检索结果-南通市图书馆

基于核特征模糊聚类及模糊关联熵的齿轮故障模式识别

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仪器仪表学报 2015年第4期36卷 848-855页

作者：李怀俊谢小鹏广东交通职业技术学院车辆安全工程中心广州510650 华南理工大学摩擦学与故障诊断研究所广州510640

针对常用数据模糊聚类算法存在缺乏先验知识、对初始值敏感、随机性明显以及高维数据处理效果较差等缺陷,提出了基于核特征模糊聚类及模糊关联熵的故障识别方法,并建立了相关模型。首先提出了核主元熵概念,并采取KPCA降维以减少运算量,... 详细信息

针对常用数据模糊聚类算法存在缺乏先验知识、对初始值敏感、随机性明显以及高维数据处理效果较差等缺陷,提出了基于核特征模糊聚类及模糊关联熵的故障识别方法,并建立了相关模型。首先提出了核主元熵概念,并采取KPCA降维以减少运算量,基于核密度估计和第一核主元熵最大原理寻求最佳分类数和初始聚类中心,以提高模糊聚类效果;然后引入模糊关联熵系数实现学习模糊集和待识别模糊集相似程度的有效度量,建立了基于数据集中微观算子而形成的全局性故障相似性判别规则。在齿轮故障实验台架上的测试结果显示该方法可显著提高故障数据的聚类效果,具有快速识别故障模糊模式的显著作用。

关键词：核主元熵模糊聚类模糊关联熵齿轮模式识别

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基于主元熵的发动机能量数据聚类与故障识别

华南理工大学学报（自然科学版） 2013年第11期41卷 137-142页

作者：李怀俊谢小鹏黄恒华南理工大学汽车摩擦学与故障诊断研究所广东广州510640

提出一种面向能量数据、基于主元信息熵初始分类策略的发动机故障模式模糊识别方法.该方法首先运用主元能量特征提取方法对相关性强的多维能量数据降维,按可能分类数对能量保持率最大的第一主元进行聚类,同时基于核密度估计并按最大熵... 详细信息

提出一种面向能量数据、基于主元信息熵初始分类策略的发动机故障模式模糊识别方法.该方法首先运用主元能量特征提取方法对相关性强的多维能量数据降维,按可能分类数对能量保持率最大的第一主元进行聚类,同时基于核密度估计并按最大熵原理确定最佳分类数和初始聚类中心,然后仅面向主元能量数据进行模糊聚类,得出最佳聚类中心,再通过计算最大贴近度进行故障模式识别.实验结果表明,因采取了独立的初始分类算法,该方法有效避免了随机选取初值的敏感问题,聚类精度优于传统算法,并可有效降低运算开销,提高故障识别效果.

关键词：故障识别主元降维能量数据最大熵模糊k均值

齿轮箱振动与输入能量信号的频域相干分析与关系识别

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农业工程学报 2015年第4期31卷 175-182页

作者：李怀俊刘越琪谢小鹏广东交通职业技术学院车辆安全工程技术中心广州510650 华南理工大学摩擦学与故障诊断研究所广州510640

为了提高旋转设备诊断效率、发展基于设备输入能量信号分析的故障诊断技术,该文提出并论述了输入能量信号分析方法在设备故障诊断技术研究中的有效性。首先从齿轮箱振动机理角度分析了传动能量与振动信号之间的关系,指出轴系扭矩及输入... 详细信息

为了提高旋转设备诊断效率、发展基于设备输入能量信号分析的故障诊断技术,该文提出并论述了输入能量信号分析方法在设备故障诊断技术研究中的有效性。首先从齿轮箱振动机理角度分析了传动能量与振动信号之间的关系,指出轴系扭矩及输入功率是齿轮静态传递误差的激励,进而导致振动信号的产生;其次通过建立齿轮传动能量与振动关系模型,利用相干函数以概率统计的形式揭示了输入能量与振动信号响应之间的关系;最后通过正常与断齿齿轮的对比试验,验证了功率信号的频谱特征与传统的齿轮故障振动频谱相一致,亦具有表征齿轮箱工况的明显作用,同时分析了振动和功率信号的自功率谱和互功率谱,利用相干分析方法,从经典控制理论角度验证了二者所呈现出的强相关性。该文为以能量信号分析为核心的旋转设备故障诊断技术的研究提供参考。

