模糊逻辑的推理功能，因此具有很高的识别精度。
- 李岭森商同杨伟东李华
- 关键词：心电图模糊逻辑模式识别
