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| 1 | 基于深度卷积变分自编码网络的故障诊断方法显示文摘机械传动部件的健康状况影响设备的正常运行,针对齿轮、轴承等传动部件的故障诊断,传统的诊断方法是依靠人工经验提取和选择故障特征,然而,特征选择的优劣直接影响诊断效果。结合深度学习在特征提取和处理高维数据方面的优势,提出一种基于深度卷积变分自编码网络(DCVAEN)的故障诊断方法。该方法利用频谱数据训练深度神经网络,能减少特征提取对人工经验的依赖和信息的损失,在网络中加入了变化的噪声和调整学习率,使得网络隐层提取判别性的故障特征,能满足多故障和变工况的诊断。利用自吸式离心泵数据和西储大学轴承数据进行分析验证,实验结果表明,所提方法能更准确、更稳定地识别传动部件的各种故障,具有较强的泛化能力。 | 佘博 田福庆 梁伟阁 | 2018 | 仪器仪表学报2018，39，10： | 33 |
| 2 | 基于改进的双曲正切函数变步长LMS算法显示文摘为了改进现有的变步长最小均方误差(least mean square,LMS)算法在低信噪比时性能较差的缺陷,提出了一种基于改进的双曲正切函数的变步长LMS算法,从理论分析和仿真实验两方面讨论了引入参数对算法收敛性、跟踪性、稳定性的影响及算法的抗干扰性。理论分析和仿真实验表明该算法在高低信噪比时均具有较快的收敛速度和跟踪速度以及较小的稳态误差和稳态失调,并且在低信噪比时该算法的收敛性、跟踪性、稳态性均优于其他多种变步长算法。 | 田福庆 罗荣 李克玉 丁庆喜 | 2012 | 系统工程与电子技术2012，34，9： | 23 |
| 3 | 单目相机-IMU外参自动标定与在线估计的视觉-惯导SLAM显示文摘针对视觉-惯导信息融合同时定位与地图构建(VI-SLAM)中,单目相机-惯性测量单元(IMU)外参离线标定繁琐的问题,以及单目相机-IMU外参因传感器受到冲击或调整发生变化影响系统跟踪精度的问题,提出一种单目相机-IMU外参自动标定与在线估计的VI-SLAM算法。该算法首先利用手眼标定方法计算单目相机-IMU外参旋转矩阵并估计陀螺仪零偏;接着,在不考虑加速度计零偏的情况下估计系统的尺度、重力加速度以及单目相机-IMU外参平移向量;然后,利用已知的重力加速度大小估计加速度计零偏并更新以上已估计的初始化参数;最后,将单目相机-IMU外参放入状态向量中进行在线估计。EuRo C数据集实验表明,该VI-SLAM算法可以自动标定并在线估计单目相机-IMU外参,得到的旋转与平移外参误差分别在0. 5°和0. 02 m之内,这有利于VI-SLAM系统的快速使用以及精度的提升。 | 潘林豪 田福庆 应文健 梁伟阁 佘博 | 2019 | 仪器仪表学报2019，40，6： | 16 |
| 4 | 压电驱动快速反射镜的自适应反演滑模控制显示文摘由压电驱动器驱动的快速反射镜(FSM)广泛应用于各种精密稳定跟踪系统,FSM的控制精度决定了系统的跟踪精度。但压电驱动器具有严重的迟滞非线性干扰,针对这一缺点,应用自适应径向基RBF神经网络对迟滞干扰进行非线性逼近,并在此基础上结合滑模控制和反演法,设计了自适应反演滑模(ABSM)控制器。仿真实验表明,相对于滑模控制器,ABSM控制器的最大跟踪误差和均方根误差为分别降低了57.26%和52.53%,提高了FSM的控制精度。 | 田福庆 李克玉 王珏 王洪剑 | 2014 | 强激光与粒子束2014，26，1： | 14 |
| 5 | 基于小波包和改进BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法显示文摘为了改进BP神经网络进行滚动轴承故障诊断时,网络存在收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点。应用基于Levenberg-Marquardt法对BP网络进行改进,实现了改进后的BP神经网络结合小波包进行滚动轴承故障诊断的方法。首先,利用小波包多分辨率的特点对滚动轴承的振动信号进行分解和重构,计算各子频带能量并进行归一化,构造特征向量。然后,将所得到的特征向量作为两种BP神经网络的输入,即改进后的BP神经网络和常规的BP神经网络。最后,对两种网络进行训练并测试,结合实验数据验证改进方法的可行性。实验结果表明,改进后的BP神经网络不仅可行,同时提高了收敛速度和诊断的精确度。 | 丁庆喜 田福庆 罗荣 | 2013 | 现代电子技术2013，36，8： | 11 |