关键词：振动故障检测信号分析输入能量信号相干分析互功率谱

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嵌入式工业以太网控制技术的研究与实现

嵌入式工业以太网控制技术的研究与实现

作者：李怀俊广东工业大学

学位级别：硕士

随着以太网技术的不断发展，嵌入式系统与以太网相结合应用于工业控制领域已成为一大趋势。本文给出了一个基于嵌入式工业以太网的控制方案，基于此，具体讨论并实现了节点网络控制器的硬件架构和软件体系，为工业现场最底层的设备架设... 详细信息

随着以太网技术的不断发展，嵌入式系统与以太网相结合应用于工业控制领域已成为一大趋势。本文给出了一个基于嵌入式工业以太网的控制方案，基于此，具体讨论并实现了节点网络控制器的硬件架构和软件体系，为工业现场最底层的设备架设了单一高效的网络结构，形成了与现有Internet无缝连接的数据传输通道。论文首先分析了Ethernet控制网络的组成结构，给出了以太网节点控制器的设计方案，分析了网络底层接口的工作机理，解决了节点微处理器与网络进行通信的有关问题。采用高性能的ATmega128控制器实现了控制方案，具有较高的传输速度和良好的网络性能。论文的另一重点在于实现统一的网络通信协议，包括网络接口层的以太网数据帧接收协议、IP层的数据转发网络协议、TCP层的可靠流式数据报传输协议以及应用层HTTP数据处理协议。我们采用了滑动窗口、超时重发和确认机制确保了TCP协议的可靠性。如何使整个网络协议体系既能与通用协议一致，又兼顾到嵌入式系统本身空间小、结构紧凑的特点，是设计中所解决的重要问题之一。精简的代码流程、标准的分层结构模型以及合理的调用接口都是本设计中软件部分的特色。论文最后就工业控制过程中实现B/S结构模型进行了分析和论述。设计了简洁的网络文件系统，采用CGI技术实现了嵌入式节点控制器与远程浏览器之间的接口，在浏览器下使用HTML表单可以远程修改系统参数，实时采集底层数据。本课题的研究工作以建立先进的嵌入式以太控制网络为目的，就底层控制设备进行了研究和设计，具有一定的先进性和广阔的应用前景。

关键词：嵌入式节点控制器以太网 TCP/IP WebServer

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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基于Java技术的网络视频图像传输

电视技术 2002年第10期26卷 24-26页

作者：李怀俊章云广东工业大学自动化学院广东广州510090

基于Java技术的网络视频图像传输技术,采用开放的网络体系架构B/S模式,实现了图像数据在因特网和以太网中的有效传输,具有简洁、灵活的特点。设计的系统可广泛应用于楼宇、交通、教学等领域。

关键词： Java技术视频图像双缓冲网络传输

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齿轮系统的能量信号监测与故障诊断系统研究

实验技术与管理 2015年第6期32卷 90-93页

作者：李怀俊广东交通职业技术学院轨道交通学院广东广州510650

基于LabVIEW虚拟技术平台,以齿轮传动系统的输入功率信号为处理对象,对能量信号监测与诊断系统进行研究。系统首先通过HHT时频域信号变换方法建立高维特征向量库,然后运用核主元分析、模糊K均值聚类等数据处理方法对其降维并提取出核主... 详细信息

基于LabVIEW虚拟技术平台,以齿轮传动系统的输入功率信号为处理对象,对能量信号监测与诊断系统进行研究。系统首先通过HHT时频域信号变换方法建立高维特征向量库,然后运用核主元分析、模糊K均值聚类等数据处理方法对其降维并提取出核主元特征,开展故障模式判别。运行结果显示,系统可对典型的非线性、非平稳信号进行有效分析并实现特征融合,在齿轮等旋转系统的故障状态实时监测与诊断方面具有良好性能。

