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一种基于RBM的滚动轴承退化指标构建方法

振动与冲击 2022年第16期41卷 210-216页

作者：程道来魏婷婷潘玉娜马向华上海应用技术大学城市建设与安全工程学院上海201418 上海应用技术大学机械工程学院上海201418 上海应用技术大学轨道交通学院上海201418 上海应用技术大学电气与电子工程学院上海201418

针对现有滚动轴承性能退化指标构建方法高度依赖先验知识,实际应用情境单一,提出了一种基于受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)的滚动轴承退化指标构建方法。将滚动轴承正常状态下的振动信号处理为归一化幅值谱,以此作... 详细信息

针对现有滚动轴承性能退化指标构建方法高度依赖先验知识,实际应用情境单一,提出了一种基于受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)的滚动轴承退化指标构建方法。将滚动轴承正常状态下的振动信号处理为归一化幅值谱,以此作为建立RBM模型的训练样本,其中RBM模型结构特点是将其输出层单元数设为1,以训练完成后模型的输出作为退化指标构建的基础。通过不同情境下的滚动轴承全寿命周期试验数据验证了该方法的有效性。与最近相关文献相比,该退化指标在构建过程中避免了人工选择退化特征,能够清晰描述出轴承退化过程,且对早期微弱故障检测具有一定的敏感性。

关键词：退化指标受限玻尔兹曼机(RBM) 滚动轴承

结合DBN和CHMM的滚动轴承性能退化评估

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机械科学与技术 2023年第3期42卷 462-467页

作者：潘玉娜魏婷婷程道来上海应用技术大学轨道交通学院上海201418 上海应用技术大学机械工程学院上海201418 上海应用技术大学城市建设与安全工程学院上海201418

针对现有退化评估方法应用情境单一,特征指标筛选依赖人工经验,提出了一种基于深度置信网络(Deep belief network, DBN)和连续隐马尔科夫(Continuous hidden markov model, CHMM)相结合的滚动轴承性能退化评估方法。将滚动轴承正常状态... 详细信息

针对现有退化评估方法应用情境单一,特征指标筛选依赖人工经验,提出了一种基于深度置信网络(Deep belief network, DBN)和连续隐马尔科夫(Continuous hidden markov model, CHMM)相结合的滚动轴承性能退化评估方法。将滚动轴承正常状态下的振动信号处理为归一化幅值谱,以此作为DBN特征自动提取模型的输入,并使用CHMM做评估模型,其中CHMM的训练样本即通过DBN提取的正常状态下的特征向量。通过不同情境下的滚动轴承全寿命周期实验数据验证了所提模型的有效性。与近期有关文献所提方法进行比较,该方法避免了人工选择特征指标,且对早期微弱故障检测具有一定的敏感性。

关键词：滚动轴承性能退化深度置信网络(DBN) 连续隐马尔科夫(CHMM)

小波包-支持向量数据描述在轴承性能退化评估中的应用研究

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振动与冲击 2009年第4期28卷 164-167页

作者：潘玉娜陈进上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室上海200240

轴承是旋转机械中的关键部件,相对于故障模式识别,性能退化评估可以更为有效地服务于设备主动维护以实现零停机率。小波包分解可以对信号进行更为精细的刻画,基于统计学习理论的支持向量数据描述是一种具有良好计算性能的单值分类方法... 详细信息

轴承是旋转机械中的关键部件,相对于故障模式识别,性能退化评估可以更为有效地服务于设备主动维护以实现零停机率。小波包分解可以对信号进行更为精细的刻画,基于统计学习理论的支持向量数据描述是一种具有良好计算性能的单值分类方法。基于此,提出了一种基于小波包-支持向量数据描述的轴承性能退化评估方法,该方法以小波包分解的节点能量构成特征向量,仅需要正常状态下的数据样本即可用支持向量数据描述建立知识库,在一定程度上实现了对待测样本退化程度的定量评估。通过应用于轴承不同点蚀大小和其加速疲劳寿命试验的全寿命周期,验证了所提出方法的可行性和有效性。

