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发射场地面发射支持系统数字孪生架构及应用被引量：2: 2024年; 针对航天发射场地面支持系统远程监测诊断、智能维护保养和自主决策控制等应用需求,提出了面向地面发射支持系统的数字孪生参考架构,提炼了实现数字孪生的关键技术。结合我国首型固液捆绑运载火箭塔式吊装对接工作,开发了基于参考架构的运载火箭塔式吊装对接仿真平台。经实际运行考核,该平台基于虚实空间交互映射和实时动力学仿真,通过丰富吊装场景监控信息,能够提高吊装对接工作的安全性和效率;同时,验证了数字孪生参考架构设计的合理性及技术路线的可行性。; 李斌李利群相有桓闫鹏; 关键词：运载火箭

基于双线性插值法的比例方向阀死区补偿方法被引量：9: 2021年; 为解决比例方向阀死区引起的流量非线性等问题,常常采用智能控制算法和死区补偿相结合的方法,这些方法往往都依赖于阀芯位移传感器和精确的比例方向阀模型,而对于无位移传感器的比例方向阀则无法应用,因此针对无位移传感器的比例方向阀,设计了能够不依赖位移传感器而进行死区补偿的双线性插值补偿策略。自研发的控制器采集压力传感器获取的进、出口压力值和输入电压值,进行双线性插值计算后输出校正后的电压值,以校正后的电压值代替输入电压值调节比例方向阀阀口开度以补偿死区,从而解决由死区引起的流量非线性等问题。试验结果表明,该死区补偿方法,可有效地减小无位移传感器比例方向阀的死区和滞环。; 吉星宇郝惠敏杨凯王鹤李斌黄家海; 关键词：比例方向阀控制器死区双线性插值

基于子领域自适应的液压系统故障诊断方法被引量：1: 2024年; 针对液压系统故障数据采集困难和数据量有限导致其故障诊断模型精度低的问题,提出基于子领域自适应的故障诊断方法。通过液压系统仿真模型模拟不同的故障类型,获得丰富的故障仿真数据,并与有限的实测故障数据结合用于模型构建;将1维卷积神经网络(One-dimensional-Convolutional Neural Network, 1D-CNN)与子领域自适应方法结合,利用1D-CNN构建多传感器信息融合网络全面提取液压系统的故障信息,在域自适应层采用局部最大平均差异(Local Maximum Mean Discrepancy, LMMD)减小源域和目标域特征之间的全局分布差异和子领域分布差异,构建出故障诊断模型。结果表明,所提方法在各类故障实测样本仅有1个的情况下,故障的诊断准确率达到100%,优于所对比的其他智能故障诊断方法。; 张开庆李斌王立新李广珍郝惠敏黄家海; 关键词：液压系统故障诊断

基于D-1DCNN的轴向柱塞泵故障诊断研究被引量：7: 2021年; 由于传统浅层模型对故障的表征能力有限,同时信号特征的提取又过分依靠专家经验,针对这些问题,提出了一种基于深度一维卷积神经网络(D-1DCNN)的轴向柱塞泵故障诊断方法。首先,采集了柱塞泵正常、松靴、滑靴磨损、中心弹簧失效、配流盘磨损5种状态下的振动信号,并将这些信号制作成样本集,加以标签标记,将样本集划分为训练样本与测试样本;然后,将样本输入到D-1DCNN中,进行了训练样本信号的特征提取工作,通过前向传播和反向传播方式得到了D-1DCNN的具体模型;再使用SoftMax分类器对测试样本进行了分类,并对网络模型中的参数进行了调整,得到了柱塞泵故障诊断的准确率值;最后,通过西储大学的轴承故障信号对此进行了仿真对比。研究结果表明:采用该方法对轴向柱塞泵故障进行诊断,其准确率可达到100%;使用D-1DCNN对柱塞泵进行故障诊断时,不需要人工设计或提取特征过程便可实现诊断过程的智能化;对于不同的故障诊断对象,该方法也具备良好的诊断效果,因而具有一定的普适性。; 徐昌玲黄家海兰媛武兵钮晨光马晓宝李斌; 关键词：轴向柱塞泵故障诊断

基于1DCNN-ELM的带式输送机托辊轴承故障诊断研究被引量：6: 2023年; 针对带式输送机托辊轴承故障诊断中振动信号提取特征困难而导致故障诊断精度较低的难题,提出了一种基于一维卷积神经网络(1DCNN)和极限学习机(ELM)的托辊轴承故障诊断方法。首先,根据具体的故障诊断任务,对采集到的数据进行划分,并进行傅里叶变换,采用多个标签表示健康状态、故障类型和损伤程度。然后,利用1DCNN来提取故障特征,根据提取的故障特征利用ELM进行故障分类。该方法中的参数是随机产生的,不需要迭代更新,可有效加快计算速度。最后,通过Case Western Reserve University的轴承数据集以及自制托辊故障数据集进行故障诊断试验,测试精度均达到了100%,用时分别为2.82 s和2.42 s,能够在较短的时间内准确判断出托辊故障类型,验证了所提方法的有效性。通过与ELM、随机森林、K最邻近法、支持向量机和卷积神经网络等方法进行对比,体现了所提方法的优越性。结果表明:采用1DCNN和ELM相结合的诊断方法,其诊断效果比采用单一方法更好,能够满足煤矿领域托辊故障诊断的需求。; 张伟李军霞吴磊李斌; 关键词：极限学习机托辊轴承故障诊断

大地电磁法人文噪声干扰特点及处理方法综述被引量：8: 2021年; 大地电磁法(MT)是一种大深度、高效率、低成本的被动源勘探技术。随着社会经济的不断发展,交通、电力、通讯网络等各类人文干扰对MT法观测数据污染日益严重。为获得有效观测数据,必须对人文干扰进行抑制或消除。这里分析了大地电磁观测方法中常见人文噪声及其干扰特性,对国内、外MT法观测数据信噪分离方法进行了分类总结。分别对Hilbert-Huang变换、小波分析、统计分析、形态滤波、稀疏分解等方法的原理、特点及应用,进行了介绍和对比分析。最后对现有方法存在的问题做出了总结,并展望了MT法信噪分离新思路及关键问题。; 葛双超李斌; 关键词：大地电磁法时频分析

长龄期地下建筑结构状态检测评估方法研究被引量：1: 2016年; 以长龄期地下建筑主体结构为研究对象,对混凝土强度、碳化深度、裂缝情况和钢筋锈蚀程度作了检测,根据相关技术规程,处理分析了检测获取的数据,并采用钻芯—回弹综合法,推定了长龄期混凝土强度,得出了对未来使用和修补工作有益的结论。; 张建荣张生保李斌; 关键词：混凝土强度钢筋回弹法

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李斌