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河北省自然科学基金(F2009000500)

作品数:5 被引量:25H指数:3
相关作者:孟宗顾海燕沈书坤王洪斌王跃灵更多>>
相关机构:燕山大学更多>>
发文基金:河北省自然科学基金秦皇岛市科学技术研究与发展计划课题河北省教育厅科学技术研究计划更多>>
相关领域:一般工业技术机械工程自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 2篇机械工程
  • 2篇自动化与计算...
  • 2篇一般工业技术
  • 1篇金属学及工艺
  • 1篇电子电信

主题

  • 2篇迭代学习
  • 2篇迭代学习控制
  • 2篇旋转机械
  • 2篇轧机
  • 2篇轧机主传动
  • 2篇主传动
  • 2篇盲源分离
  • 2篇计量学
  • 2篇故障诊断
  • 2篇EMD
  • 1篇低通
  • 1篇低通滤波
  • 1篇低通滤波器
  • 1篇动力学建模
  • 1篇旋转机械故障
  • 1篇旋转机械故障...
  • 1篇轧机主传动系...
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇扭振

机构

  • 6篇燕山大学

作者

  • 4篇孟宗
  • 3篇顾海燕
  • 2篇王跃灵
  • 2篇王洪斌
  • 2篇沈书坤
  • 1篇樊凤杰
  • 1篇刘利晖
  • 1篇袁静

传媒

  • 2篇计量学报
  • 1篇燕山大学学报
  • 1篇计算机工程
  • 1篇控制工程

年份

  • 1篇2013
  • 2篇2011
  • 2篇2010
  • 1篇2009
5 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
2-DOF并联机构动力学建模与迭代学习控制被引量:3
2009年
针对一种直线电机驱动的2-DOF并联机构,结合直线电机的动力学特性,采用Lagrange方法对其进行动力学建模。考虑该机构重复性动作及其不确定性和非线性特点,提出一种自适应神经网络迭代学习控制方法。在该控制算法的作用下,系统输出能较好地跟踪给定输入。严格证明及仿真结果验证了该算法的有效性。
王跃灵沈书坤王洪斌
关键词:动力学建模迭代学习控制并联机构不确定性
基于低通滤波器的不确定机器人迭代学习控制被引量:2
2010年
针对不确定机器人系统轨迹跟踪问题,并更好地消除系统不确定性对控制性能的影响,提出一种基于低通滤波器的迭代学习控制方法。采用滑模变结构控制(SMC)以提高控制器对系统干扰和摄动的鲁棒性,并在控制器输出端引入低通滤波器(LPF)来消除滑模控制中出现的抖振现象。将系统的不确定项描述为周期性和非周期性两部分,通过采用迭代学习算法对周期性不确定部分进行迭代学习,采用RBF神经网络对非周期性不确定部分的未知上界进行自适应学习。该控制方法不仅对系统的不确定性和有界外部扰动具有鲁棒性,而且使得整个系统在迭代域中是全局渐近稳定的。严格的理论推导和仿真结果表明了该控制策略的有效性。
王跃灵沈书坤王洪斌
关键词:低通滤波机器人迭代学习控制RBF神经网络滑模变结构控制
应用经验模态分解下的AR模型提取旋转机械故障特征被引量:7
2011年
将时间序列的AR模型引入到旋转机械故障诊断中,采用了经验模态分解与AR模型相结合的方法提取旋转机械的故障特征。通过选取含有故障信息的固有模态函数进行功率谱分析,提取故障特征,分析故障原因。仿真和试验结果表明,此法能够有效地提取故障特征参数,为旋转机械的故障诊断提供了方法保障。
孟宗顾海燕
关键词:EMDAR模型故障特征提取旋转机械
轧机主传动系统扭振盲源分离方法研究
针对轧机传动系统结构复杂性和影响因素的复杂性等原因造成的某些关键点不可测的问题,建立基于盲源分离的轧机扭振测量模型,实现不可测点的扭振测量。轧机实际现场扭矩测试和数据分析处理结果验证了理论推导的正确性。这为轧机现场监测中...
孟宗樊凤杰
关键词:轧机主传动系统扭振盲分离
文献传递
基于EMD与AR谱的轧机主传动系统故障诊断研究被引量:10
2011年
针对轧机故障信号的非线性、非平稳特征,研究了一种基于经验模态分解和AR模型功率谱相结合的分析方法。该方法首先对轧机主传动系统的故障信号进行EMD分解,然后通过选取含有故障信息的IMF分量进行AR模型的功率谱分析,从而提取出故障频率,判断引起故障的原因。通过仿真信号和实例验证了该方法的有效性。
孟宗顾海燕刘利晖袁静
关键词:计量学故障诊断经验模态分解轧机
基于盲源分离去噪和HHT的旋转机械故障诊断被引量:4
2013年
在利用Hilbert—Huang变换对旋转机械的故障信号进行特征提取时,传感器所获得的信号往往受到不同类型的噪声干扰,而忽略噪声的影响常常产生很差的分析效果。为克服此不足,结合盲源分离,提出了一种解决HHT分析中模态裂解现象的方法,即基于快速独立分量分析消噪的HHT分析方法。仿真与实例结果表明,该方法能有效抑制HHT过程中的模态裂解现象,有效提取信号的特征频率,进而实现旋转机械故障诊断。
孟宗顾海燕
关键词:计量学故障诊断盲源分离HILBERT-HUANG变换旋转机械
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