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吴定海: 作品数：65 被引量：328H指数：10; 供职机构：中国人民解放军军械工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金国家重点实验室开放基金更多>>; 相关领域：机械工程自动化与计算机技术电子电信动力工程及工程热物理更多>>

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基于多核支持向量数据描述的单类分类方法被引量：4: 2013年; 针对异常检测模型中,单核支持向量数据描述存在映射形式单一以及核函数、核参数选择困难的问题,提出一种多核优化组合的支持向量域描述的单类分类方法。在分析多核映射的核空间基础上,建立多核支持向量数据描述模型,以更灵活地描述训练样本在高维特征空间的边界分布情况。采用目标函数的梯度下降法对该模型的多核组合权重进行分步寻优,并引入异常类测试样本来控制和评价分类器的描述精度和推广能力。仿真实验结果表明,该方法具有更好的学习能力和计算效率。; 吴定海张培林王怀光傅建平; 关键词：模式识别多核学习支持向量数据描述异常检测

发动机水、机油散热器振动试验台设计与计算被引量：1: 2012年; 设计了自行火炮水、机油散热器振动试验台结构,应用有限元理论对其进行了刚强度校核以及模态分析,以确保散热器试验台具有足够的刚强度,避免振动试验时发生共振。设计的振动试验台通用性强,可满足现役自行火炮水、机油散热器的大、中修需求。; 傅建平何铁生杨玉栋吴定海; 关键词：发动机散热器

管状体方位角定向装置精度检测方法: 本发明公开了一种管状体方位角定向装置精度检测方法，包括如下步骤：S1：管状体辅助装置安装，在管状体前端设置十字线，十字线交点与管状体轴线重合，在管状体尾端固定安装带中心孔的圆盘，圆盘中心孔轴线与管状体轴线重合；S2：管状...; 石志勇王怀光任国全李国璋李志宁范洪波吴定海韩兰懿; 文献传递

发动机异常检测多目标优化方法被引量：1: 2013年; 针对柴油发动机异常检测中的特征选择和分类器参数与检测精度之间的耦合关系,提出了一种基于非支配排序粒子群优化的柴油发动机异常检测封装式多目标同步优化方法。利用双树复小波包的分解与重构,对发动机振动信号进行时域、频域和时频域多角度特征提取,构建了较完备的特征参数集,分析了故障诊断中特征选择与分类器参数优化对检测精度的影响,运用非支配排序粒子群优化算法对多个优化目标进行协调和折衷处理,同时追求特征参数子集维数最小化和分类正确率最大化。实验数据分析表明,该方法能够寻找出最优的特征子集和分类器参数,提高柴油发动机异常检测的精度和效率。; 吴定海张培林任国全王怀光王正军; 关键词：柴油发动机异常检测多目标优化粒子群优化

基于双树复小波包的发动机振动信号特征提取研究被引量：37: 2010年; 针对柴油机缸盖振动信号的特征提取问题,提出了一种基于双树复小波包变换和自适应块阈值降噪的标准化相对能量提取方法,双树复小波包利用并行双树实小波变换分解系数达到信息互补,从而获得近似平移不变性和减少了信息的丢失。自适应分块阈值能够随所分析的信号自适应估计最优阈值,达到更好的降噪效果,同时引入消除频率混叠的算法,抑制了双树复小波包分解过程中虚假频率的产生。仿真信号和试验分析该方法能够更有效地消除噪声影响,所提取的相对能量特征具有更好的可区分度。; 吴定海张培林任国全傅建平韩兰懿; 关键词：特征提取降噪振动信号故障诊断

