时培明
- 作品数：140 被引量：652H指数：15
- 供职机构：燕山大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河北省自然科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
- 相关领域：机械工程一般工业技术理学自动化与计算机技术更多>>
- 基于单位载荷变形差值曲率的承载钢结构损伤识别
- 2012年
- 损伤是影响承载钢结构性能最重要的因素,及时、准确地诊断承载钢结构的损伤是保证系统安全可靠的前提。根据模态柔度比固有频率或振型对损伤更敏感的特点,提出了基于柔度矩阵的单位载荷变形差值曲率法识别承载钢结构的损伤。该方法将基于动力的柔度和静力测试中的变形结合起来,以动力测试数据反映结构静力特征的变化,当有损伤或损伤增大的时候,单位载荷变形差值曲率有更明显的变化。首先,建立了低阶的模态观测数据与柔度矩阵的表达式。其次,推导了单位载荷变形与柔度矩阵的关系,结合曲率模态和变形差值的思想,提出了基于单位载荷变形差值曲率识别承载结构损伤的方法。最后,通过对承载钢结构模型的损伤识别得出:该方法所需模态信息量小,只需一阶频率和振型信息即能够准确定位单损伤、两损伤;对于多损伤可以识别,精度有所下降,但基本可以满足工程要求。
- 韩东颖时培明阳鑫军褚庆忠李纪召
- 关键词：损伤识别柔度矩阵
- 一种基于增量局部异常因子的机械流式数据清洗方法
- 本发明公开了一种基于增量局部异常因子的机械流式数据清洗方法，属于机械故障诊断及状态监测技术领域，所述方法包括：构建局部异常因子模型，获取历史监测数据集，将历史监测数据进行多维特征属性特征提取，并形成历史监测数据LOF结果...
- 许学方李博张宇时培明
- 基于深度学习特征提取和粒子群支持向量机状态识别的齿轮智能故障诊断被引量：53
- 2017年
- 针对齿轮故障诊断问题,利用数理统计特征提取方法、深度学习神经网络、粒子群算法和支持向量机等技术,提出了一种基于深度学习特征提取和粒子群支持向量机状态识别相结合的智能诊断模型。该模型利用深度学习自适应提取的频谱特征与数理统计方法提取的时域特征相结合组成联合特征向量,然后利用粒子群支持向量机对联合特征向量进行故障诊断。该模型在对多级齿轮传动系统试验台的故障诊断中实现了中速轴大齿轮不同故障类型的可靠识别,获得了满意的诊断结果。应用结果也验证了基于深度学习自适应提取频谱特征的有效性。
- 时培明梁凯赵娜安淑君
- 关键词：齿轮故障特征提取支持向量机智能诊断
- 基于S变换与深度学习相结合的滚动轴承故障诊断方法研究被引量：9
- 2019年
- 滚动轴承是机械设备中的重要组成部分,因其故障种类繁多,例如故障位置可能出现在轴承的内圈、外圈或者滚动体,故障的尺度又深浅不一,并且其工作环境往往在强噪声背景下,所以传统的信号处理与分类方法很难做到有效地分类识别。针对这一问题,提出一种基于S变换时频分析提取特征与深度学习故障分类的滚动轴承故障的智能识别方法。首先将原始时域数据经过S变换得到二维特征矩阵,再将特征矩阵输入到稀疏自动编码器(Sparse Autoencoders,SAE)中进一步提取其隐含特征,并通过神经网络实现故障的分类。实验结果表明,应用上述方法可以有效地实现对不同位置、不同故障尺度的滚动轴承故障实现准确的诊断。
- 时培明苏冠华殷晓迪
- 关键词：S变换故障智能诊断
- 针对样本不均衡的增强扩展深度置信网络的轧机故障诊断方法
- 本发明涉及一种针对样本不均衡的轧机故障诊断方法，该方法搭建于轧机的领域，利用振动信号数据和增强扩展深度置信网络进行轧机的故障诊断；轧机设备诊断系统在获取各种故障状态下的振动信号数据后，然后在PC端利用快速傅里叶变换(FF...
