邓蕾
- 作品数：58 被引量：586H指数：14
- 供职机构：重庆大学机械工程学院机械传动国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术经济管理电子电信更多>>
- 基于信标同步触发的机械振动WSNs传输休眠时序调度方法被引量：3
- 2018年
- 针对IEEE 802. 15. 4协议中载波侦听多路访问/冲突避免机制(CSMA-CA)在机械振动无线传感器网络大量原始数据传输需求下存在多次载波侦听导致高侦听能耗、隐藏节点问题导致高重传能耗等问题,提出一种基于信标同步触发的机械振动无线传感器网络传输休眠时序调度方法。首先利用在信标网络中广播信标帧具有全网周期性同步的特点,对超帧结构进行设计,为物理上具有分散性的各节点接收时序调度信息提供基本的时间同步条件;然后以各节点网络短地址为调度信息并利用信标可携带负载的特点,将调度信息载入信标进行广播,实现低开销的调度信息通知机制;最后,各节点根据调度信息进行数据传输、休眠时序调度,改善并优化CSMA-CA在传输大量原始数据时存在无谓的传输能耗浪费缺陷。较之CSMA-CA,实验结果表明所提方法能有效降低机械振动无线传感器网络数据传输能耗。
- 赵春华邓蕾汤宝平肖鑫
- 基于流形学习和隐Markov模型的故障诊断被引量：2
- 2010年
- 为实现旋转机械故障诊断的自动化与高精度,提出基于正交邻域保持嵌入和连续隐Markov模型的模型诊断方法。将活动件故障振动信号进行经验模式分解并构造Shannon熵得到高维特征向量,利用正交邻域保持嵌入将高维特征向量约简为低维特征向量,并输入到各个状态连续隐Markov链进行旋转机械的故障模式识别。通过深沟球轴承故障诊断实例验证了该模型的有效性。
- 邓蕾李锋姚金宝
- 关键词：流形学习经验模式分解故障诊断
- 风电机组传动系统振动监测研究进展被引量：20
- 2017年
- 振动监测是当前风电机组传动系统状态监测的主要手段。首先,分析了风电机组传动系统振动监测策略和各部件振动特征提取流程,重点介绍了边频带能量因子、阶次谱边频带能量比等振动特征趋势指标;然后,分析指出解决现役风电机组因传动系统故障导致巨大经济损失的关键是进行风电机组传动系统早期故障预示,重点介绍了泛化流形学习的风电机组传动系统早期故障预示方法;最后,从系统架构、数据采集配置及监测分析方法等方面分析了现有的风电机组传动系统振动监测系统的功能与特点,指出了基于多源信息融合的大数据预测分析与智能维护将是风电机组健康管理的重要发展趋势。
- 汤宝平罗雷邓蕾韩延
- 关键词：特征提取大数据
- 基于小波脊线的多分量信号瞬时参数估计及应用被引量：4
- 2014年
- 通过分析小波脊线与信号瞬时幅值和瞬时频率的关系,提出一种基于能量重心脊点定位策略的脊线跟踪提取算法实现多分量信号瞬时参数估计。针对小波脊线提取中定中心频率参数优化方法优化复Morlet小波参数存在的局限性问题,提出中心频率自适应参数优化方法优化复Morlet小波参数并计算归一化小波尺度谱,根据能量重心脊点定位策略定位小波脊点,配合局部方向估计算法实现小波脊线迭代跟踪提取,进而估计信号瞬时参数。仿真分析表明该算法具有良好的抗噪特性,齿轮箱和滚动轴承的故障诊断工程实例结果表明该方法可有效提取旋转机械故障振动信号的特征。
- 张焱汤宝平邓蕾
- 关键词：参数优化脊线跟踪瞬时参数
- 基于自编码器和门限循环单元神经网络的滚动轴承退化趋势预测被引量：16
- 2020年
- 针对现有滚动轴承性能退化趋势预测方法存在退化指标选取困难、预测精度较低的问题,提出基于自编码器和门限循环单元神经网络的滚动轴承退化趋势预测方法。首先,构建轴承振动信号混合域高维特征集,采用指标综合评价值初步筛选敏感性高、趋势性好的性能退化指标;然后,利用自编码器融合高维特征集,消除混合域特征之间的冗余信息;在此基础上,将融合后的特征输入门限循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络模型以完成滚动轴承退化趋势预测。试验结果表明,所提方法能获得更加准确的滚动轴承退化趋势预测结果。
- 王鹏邓蕾汤宝平韩延
- 关键词：滚动轴承
- 分散决策下考虑异质需求的闭环供应链差异定价被引量：6
