程娟
- 作品数：4 被引量：6H指数：1
- 供职机构：中国飞行试验研究院更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金江西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程航空宇航科学技术自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于二维经验小波变换的金属断口图像消噪方法研究被引量：1
- 2022年
- 针对传统小波变换在金属断口图像分析中存在的不足,结合二维经验模态分解和小波分析,本文提出了一种基于二维经验小波的断口图像消噪算法。该方法通过自适应构造滤波器组构造了经验小波函数,实现了在频域上分割傅里叶频谱的同时又分离出了信号的不同模式,从而提取了具有紧支撑傅立叶频谱的AM-FM成分。将所提方法与传统小波变换方法进行对比,结果表明,不论是从峰值信噪比还是从结构相似指数来看,二维经验小波算法的图像消噪效果都明显优于小波变换方法。最后,将二维经验小波算法应用到金属断口图像消噪中,进一步验证了所提方法的有效性。
- 谷士鹏常志远马曼曼李志农龙盛蓉程娟
- 关键词：金属断口图像消噪小波变换二维经验模态分解
- 基于短时傅里叶变换和深度卷积神经网络的直升机齿轮箱故障诊断方法被引量：3
- 2022年
- 齿轮箱作为直升机重要的传动机构,其运转的可靠性对保障直升机系统安全具有重要的作用。针对传统信号处理需要大量专家经验来识别故障类型的不便性和复杂性,为了实现直升机齿轮箱故障诊断,本研究提出一种基于短时傅里叶变换和深度卷积神经网络的故障诊断方法。首先,将采集到的直升机齿轮箱振动信号利用短时傅里叶变换绘制时频图,以提取振动信号的时频特征;然后,利用深度卷积神经网络学习的前向传播和反向传播对不同故障类别的故障时频图进行训练,以建立不同类别与特征之间的深层联系;最后,训练好的模型可以完成对齿轮箱的故障诊断。结果表明,所提方法能够准确地识别齿轮箱的不同故障类型,准确率超过99%。
- 朱沁玥何海昊李锋李泽东李志农谷士鹏程娟
- 关键词：齿轮箱故障诊断短时傅里叶变换卷积神经网络
- 颤振试飞信号分析软件的设计与实现被引量：1
- 2013年
- 为了充分利用宝贵的颤振飞行试验数据,从数据滤波技术和模态参数辨识技术两方面出发,对颤振试飞数据处理技术进行研究,并开发相关信号分析软件。通过颤振试飞数据分析,证明该软件能够很好地刻画真实信号,有效进行模态参数辨识,满足数据处理需求。
- 程娟尚丽娜
- 关键词：颤振试飞
- 基于自适应Fourier分解-同步提取变换的机械故障诊断方法被引量：1
- 2023年
- 传统的同步提取变换方法(synchronous extraction transform,SET)用于机械故障诊断时,要求多分量信号满足各相邻模态的瞬时频率差大于所选取的SET窗函数频率支撑范围的2倍,否则容易产生频率混叠,实际信号往往无法满足该条件。此外,信号受到噪声的影响,难以获得故障的瞬时频率。针对传统的同步提取变换在机械故障诊断中存在的不足,结合自适应Fourier分解(AFD)和同步提取变换的各自优点,提出了一种基于AFD-SET的机械故障诊断方法。该方法能够有效处理频率接近的非平稳信号,准确地表达信号的瞬时频率,并且具有很快的收敛速度。仿真结果表明,提出的方法能够有效解决传统SET方法中的频率混叠,并具有更高的时频聚集性。将提出的方法应用到滚动轴承故障诊断中,诊断结果表明,该算法正确有效,能够有效提取出故障信号的频率特征。
- 陈子慧李志农谷士鹏程娟
- 关键词：故障诊断频率混叠时频分析