关键词：支持向量数据描述小波包分解性能退化评估加速疲劳寿命试验轴承

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一种基于CNN的滚动轴承退化指标构建方法

机床与液压 2023年第15期51卷 187-192页

作者：胡远罕潘玉娜谢鲲魏婷婷上海应用技术大学轨道交通学院上海201418 上海应用技术大学机械工程学院上海201418

针对传统滚动轴承退化指标构建方法高度依赖于人工筛选特征的问题,提出基于卷积神经网络的端到端的滚动轴承性能退化指标构建方法。该方法在Softmax的输出端设置两个节点,分别代表正常和失效状态,以正常状态归一化的幅值谱为训练样本,... 详细信息

针对传统滚动轴承退化指标构建方法高度依赖于人工筛选特征的问题,提出基于卷积神经网络的端到端的滚动轴承性能退化指标构建方法。该方法在Softmax的输出端设置两个节点,分别代表正常和失效状态,以正常状态归一化的幅值谱为训练样本,以待评估数据在正常节点输出概率为基础,构建了滚动轴承性能退化指标。通过在不同实验数据集中的应用,以及与其他指标的对比,验证了该方法的有效性和优越性。

关键词：滚动轴承退化指标卷积神经网络

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基于模糊c-均值的设备性能退化评估方法

上海交通大学学报 2009年第11期43卷 1794-1797页

作者：潘玉娜陈进李兴林上海交通大学机械与动力工程学院上海200240 杭州轴承试验研究中心杭州310022

为了更好地实现基于状态的维护模式,提出了一种基于模糊c-均值聚类的性能退化评估方法.该方法以正常状态和失效时刻的数据为基础,建立智能评估模型,以待测数据隶属于正常状态的程度作为退化指标.以6307滚动轴承为研究对象,对其疲劳寿命... 详细信息

为了更好地实现基于状态的维护模式,提出了一种基于模糊c-均值聚类的性能退化评估方法.该方法以正常状态和失效时刻的数据为基础,建立智能评估模型,以待测数据隶属于正常状态的程度作为退化指标.以6307滚动轴承为研究对象,对其疲劳寿命加速试验中全寿命周期的性能退化进行评估,结果验证了该方法的可行性和有效性.

关键词：模糊c-均值聚类性能退化评估轴承

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高职院校数学建模教学策略探究

广西广播电视大学学报 2023年第2期34卷 82-85页

作者：王伟潘玉娜广西开放大学广西南宁530023

高职院校开展数学建模教学对于培养高素质的应用型人才具有重要意义,目前,高职院校开展数学建模教学存在不足之处,文章从提升学生学习兴趣、数学建模案例与课程内容深度融合、成立数学建模学生社团、优化数学课程教学评价方式、重视数... 详细信息

高职院校开展数学建模教学对于培养高素质的应用型人才具有重要意义,目前,高职院校开展数学建模教学存在不足之处,文章从提升学生学习兴趣、数学建模案例与课程内容深度融合、成立数学建模学生社团、优化数学课程教学评价方式、重视数学建模师资能力培养和组织学生参加数学建模竞赛等方面提出了改进的策略。

关键词：高职院校数学建模教学策略

线上线下混合式课程的建设——以《机车车辆系统动力学与仿真》为例

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创新教育研究 2023年第7期11卷 1918-1923页

作者：孙效杰邓彭明潘玉娜上海应用技术大学轨道交通学院上海中国铁路上海局集团有限公司上海动车段上海

在高校大力倡导“线上线下”混合式教学模式改革的背景下,本文以《机车车辆系统动力学与仿真》建设混合式教改课程为例,教学团队利用新冠疫情期间线上教学的契机,录制教学视频,并基于学习通平台建设线上课程资料包,逐步推进部分内容线... 详细信息

在高校大力倡导“线上线下”混合式教学模式改革的背景下,本文以《机车车辆系统动力学与仿真》建设混合式教改课程为例,教学团队利用新冠疫情期间线上教学的契机,录制教学视频,并基于学习通平台建设线上课程资料包,逐步推进部分内容线上教学、线上考察等教学方式,为专业课程开展“线上线下”混合式改革的探索与实践提供参考。

