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非线性状态空间方法辨识电液伺服控制系统
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机械工程学报 2008年 第12期44卷 80-85页
作者: 岑豫皖 叶金杰 潘紫微 安徽工业大学机械工程学院 马鞍山243002
针对回归神经网络辨识和建立非线性动态系统模型的问题,研究非线性状态空间描述的回归神经网络数学模型。讨论极小均方误差网络训练收敛准则,通过研究Kalman滤波估计公式中的随机变量,提出一种参数增广的回归神经网络非线性状态方程,无... 详细信息
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斜刃剪切机机架应力分析
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机械强度 1999年 第4期21卷 310-312页
作者: 潘紫微 何健 盛弘 任天保 华东冶金学院机械工程系 马鞍山243002 马钢股份公司中板厂
在分析研究剪切机机架应力分布和强度时,采用模型实验应力分析和实测机架动应力相结合的方法。在模型实验应力分析中采用脆性涂料法确定模型机架最大主应力部位和主应力方向,采用电阻应变测量法确定模型机架的主应力水平。据此选定最... 详细信息
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球-梁弹塑性次碰撞的试验研究和数值仿真
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机械工程学报 2016年 第19期52卷 61-72页
作者: 戚晓利 尹晓春 骞朋波 潘紫微 安徽工业大学机械工程学院 马鞍山243032 南京理工大学理学院 南京210094
次碰撞是柔性结构碰撞时特有的物理现象。为观测和深入研究这一现象,专门研制了一套柔性结构次碰撞试验平台。借助该试验平台,结合Hertz碰撞理论和动态子结构方法,对钢球坠落碰撞简支梁过程进行了详细的试验测试和数值仿真,观察到了复... 详细信息
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基于神经网络的自适应故障模式分类方法
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北京科技大学学报 1995年 第3期17卷 264-269页
作者: 潘紫微 徐金梧 北京科技大学机械工程学院
在深入研究APT─2神经网络结构的基础上,提出了一种基于神经网络的自适应故障模式分类方法,并应用在轴承故障诊断中,结果表明:该方法对轴承故障模式具有自学习、快速稳定的识别能力。
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TP347H的高温蠕变-疲劳交互规律
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机械工程学报 2015年 第2期51卷 37-42页
作者: 饶思贤 彭辉 周煜 潘紫微 岑豫皖 安徽工业大学机械工程学院 马鞍山243032 合肥通用机械研究院 合肥230031
对TP347H不锈钢进在550℃下纯疲劳及550℃下的蠕变-疲劳交互下的微观组织演化及疲劳寿命变化进行研究。断口的扫描电镜形貌表明在蠕变-疲劳交互下存在高温动态回复,使得蠕变-疲劳断口未形成二次裂纹与解理面,而在纯疲劳下存在较多二次... 详细信息
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基于小波包分析和改进自适应遗传算法的齿轮故障诊断
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机械传动 2010年 第4期34卷 45-47,51页
作者: 戚晓利 潘紫微 安徽工业大学机械工程学院 安徽马鞍山243002
齿轮是传动系统中最重要的元件之一,针对齿轮故障问题,在综合小波包降噪、模糊逻辑、高阶BP网络、改进自适应遗传算法各自优点的基础上,提出了一种基于小波包分析和改进自适应遗传算法的齿轮故障诊断新方法。试验证明,这种方法与传统方... 详细信息
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三自由度并联姿态测量机构及其运动学参数最优化设计
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中国机械工程 2005年 第3期16卷 189-191页
作者: 岑豫皖 余晓流 储刘火 吴玉国 潘紫微 安徽工业大学 马鞍山243002
  提出了基于并联结构的三自由度姿态测量机构,将其连接到三自由度串联结构位置测量装置末端可以实现对被测物体六自由度位姿的综合测量。该测量机构克服了并联机构运动学正解的困难,得到运动平台姿态坐标参数的显式解。建立了基于全... 详细信息
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基于复合多尺度熵与拉普拉斯支持向量机的滚动轴承故障诊断方法
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中国机械工程 2017年 第11期28卷 1339-1346页
作者: 代俊习 郑近德 潘海洋 潘紫微 安徽工业大学机械工程学院 马鞍山243032
针对早期滚动故障特征不明显和特征提取难等问题,将一种新的衡量时间序列复杂性的方法——复合多尺度熵(CMSE)应用于滚动轴承故障振动信号的特征提取。CMSE克服了多尺度熵中粗粒化方式的不足,得到的熵值一致性和稳定性好。同时,针对机... 详细信息
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一种应用于故障识别的模糊ART神经网络
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机械科学与技术 2002年 第1期21卷 134-136页
作者: 潘紫微 吴超英 华东冶金学院机械工程系 马鞍山243002
将模糊逻辑概念引入 ART神经网络中 ,并讨论了模糊 ART神经网络算法的一些重要特性 ,如模板的唯一性 ,分类和权重的稳定性、以及对于熟悉模式的直接查阅特性。并将该网络模型用于轴承的故障模式识别上 ,实验表明模糊 ART神经网络对模糊... 详细信息
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基于小波包分析和高阶模糊神经网络的滚动轴承故障诊断
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煤矿机械 2009年 第12期30卷 238-240页
作者: 戚晓利 潘紫微 安徽工业大学机械工程学院 安徽马鞍山243002
滚动轴承是旋转机械中最易发生故障的元件之一,提出了一种基于小波包分析和高阶模糊BP神经网络的滚动轴承故障诊断新方法。该方法的具体诊断过程:采用小波包分解的方法提取样本信号各频段的Shannon熵值并结合其他一些量化指标,经筛选后... 详细信息
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