| 6 | 电磁轨道发射装置结构动力学特性分析显示文摘以新概念的电磁轨道发射装置为研究对象,从建立其动力学模型入手,将电磁轨道装置简化为一固定在弹性支撑上的无限长Bernoulli-Euler梁,通过适当理论假设,提出其通用动力学方程,利用傅里叶变换求解动力学方程,得到了电磁轨道装置的临界速度和导轨的动力学特性理论公式,最后应用有限元分析软件仿真了电枢速度、轨道弹性模量、轨道密度、轨道截面转动惯量、支撑座弹性系数等参数对导轨动力学特性的影响。仿真结果显示,电枢临界速度时导轨变形最大。研究成果可为电磁轨道装置的结构设计和减振控制提供进一步的理论支撑。 | 刘郑国 田福庆 | 2010 | 船舶力学2010，14，10： | 11 |
| 7 | 改进的谐波小波包峭度图及其应用显示文摘为克服谐波小波包变换按二进方式划分频带的不足,提出一种精细划分频带的改进的谐波小波包变换方法,并将改进的谐波小波包与峭度图相结合,提出了改进的谐波小波包峭度图,以及基于改进的谐波小波包峭度图的机械故障诊断方法.仿真实验和应用实例结果表明,所提出的方法克服了传统包络分析需要人为设定带通滤波器参数的不足,能够自适应地将最优频带从含强噪声的原始信号频谱中分离,具有比现有峭度图更强的微弱故障提取能力,可以提高峭度图方法的应用效果. | 田福庆 罗荣 李万 谢勇 | 2014 | 上海交通大学学报2014，48，1： | 10 |
| 8 | 基于DTCWPT和t-SNE的去噪方法及在故障诊断中的应用显示文摘为了提取被强噪声淹没的机械设备振动信号中蕴含的微弱故障特征,依据有用信号和噪声在空间分布特性的不同,将流形学习的方法引入到信号降噪中,提出一种将双树复小波包(DTCWPT)和t分布随机近邻嵌入(t-SNE)结合的去噪方法,充分利用了DTCWPT分解的多尺度特性以及t-SNE的非线性降维能力。将振动信号进行双树复小波包分解,依据各尺度小波包系数Shannon熵值搜索最佳小波包基,利用提出的新的阈值函数,对最佳小波包基的小波包系数进行去噪并单支重构组成高维信号空间,然后,采用t-SNE提取高维空间的低维流形,对低维信号序列进一步采用阈值去噪,利用谱回归分析重构回一维信号序列。最后,通过对仿真信号与滚动轴承振动信号进行去噪,结果证实了方法具有良好的非线性去噪性能,将仿真信号的信噪比从-1提高到8.6 d B,并且能更有效的提取强噪声干扰下滚动轴承的故障特征频率。 | 梁伟阁 佘博 田福庆 | 2018 | 电子测量与仪器学报2018，32，5： | 10 |
| 9 | 改进的谐波小波包变换及其在弱故障特征提取中的应用显示文摘通过引入频谱幅值修正系数改进了通常的谐波小波包变换。改进的谐波小波包变换使得信号分解前后各子带的频谱幅值保持不变,能精确提取相应子带故障调制信号的强度与频率,为机械故障诊断带来了方便。仿真实验和轴承故障诊断实例不仅表明谐波小波包具有一般正交小波包无法比拟的完美的带通滤波性能和极强的微弱特征信号提取能力,而且还表明改进的谐波小波包变换确实使得信号分解前后各子带的频谱幅值保持不变,能精确提取相应子带故障调制信号的强度与频率,有一定的工程应用价值。 | 田福庆 罗荣 | 2013 | 振动与冲击2013，32，17： | 9 |
| 10 | 基于BP神经网络的C^3I系统效能评估显示文摘通过对C^3I系统的分析,建立C^3I系统效能评价的指标体系。把神经网络的相关知识应用到C^3I系统效能评价中,得到了相应的BP神经网络评价模型,应用MATLAB的神经网络工具箱可以很方便的进行BP神经网络的训练和仿真,通过一些C^3I系统的实例计算验证了模型的正确性。 | 冯昌林 田福庆 | 2007 | 微计算机信息2007，23，29： | 9 |
| 11 | 含齿隙弹载舵机的全局反步模糊自适应控制显示文摘针对制导弹药电动舵机伺服系统中存在的齿隙、不确定参数及外部干扰,提出一种基于反步法的全局模糊自适应控制方法.首先,综合考虑上述非线性因素,分析描述齿隙的近似死区模型,建立含齿隙弹载舵机的双惯量机电模型,并将其引入采用“三闭环”结构的伺服系统中,构建非线性系统的状态空间;然后,采用模糊逻辑系统对齿隙等非线性因素进行自适应逼近与补偿控制,通过反步递推构造全系统Lyapunov函数,并运用Lyapunov第二法证明了整个闭环系统最终一致有界.仿真实验表明:较经典PID控制,该方法能更有效地削弱齿隙引起的传动力矩抖振与振荡冲击,既保证了系统的跟踪速度与控制精度,对不确定参数与外部干扰也具有较强的鲁棒性. | 田福庆 姜尚 梁伟阁 | 2019 | 自动化学报2019，45，6： | 9 |
