单外平
- 作品数：6 被引量：152H指数：5
- 供职机构：华南理工大学机械与汽车工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资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交通运输工程经济管理更多>>
- 基于广义S变换与双向2DPCA的轴承故障诊断被引量：13
- 2015年
- 将轴承故障诊断问题转化为故障信号时频图像的识别问题,提出一种采用双向二维主成分分析(two-directional,two-dimensional,principal component analysis,简称TD-2DPCA)的时频图像矩阵特征提取方法。首先,利用广义S变换将轴承故障信号变换为时频域图像,采用一种双向压缩的二维PCA方法对图像信息进行特征提取;然后,进行了轴承故障试验,分别采集了轴承在正常、内圈故障及外圈故障状态下的振动信号,采用所述方法对轴承3种状态下的时频分布图像进行特征提取,并根据集成矩阵距离(assembled matrix distance,简称AMD)实现图像的分类识别。试验结果表明,结合广义S变换的双向2DPCA特征提取算法可有效提高计算效率,同时具有良好的诊断性能。
- 李巍华林龙单外平
- 关键词：广义S变换二维主成分分析图像识别特征提取故障诊断
- 基于萤火虫BP神经网络的轴承故障诊断研究被引量：6
- 2014年
- 针对BP神经网络训练过程易陷入局部极值导致训练误差收敛速度慢的问题,提出将具有全局寻优的萤火虫算法,结合BP算法共同训练神经网络。在本质上,萤火虫BP神经网络利用萤火虫算法对神经网络进行早期训练,避开局部极值点,得到优化后的神经网络初始权值后,利用BP算法的局部寻优特性对网络做进一步精细训练。轴承故障实验表明,萤火虫BP神经网络的训练误差收敛速度相比BP神经网络、萤火虫神经网络显著提升,故障识别率最高达到99.47%。
- 翁胜龙单外平何国林
- 关键词：神经网络萤火虫算法BP算法轴承故障
- 家电下乡的政策效应评估与分析——基于农户政策感知的实证调查被引量：5
- 2011年
- 本文作者通过对家电下乡政策效应调查数据分析后提出:家电下乡作为应对经济金融危机的重要举措,虽并不可取,但短期来看仍不失为一项次优的政策选择,要最大限度地实现家电下乡的政策预期,在提高最高限价基础上实行差异化补贴比率和其政策执行是关键。
- 尹建华单外平徐立威
- 关键词：家电下乡
- 基于深度信念网络的变速器故障分类识别研究
- 变速器的故障分类识别实质上是机器学习的识别过程。通常情况下,从未知的原始故障状态到学习后可分类识别的状态,均需要经过故障特征提取、故障特征选择与优化、分类器设计和分类识别结果评价等几个过程。但故障特征与故障本身属性紧密相...
- 单外平
- 关键词：特征提取
- 文献传递
- 基于深度信念网络的信号重构与轴承故障识别被引量：35
- 2016年
- 针对传统智能识别需要复杂的特征提取过程,增加了操作的难度和不确定性,采用深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)直接从原始数据对故障智能识别的方法。该方法避免了人工特征提取过程,增强了识别的智能性。将以原始数据为输入的DBN应用于轴承故障识别,接近100%正确识别率的实验结果表明:DBN可以直接通过原始数据对轴承故障进行高效识别。
- 单外平曾雪琼
- 关键词：特征提取DBN故障识别
- 基于深度信念网络的轴承故障分类识别被引量：91
- 2016年
- 特征提取是故障智能诊断的关键步骤,然而不同的特征提取方法所得到的特征不同,导致诊断结果也可能有所差异,增加了人工特征选择的难度和不确定性。深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)是一种典型的深度学习(Deep Learning)方法,可以通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示,发现数据的分布式特征。DBN可直接从低层原始信号出发,通过逐层智能学习得到更好的特征表示,避免特征提取与选择的人工操作,增强识别过程的智能性。将DBN直接应用于轴承振动原始信号的处理,实现轴承故障的分类识别。试验结果表明,DBN可以直接通过原始数据对轴承故障进行分类识别,优先调节时间复杂度偏导数较大的参数,可有效控制DBN的计算成本。
- 李巍华单外平曾雪琼
- 关键词：故障诊断特征提取DBN