- 2014年
- 针对消费者市场除了新产品需求外,还可能存在再制造产品和翻新产品需求的异质需求环境,分析了不同市场情形的形成条件和需求函数。针对一个由第三方回收商、制造商和分销商组成的三级闭环供应链系统,建立了不同生产模式下的闭环供应链差异定价模型,得到了相应的最优定价策略,并从不同角度进行了对比分析。研究表明,制造商生产再制造产品或翻新产品,会产生市场的挤兑效应,但不存在利润侵占现象;整个供应链系统及其各个成员,在制造商选择同时生产三种产品时可以获得最高的利润,而选择生产新产品和再制造产品时的单位平均利润则较高。
- 景熠王旭李文川邓蕾高攀
- 关键词：闭环供应链
- 强背景噪声条件下自适应图卷积神经网络的航空发动机附件机匣故障诊断方法被引量：25
- 2021年
- 针对强背景噪声条件下航空发动机附件机匣故障难以诊断的问题,提出了自适应图卷神经网络(AGCNet)航空发动机附件机匣故障诊断方法。将航空发动机附件机匣振动信号通过小波包进行分解,并将小波包系数矩阵定义为包含节点与边的图。在图卷积神经网络中构建自适应图卷积核,基于切比雪夫多项式设计了一种自适应图卷积操作,通过自适应图卷积核对图中节点与边进行特征提取,增强模型在强噪声条件下的泛化性。最后利用全连接层进行特征抽取,进而实现航空发动机附件机匣故障。应用案例表明所提自适应图卷积神经网络模型(AGCNet);在强背景噪声条件下对航空发动机附件机匣故障平均诊断精度为86.42%,均高于LeNet、ResNet以及GCNet模型。能够有效识别故障,可应用于航空发动机附件机匣故障诊断。
- 余晓霞汤宝平魏静邓蕾
- 关键词：故障诊断
- 资源受限的机械振动WSN层次分解CNN边缘计算方法
- 2024年
- 用于机械振动监测的无线传感器网络节点的微控制器需要进行复杂的边缘计算,然而硬件资源受到限制。卷积神经网络作为一种性能优越的深度学习算法,若将其运行在MCU上可增强边缘WSN节点的计算能力。本文提出了一种不修改CNN模型的层次分解方法,解决了难以在资源受限的MCU上运行不轻量化CNN的问题,实现了机械振动WSN节点的计算能力增强。首先通过设计文件结构用于分解并存储CNN模型参数,然后提出内存管理方法并推导随机存取存储器的消耗过程,最后提出参数定位方法准确高效地读取模型参数。实验表明仅使用1.76 KB RAM与2.14 KB Flash,在3.15 ms内便可实现高准确率的边缘计算识别任务。
- 付豪邓蕾汤宝平李子昊吴艳灵
- 关键词：CNNMCU资源受限机械振动
- 基于混合拓扑的机械无线传感器网络多信道数据传输方法被引量：16
- 2018年
- 针对机械振动无线传感器网络节点因信道带宽窄导致网络传输速率过低,在大量原始数据传输需求下实时性较差的问题,提出一种基于簇树星型混合拓扑的多信道数据传输方法。对各传感器网络节点进行树间通信干扰最小化信道分配,避免邻频干扰影响树间并行通信,在数据同步采集结束后,各节点以分配信道组建簇树星型混合拓扑网络进行数据传输;采用树间通信握手机制和树间通信优先级抢占机制解决簇树星型混合拓扑带来的树间互盲问题;将各采集节点短地址作为调度信息载入信标进行广播,各采集节点根据调度信息决定进行数据传输或者休眠,实现树内通信能耗最小化时序调度。将提出的多信道数据传输方法与载波侦听多路访问/冲突避免机制进行对比,实验结果表明该方法能有效提高机械振动无线传感器网络数据传输速率。
- 曾超汤宝平邓蕾肖鑫
- 关键词：无线传感器网络多信道数据传输
- 机械振动WSNs最小二乘发射功率自适应控制方法被引量：3
- 2019年
- 机械振动无线传感器节点为了保证数据传输的可靠性采用最大发射功率,导致部分传感器节点传输能耗浪费。针对此问题,提出了一种无线传感器节点最小二乘发射功率自适应控制方法。首先,传感器节点在机械振动监测中进行簇内通信获得发射功率与链路质量的离散关系;其次,采用最小二乘法对离散数据进行线性拟合,建立数据可靠、节能传输的最小二乘发射功率自适应数学模型;最后,结合链路质量指示阈值计算出节点间数据传输的最优发射功率。对比实验结果表明,采用最小二乘发射功率自适应控制方法能有效降低机械振动无线传感器节点的传输功耗。
- 汤宝平赵春华邓蕾肖鑫黄艺
- 关键词：无线传感器网络发射功率