关键词：齿轮系统故障诊断能量信号 HHT KPCA

基于双DSPs架构的移动机器人运动控制系统的设计

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制造业自动化 2010年第6期32卷 8-11,24页

作者：李怀俊华南理工大学机械与汽车工程学院广州510640 广东交通职业技术学院广州510650

为了提高移动机器人的运动性能,以全向轮移动平台作为机器人的运动机构,设计了一种基于双DSPs架构的移动机器人运动控制系统,系统硬件电路简洁、集成度高;轮速控制使用模糊自适应PID算法,实现了PID参数的自动整定,较好地实现了全向轮的... 详细信息

为了提高移动机器人的运动性能,以全向轮移动平台作为机器人的运动机构,设计了一种基于双DSPs架构的移动机器人运动控制系统,系统硬件电路简洁、集成度高;轮速控制使用模糊自适应PID算法,实现了PID参数的自动整定,较好地实现了全向轮的速度控制。实验证明移动机器人运动快速灵活、可控性强。

关键词：双DSPs架构控制系统正交编码脉冲脉宽调制

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TNPC三电平变流器并联控制策略应用研究

微特电机 2022年第1期50卷 45-50页

作者：范立荣江跃龙张胜宾李怀俊广东交通职业技术学院汽车与工程机械学院广州510650 广州铁路职业技术学院信息工程学院广州510650

两台变流器并联会带来环流,TNPC中点电压的偏移也会导致控制系统失效,对三相TNPC三电平智能变流器并联控制技术策略展开研究,并进行实验验证。为实现并网工况下多台三相TNPC智能变流器并联,采用基于下垂控制的"功率-电压-电流"三环控制... 详细信息

两台变流器并联会带来环流,TNPC中点电压的偏移也会导致控制系统失效,对三相TNPC三电平智能变流器并联控制技术策略展开研究,并进行实验验证。为实现并网工况下多台三相TNPC智能变流器并联,采用基于下垂控制的"功率-电压-电流"三环控制方法,并分析了下垂控制的工作原理;对系统中点平衡控制、环流抑制等关键技术进行了说明,通过建立多台三相TNPC智能变流器模型对控制策略进行加载及减载实验验证,实验结果表明,该三相TNPC智能变流器并联控制技术策略的有效性与可行性。

关键词： T型中点钳位下垂控制中点电位平衡环流抑制

基于自适应变异PSO的ARMA模型参数寻优及预测应用

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计算机应用研究 2015年第4期32卷 1004-1006,1015页

作者：李怀俊谢小鹏李军广东交通职业技术学院车辆安全工程技术中心广州510650 华南理工大学汽车摩擦学与故障诊断研究所广州510640

为提高ARMA模型在时间序列预测中的精度,提出一种基于改进粒子群算法(AMPSO)的模型参数智能寻优估计方法。AMPSO算法以粒子熵的判别为依据,在寻优过程中对算法的关键参数进行多次自适应变异,以提高其跳出局部、面向全局寻优的能力。模... 详细信息

为提高ARMA模型在时间序列预测中的精度,提出一种基于改进粒子群算法(AMPSO)的模型参数智能寻优估计方法。AMPSO算法以粒子熵的判别为依据,在寻优过程中对算法的关键参数进行多次自适应变异,以提高其跳出局部、面向全局寻优的能力。模型参数寻优过程基于ARMA(2n,2n-1)模型架构依次跳阶,每阶的参数初估后运用AMPSO算法展开寻优,适应度判定标准为当前模型残差方差最小。针对齿轮箱轴承的输出扭矩进行预测,结果表明,AMPSO算法在收敛性和寻优速度方面效果良好;参数寻优方法可显著提高参数预测精度,具有良好的工程应用价值。

关键词：粒子熵 PSO ARMA模型参数寻优残差方差