国家自然科学基金(51004013) 作品数:5 被引量:15 H指数:2 相关作者: 黎敏 王晓景 阳建宏 王蓬 何飞 更多>> 相关机构: 北京科技大学 鞍钢股份有限公司 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 国家教育部博士点基金 中国博士后科学基金 更多>> 相关领域: 机械工程 理学 自动化与计算机技术 更多>>
改进的谱相关分析方法及其在故障诊断中的应用 被引量:1 2013年 提出一种基于峭度能量的谱相关分析方法.它利用每个循环频率切片的峭度值来衡量该循环频率的调制能力,并以此作为加权因子进行循环频率的能量累积,最终实现故障特征的有效提取.相对于传统的谱相关分析方法,本文方法降低了信号中多倍频谐波对故障特征频率的干扰,能更清晰准确地提取出故障频率特征.利用传统的谱相关分析方法、本文方法和共振解调三种方法对仿真信号、低速重载试验台的滚动轴承外圈故障信号进行分析,证明了本文方法的有效性. 路俏俏 黎敏 王晓景关键词:信号处理 谱密度 滚动轴承 故障诊断 结合相空间和LS-SVM的风机状态预测方法 被引量:2 2013年 针对风机运行过程中存在的非线性非平稳特征,提出一种相空间与最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的风机状态预测方法。首先利用相空间重构方法将一维的时间序列拓展到高维相空间中,还原出风机运行的动力学行为;然后将高维空间中的拓扑结构输入到最小二乘支持向量机中,利用其非线性拟合的优势,最终实现风机状态的趋势预测。利用该方法与BP神经网络方法分别对工业现场的风机振动信号进行对比分析,最大预测误差从7.22%下降到3.75%,说明在相同样本数的条件下,新方法能够更准确地预测风机的振动状态,可为维修决策提供更可靠的数据支持。 王晓景 黎敏 阳建宏 王蓬 李春杰关键词:风机 故障诊断 支持向量机 基于核主成分分析的热轧带钢头部拉窄分析 被引量:1 2012年 将核主成分分析方法引入热轧生产过程的监控与诊断中,根据平方预测误差统计量进行生产过程监控,然后利用数据重构和优化的邻域选取策略相结合的方法求出各工艺参数对平方预测误差统计量的作用,分析引起过程异常的主要工艺参数,最后利用仿真和热轧带钢实际生产数据进行实验.结果表明:基于核主成分分析的平方预测误差统计量能较准确诊断过程的异常,并可以找出引起异常的原因,为调整生产过程提供方法支撑,防止次品的出现. 何飞 徐金梧 阳建宏 黎敏关键词:热轧 带钢 主成分分析 数据分析 基于机器学习的产品质量在线智能监控方法 被引量:10 2022年 为了提高产品质量的稳定性和可靠性,利用机器学习方法实现产品质量在线监控、在线优化和在线预设定,是钢铁企业目前亟待解决的关键技术.针对企业需求,提出基于软超球体算法的产品质量异常在线识别和异常原因诊断方法、基于流形学习的工艺参数在线优化方法和基于多变量统计过程控制的工艺规范制定方法.通过将上述方法进行系统集成,并利用工业互联网技术和大数据分析方法,研发了产品质量在线智能监控系统.目前该系统已在钢铁企业十余条生产线上推广应用,质量在线判定的准确率达到99.2%,在线检测时间不到0.1 s. 徐钢 黎敏 吕志民 徐金梧