| 12 | 基于Teager能量算子和EEMD的滚动轴承故障诊断方法显示文摘针对应用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法难以提取强噪声背景下滚动轴承微弱故障特征的问题,提出了将最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution,MED)和小波阈值去噪与EEMD相结合的改进方法.先采用MED对滚动轴承振动信号降噪,增强冲击特征;然后利用基于EEMD的小波阈值去噪方法处理降噪后信号得到一组固有模态分量(intrinsic mode function,IMF),并依据相关系数准则剔除虚假分量;对重构后信号进行Teager能量算子解调分析,提取其微弱故障特征.通过仿真信号和实验台信号验证了该改进方法的有效性. | 佘博 田福庆 汤健 梁瑞涛 | 2017 | 北京工业大学学报2017，43，6： | 8 |
| 13 | 基于时间序列数据扩增和BLSTM的滚动轴承剩余寿命预测方法显示文摘针对滚动轴承全寿命周期监测数据不足导致剩余寿命预测精度不高的问题,提出一种基于时间序列数据扩增和双向长短时记忆(bidirectional long-short term memory, BLSTM)网络的剩余寿命预测方法。首先,采集训练用滚动轴承全寿命周期振动加速度和测试轴承振动加速度数据。其次,对采集得到的原始数据预处理后提取健康因子,将训练用数据和测试数据分别构成参考数据集和目标数据集。然后,以参考数据集为基础,利用动态时间规整算法扩增目标数据集数据。最后,使用数据扩增后的测试数据训练BLSTM网络,利用训练好的BLSTM网络预测滚动轴承性能退化趋势和剩余寿命。实验结果表明,基于动态时间规整算法的数据扩增模型能够根据已有全寿命周期数据,扩增性能退化过程相似的滚动轴承运行数据,利用扩增数据训练BLSTM网络,能够有效提高性能退化趋势预测能力,进而提高剩余寿命预测精度。 | 孙世岩 张钢 梁伟阁 佘博 田福庆 | 2022 | 系统工程与电子技术2022，44，3： | 8 |
| 14 | 基于直接法的视觉同时定位与地图构建技术综述显示文摘视觉同时定位与地图构建(V-SLAM)在机器人、无人机导航、自动驾驶等领域有着广泛的研究。直接法V-SLAM基于环境亮度不变性假设,跟踪相机的位姿并构建环境地图。针对直接法V-SLAM,首先简述其基本原理;然后分析、比较几种具有代表性的直接法V-SLAM系统;最后讨论直接法的优缺点和发展趋势,并进行了总结和展望。 | 潘林豪 田福庆 应文健 邱千钧 | 2019 | 计算机应用研究2019，36，4： | 8 |
| 15 | 基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断显示文摘针对单一分类器进行故障诊断时诊断精度不高、随机性强的问题,提出一种基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法,构建了信息融合诊断框架。首先,利用BP神经网络、支持向量机、径向基神经网络构建初步诊断层,将提取的特征信息进行初步诊断;然后,利用改进的D-S证据理论构建融合诊断层,将初步诊断层的诊断结果进行融合,并根据诊断规则得到最终的诊断结果;最后,采用不同的信息融合方法对滚动轴承故障数据进行对比研究。试验结果表明:使用改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法能够有效提高证据可信度,降低不确定性,提高故障诊断精度和故障诊断模型的鲁棒性。 | 张钢 田福庆 梁伟阁 佘博 | 2019 | 海军工程大学学报2019，31，4： | 7 |