基于Parzen窗的油液原子光谱数据半监督FCM聚类研究被引量：2: 2010年; 提出了一种基于Parzen窗的半监督模糊C-均值(Semi-supervised Fuzzy C-Means Based on Parzen window,PSFCM)聚类算法。根据训练样本确定出模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)的初始聚类中心;利用Parzen窗法计算出测试样本对各类状态的隶属度后,重新定义了隶属度迭代公式。通过齿轮箱磨损实验台模拟了齿轮箱的2种典型磨损故障并采集了油样。选取实验油样光谱分析数据中代表性元素Fe,Si,B的浓度值作为分析数据集的3维特征量,分别进行了FCM聚类和PSFCM聚类分析。聚类结果为:FCM聚类的正确率为48.9%,而融入了监督信息的PSFCM聚类的正确率为97.4%。实验说明,将PSFCM算法引入到油液原子光谱分析,降低了对人为经验和大量故障数据的依赖,提高了齿轮箱磨损故障诊断的准确度。; 徐超张培林任国全吴定海; 关键词：齿轮箱 PARZEN窗故障诊断

一种基于油液光谱分析和免疫原理的内燃机磨损故障诊断方法被引量：7: 2008年; 人工免疫系统(AIS)具有分布性、自适应性和动平衡性等特点,通过在油液分析领域引入免疫原理,将油液光谱分析的正常数据和故障数据分别作为AIS的自己串和非己串,进化学习后生成典型故障条件下的成熟检测器,并依据该检测器对某型军用内燃机油液分析数据进行了故障诊断。应用结果表明:新的内燃机故障诊断方法能够有效分辨出故障数据,取得了很好的故障诊断效果。; 高经纬张培林吴定海李季; 关键词：内燃机故障诊断免疫原理油液光谱分析

基于最优广义S变换和脉冲耦合神经网络的轴承故障诊断被引量：8: 2015年; 针对滚动轴承故障信号具有明显的非线性和非平稳特征,提出一种基于最优广义S变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的故障特征提取方法。首先采用基于时频聚集性最优化的广义S变换获取轴承故障信号的时频表示,然后利用脉冲耦合神经网络对最优广义S变换时频图进行二值分解,提取二值图像的捕获比序列用于表达故障信号的故障特征。对滚动轴承4种状态信号进行分析,验证方法的有效性。结果表明该方法能够提取出更加有效的轴承故障特征参数,有利于提高轴承故障诊断的精度。; 张云强张培林吴定海李兵; 关键词：故障诊断滚动轴承特征提取广义S变换脉冲耦合神经网络

基于EMD和增强功率谱分析的滚动轴承故障诊断方法被引量：2: 2013年; 针对滚动轴承振动信号的故障特征难以提取的问题,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和增强功率谱的分析方法。首先通过EMD分解方法将非线性、非平稳的轴承故障振动信号分解成若干个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,然后对包含轴承故障特征信息的本征模态函数分量做增强功率谱分析。仿真分析结果和实验结果表明,增强功率谱分析能够增强IMF分量中与轴承故障有关的周期脉冲信号成分,同时减弱随机噪声信号成分,消除干扰频率,得到故障信号清晰明显的频域调幅特征,从而实现滚动轴承故障的准确诊断。; 杨望灿张培林吴定海陈彦龙; 关键词：经验模态分解滚动轴承故障诊断

基于提升小波的机械振动信号自适应压缩感知被引量：6: 2016年; 针对复杂装备状态监测所面临的海量数据采样与传输问题,提出一种基于提升小波的自适应压缩感知方法。针对方法中提升小波信号处理中最优参数确定问题,利用稀疏度作为控制因子对提升小波滤波器和分解层数进行优选,并结合分块阈值降噪方法实现对机械振动信号的最佳稀疏分解。基于分块压缩感知的思想和满足RIP条件下观测次数下限的指导原则,解决提升小波分解各节点信号观测数据量的确定问题,构建基于提升小波的自适应压缩感知的机械状态监测体系。研究结果表明:该方法能够有效地减少压缩感知观测数据量,提高信号的重构速度和重构质量。; 王怀光张培林吴定海范红波; 关键词：稀疏度提升小波数据压缩机械振动

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