关键词：混合式课程线上教学专业课程

基于SVDD与信息融合技术的设备性能退化评估

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振动与冲击 2009年第9期28卷 21-24页

作者：刘雨陈进潘玉娜郭磊上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室上海200240

为了能够准确地对大型设备的性能退化过程进行描述,提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)和信息融合技术的评估方法。通过SVDD算法分别评估来自单个传感器的数据,然后运用D-S证据理论对来自多传感器的局部评估结果进行信息融合,最终给... 详细信息

为了能够准确地对大型设备的性能退化过程进行描述,提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)和信息融合技术的评估方法。通过SVDD算法分别评估来自单个传感器的数据,然后运用D-S证据理论对来自多传感器的局部评估结果进行信息融合,最终给出设备的整体性能评估结果。实验分析表明,SVDD算法能够真实地反映设备局部性能退化状态的变化,而利用D-S证据理论得出的整体设备状态评估结果符合实际情况,同时有效地消除局部信息之间的矛盾,提高了设备整体评估的可靠性。

关键词：性能退化支持向量数据描述信息融合 D—S证据理论

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基于全信息的智能诊断方法及其应用研究

基于全信息的智能诊断方法及其应用研究

作者：潘玉娜郑州大学

学位级别：硕士

全矢谱分析技术是矢量谱分析及其一系列扩展分析方法的统称，它在融合了双通道数据信息的同时，又保留了相应传统谱分析的物理意义。针对目前旋转机械故障智能诊断中普遍存在信息源不足的问题，本文将全矢谱分析引入到智能诊断中，提出... 详细信息

全矢谱分析技术是矢量谱分析及其一系列扩展分析方法的统称，它在融合了双通道数据信息的同时，又保留了相应传统谱分析的物理意义。针对目前旋转机械故障智能诊断中普遍存在信息源不足的问题，本文将全矢谱分析引入到智能诊断中，提出了基于全信息的旋转机械故障智能诊断方法。主要工作如下： 1．本文论述了矢量谱分析，着重介绍了矢功率谱分析和矢Wigner-Ville分布，给出了相应定义和数值计算，并进行了实验研究，实验结果验证了全矢谱分析方法明显优于相应的传统频谱分析。 2．径向基函数网络具有良好的推广能力和分类能力。本文论述了径向基函数网络的模型、训练过程和网络性能，结合全矢谱分析方法和径向基函数网络，提出了一种新的故障识别方法。该方法分别以矢功率谱、矢Wigner-Ville分布为特征向量，径向基函数网络为分类器。并以转子裂纹、转子不对中、油膜涡动为例进行实验研究，实验结果表明，该方法是有效的。 3．模糊聚类分析是一种简单、直观、有效的模式识别方法。在其众多算法中，模糊C均值（FCM）聚类算法理论最为完善。本文论述并分析了FCM的具体算法，提出了全矢谱-FCM智能诊断方法，并以矢功率谱和矢Wigner-Ville分布为例，研究了基于全矢谱分析的FCM模式识别方法，实验结果表明，该方法是可行和有效的。 4．在统计学习理论基础上发展的通用学习方法—支持向量机（Support Vector Machine—SVM）能够较好地解决实际中的小样本学习问题。基于此，本文深入研究了基于矢功率谱特征提取的SVM智能诊断方法，并应用到旋转机械故障诊断中，实验结果表明，该方法是有效的，尤其在小样本情况下，SVM识别效果并不受到影响。 5．基于免疫学原理建立的人工免疫系统（AIS）是近年来兴起的一种新的智能方法，它具有强大的信息处理和问题求解能力以及广阔的研究前景和应用潜力。本文概述了人工免疫系统模型和算法，着重论述了aiNet网络的定义、算法和特点，并进行了算法的改进。在此基础上，结合全矢谱分析技术和AIS，提出了一种新的机械故障智能诊断方法，它以全矢谱分析为特征提取工具，以aiNet网络为数据压缩工具，以支持向量机为分类器。该方法成功地应用到旋转机械故障诊断中，实验结果表明，该方法是可行和有效的。

关键词：全矢谱径向基函数神经网络模糊C-均值支持向量机人工免疫系统