| 16 | 多输入混合深度学习网络的健康因子构建方法显示文摘工业大数据具有多类型、多维度的特点,单一类型的深度学习网络结构无法充分提取数据中包含的性能退化特征。针对上述问题,提出一种可同时融合处理一维时间序列数据和二维图像数据的多输入混合深度学习网络健康因子构建模型。根据输入数据类型特点搭建的混合深度学习网络包含时间特征提取层、空间特征提取层、融合层和全连接层。时间特征提取层主要由叠加的多个长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络构成,用于提取一维时间序列数据中蕴含的时间特征。空间特征提取层主要由深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)构成,用于提取二维图像数据中的空间特征。融合层将时间特征与空间特征融合。最后,利用全连接层输出健康因子值。滚动轴承全寿命周期试验结果表明:本文提出的多输入混合深度学习网络的健康因子构建方法能够深度挖掘不同数据类型包含的性能退化信息,有效降低了性能退化曲线的离散性,有助于减小剩余寿命预测结果的不确定性,同时在一定程度上提高了单调性和趋势性,提高了剩余寿命预测精度。 | 孙世岩 张钢 田福庆 梁伟阁 | 2020 | 系统工程与电子技术2020，42，10： | 7 |
| 17 | 改进的冗余第二代小波包及其故障诊断应用显示文摘针对冗余第二代小波包分解存在频带错位与误差积累缺陷,分析了其产生的原因,研究了相应的消除算法,并将频带错位与误差积累消除算法融合,提出了一种改进的冗余第二代小波包变换.该变换既避免了冗余第二代小波包变换中存在的频带错位缺陷,又消除了误差积累缺陷,非常适合于机械故障信号的预处理,并成功应用于直升机齿轮箱故障诊断中.应用结果表明:相比于冗余第二代小波包变换与第二代小波包变换,改进的冗余第二代小波包能实现对信号无频带错位、无误差积累、无频率折叠地分解,能更准确有效地提取隐藏在强噪声和其他强干扰背景下故障特征信息. | 罗荣 田福庆 冯昌林 李万 | 2014 | 华中科技大学学报(自然科学版)2014，42，5： | 7 |
| 18 | 光电跟踪系统的共轴跟踪控制技术研究显示文摘为了提高光电跟踪系统的跟踪精度,对其粗跟踪环节的共轴跟踪控制技术进行了研究。介绍了共轴跟踪控制的基本原理,分析了常用非线性卡尔曼滤波算法,并仿真比较了无迹卡尔曼滤波(UKF)和容积卡尔曼滤波(CKF)的位置和速度的预测精度。在此基础上综合UKF和CKF的优点,设计了对延迟的合成位置信号进行处理的双并联滤波器,实现了光电跟踪系统的共轴跟踪控制。利用实测数据仿真实验表明,光电跟踪系统的跟踪精度明显提高。 | 李克玉 田福庆 | 2013 | 强激光与粒子束2013，25，8： | 7 |
| 19 | 冗余小波包改进及其在齿轮箱故障诊断中应用显示文摘针对小波包分解广泛存在频率折叠、频带重叠与频带错位缺陷,分析了其产生的根源,并以此提出了一种改进的冗余小波包分解算法。该算法通过交换偶数位置子带小波包分解后的两子带顺序来消除频带错位缺陷,通过引入两算子依据傅里叶变换滤波原理分别从频域滤去低、高频子带理论频率范围外的频率成分来避免频带重叠缺陷。分别使用仿真信号与某直升机中减速器疲劳试验的故障数据对该算法进行了仿真验证与试验验证。分析结果表明:相对于Mallat小波包算法和通常的冗余小波包算法,改进的冗余小波包分解算法确实成功消除了频率折叠、频带重叠和频带错位等三类缺陷,因此该算法能更有效地提取淹没在强噪声和其他强干扰背景下微弱故障特征,具有一定的工程应用价值。 | 罗荣 田福庆 冯昌林 丁庆喜 李万 | 2014 | 机械工程学报2014，50，15： | 6 |
| 20 | 增量式监督局部切空间排列算法及齿轮箱故障诊断实验验证显示文摘针对局部切空间排列算法面临的无法利用样本标签信息和不能高效处理增量式维数约简问题,提出一种新的增量式监督局部切空间排列算法(Incremental Supervised Local Tangent Space Alignment,ISLTSA)。为充分利用训练样本标签信息,在LTSA算法的基础上加入散度矩阵,构造新的最小目标函数,使得高维样本的低维嵌入坐标同类聚集、异类分离。对于新增样本可能影响部分训练样本局部邻域,更新全局坐标矩阵,获取训练样本低维坐标和新增样本低维坐标,并作为初值进行特征值迭代实现所有样本全局坐标的更新。结合支持向量机分类算法,将ISLTSA算法应用于齿轮箱的故障状态识别,实验分析验证了该方法的监督学习能力,可提高故障状态识别率,并具备增量学习能力,可降低维数约简方法的复杂度。 | 佘博 田福庆 梁伟阁 汤健 | 2018 | 振动与冲击2018，37，13： | 6 |
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