- 时培明于越韩东颖华长春
- 基于高维时空张量CP分解的风速监测缺失数据恢复
- 2023年
- “大数据”时代的到来为风机健康监测带来了新机遇,风机往往运行在极端恶劣环境下,监测数据中夹杂了大量缺失值,数据质量无法保障,进而会制定有误的运维指导策略。为保证风速监测数据质量,提出了基于高维时空张量CP分解的风速监测数据缺失值恢复方法。构建包含时空信息的四阶张量,利用CP分解将张量分解为多个因子矩阵,通过加权张量将恢复缺失数据转化为求解目标函数最小值,根据因子矩阵重构张量,从而获得缺失处原始信息值。利用提出方法与GPR、GRU、LSTM、SWLSTM等传统方法对某风电场的缺失数据进行恢复,结果表明,相比传统方法,提出方法的R^(2)最接近1,MAE等误差指标均为最小,具有最高拟合度,从而验证了该方法的有效性。
- 许学方胡诗婷时培明李瑞雄李志
- 关键词：数据质量张量分解数据恢复
- 一种可自主上下楼的物资运输车
- 本发明公开了一种可自主上下楼的物资运输车，包括车体和设置于车体下方的行走机构，车体的侧壁嵌入滑动设置有两两相对的双面带凹槽齿条，4个所述双面带凹槽齿条的外侧均活动设置有摇杆‑连杆机构，两两相对的双面带凹槽齿条之间均分别设...
- 时培明吴术平许学方
- 基于四维张量特征分解的风电机组轴承故障缺失数据恢复方法研究
- 2024年
- 针对风电机组轴承故障信息采集过程中数据缺失导致故障类型无法识别问题,提出了一种基于四维张量模型特征分解恢复缺失数据的方法。首先,基于转速、时窗、经验模态分解和时间4个维度构建四维张量;其次,通过加权优化算法实现张量填充,修补故障数据的缺失值;然后,对张量进行Tucker分解得到核心张量及因子矩阵;最后,基于梯度优化算法进行迭代优化得到最终核心张量及因子矩阵,并利用二者对四维张量进行重构得到恢复数据。采用实验数据和实际数据来验证提出方法的有效性和可靠性。结果表明:两组恢复数据的RMSE值分别为0.3169和0.0291,远小于4种对比方法的RMSE值。利用双稳态随机共振对2组恢复数据进行故障特征提取,信噪比显著提高,分别为-13.2647和-15.5212,进一步验证提出方法的准确性。
- 时培明孙航璇许学方韩东颖
- 关键词：轴承故障诊断张量分解振动测量风电机组
- 旋转机械传动系统连续扭振动力学建模与仿真被引量：9
- 2010年
- 在考虑传动系统连续分布质量的基础上,采用拉格朗日方程建立了旋转机械传动系统的连续动力学模型。通过传递函数法推导出任意轴上的扭振响应公式,并得到了存在间隙时传动系统的连续动力学模型。该连续模型能更精确地求解传动系统的固有频率,同时可有效减小传动系统自由度数量的变化对系统基频的影响。仿真结果表明,该连续模型能更丰富地反映出传动系统的扭振特性,为分析旋转机械传动系统扭振问题提供了一种新的途径。
- 侯东晓刘彬时培明
- 关键词：旋转机械传动系统连续性扭振
- 一种抑制轧机扭振的智能控制方法
- 一种抑制轧机扭振的智能控制方法，它包括以下步骤：(1)设计模糊PID控制器，并从中得到训练神经网络所需的数据样本集；(2)对神经网络进行训练，训练的过程就是调整模糊隶属度函数的过程，不断学习，直到得到PID的最佳参数；(...
- 时培明李冰洋刘彬刘浩然韩东颖
- 文献传递
