黄超勇
- 作品数：5 被引量：20H指数：2
- 供职机构：太原理工大学机械工程学院机械电子工程研究所更多>>
- 发文基金：山西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于粒子群优化决策树的齿轮箱故障诊断被引量：13
- 2013年
- 针对现有支持向量机(support vector machines,简称SVM)在构造多类分类器的过程中存在计算费时、搜索率不高的问题,提出了一种新的SVM决策树设计算法。引入具有优良的全局搜索性能的粒子群算法,将其应用于优化决策树,构造出一种自适应性强、识别率高的多元分类器,实现SVM的有效多值分类。将其结果应用于齿轮箱故障诊断中,试验结果证明改进后的SVM构造方法的有效性和准确性。
- 程珩黄超勇张永刚
- 关键词：粒子群决策树支持向量机故障诊断
- 基于有效独立法的连采机减速器传感器优化布置被引量：3
- 2013年
- 为研究齿轮箱模态分析中传感器优化布置的问题,在利用有限元法设定初始测点群的基础上,将基于Fisher信息矩阵的有效独立法运用于传感器布点的优化,优化结果采用模态保证准则进行评价。实验表明:优化后的传感器布点方案可以拾取较为完整的振动信号,能够良好地反映出齿轮箱体的结构特性。将该方案应用于连采机减速器传感器优化布置中,结果证明了这一方案的有效性和准确性。
- 于亮亮黄超勇程珩
- 关键词：传感器优化布置
- 基于粒子群优化支持向量机决策树的齿轮箱故障诊断方法
- 齿轮箱作为机械设备中一种必不可少的连接和传递动力的通用零件，在现代工业发展中具有广泛的应用。在工业生产过程中，大约有80％的机械故障是由齿轮箱故障引起的，这些故障的发生将直接影响机器寿命、生产安全与生产效益等。因此，对其...
- 黄超勇
- 关键词：齿轮箱粒子群决策树支持向量机
- 基于混合遗传算法的连采机减速器试验模态参数识别被引量：2
- 2013年
- 针对经典遗传算法在复杂空间上局部搜索能力较弱,易过早陷入未成熟收敛,并在接近最优解时,由于优化压力较小导致搜索效率低等问题,在传统遗传算法群体进化中引入拉马克学习机制,构造基于拉马克学习机制的局部搜索算子,建立起混合遗传算法模型。两种算法相互融合,使学习的优势得到发挥,提高局部深度搜索能力并加快了全局收敛速度。将其应用于连采机减速器试验模态参数识别中,结果证明了混合遗传算法的有效性和准确性。
- 程珩于亮亮黄超勇
- 关键词：减速器遗传算法试验模态参数识别POWELL搜索法
- 基于粒子群优化决策树的齿轮箱故障诊断
- 针对现有支持向量机(SVM)在构造多类分类器的过程中存在计算费时、搜索率不高的问题,将粒子群优良的全局搜索性能应用于优化决策树,构造出多元分类器,最终实现SVM 的有效多值分类.将其应用于齿轮箱故障诊断中,证明了改进后的...
- 程珩黄超勇张永刚
- 关键词：齿轮箱故障诊断粒子群优化算法决策树模型
- 文献传递
