|
|
|
题名
|
作者
|
年代
|
出处
|
被引量
|
| 1 | 多媒体教学优劣探讨显示文摘从多媒体教学的优点谈起,探讨了多媒体教学中要注意的几个实际问题,并对存在的问题提出了一些建议. | 谢锋云 | 2005 | 华东交通大学学报2005，22，B12： | 13 |
| 2 | 基于广义BP神经网络的切削颤振识别研究显示文摘切削颤振将降低加工质量和加工效率,其一直是切削加工领域的一项重要研究课题。针对传统的切削颤振识别方法中,存在获取颤振加工信号中的测量不确定性问题及识别模型中的模型不确定性问题,提出基于广义区间理论的广义BP神经网络切削颤振识别模型,利用广义区间不确定性分析方法将测量不确定性量转换为广义区间量,并进行广义区间形式的时频特征提取,最后将广义区间化的特征量代入广义BP神经网络识别模型中,对切削加工状态进行识别。试验结果显示,提出的广义BP神经网络颤振模型比传统BP神经网络颤振模型有更高的识别率。 | 谢锋云 江炜文 陈红年 谢三毛 李雪萌 刘博文 | 2018 | 振动与冲击2018，37，5： | 10 |
| 3 | 基于小波包-BP神经网络的切削颤振监测显示文摘对切削加工状态进行实时监测尤其是颤振的监测,为提高切削加工质量有着重要意义。搭建切削颤振实验平台,采用加速度传感器获取切削加工信号,通过时频分析,将切削加工状态划分为稳定、过渡及颤振3种加工状态。利用小波包分解,计算各状态在不同频带的小波系数均方根值(RMS),并把它作为BP神经网络的输入向量。依照BP神经网络分类方法,对3种加工状态进行识别。结果表明,该监测系统可对切削颤振进行有效识别。 | 谢锋云 曹青松 黄志刚 | 2015 | 仪表技术与传感器2015，，10： | 8 |
| 4 | 基于单片机的微弱光电信号检测系统显示文摘采用单片机作为系统的主要控制芯片,由光电传感器采集微弱光信号,经放大电路放大,利用单片机内部的A/D进行模数转换,由LCD显示,实现了微弱光电信号的检测,且可利用串行通信接口与上位机进行数据通信。该系统具有检测快速、准确等优点,可应用于物品表面光泽度的检测。 | 谢三毛 康嘉斌 李鹏 谢锋云 | 2018 | 仪表技术与传感器2018，，3： | 8 |
| 5 | 拼接镜主动共相实验研究显示文摘针对拼接型天文望远镜主镜的共相检测问题,对宽窄带夏克哈特曼检测法在拼接主镜各子镜间平移误差的测量进行了理论与仿真分析,并搭建了一套室内拼接镜的主动共相检测实验光路系统,其中拼接镜是由4块对边长为100mm、曲率半径为2 000mm的正六边形球面反射镜组成.首先,利用夏克波前探测器进行了拼接镜的精共焦误差的检测,通过主动光学技术控制压电陶瓷促动器,实现了拼接镜的精共焦的调节;然后通过宽带共相检测实现了粗共相的检测;最后,通过窄带共相检测实现了精共相的检测,并通过主动光学技术控制压电陶瓷促动器,实现了共相的调节.实验表明:宽窄带夏克哈特曼检测法对拼接子镜平移误差测量量程达到几十微米,共相检测精度达到15nm,满足拼接镜对平移误差的测量要求. | 李斌 吴建 刘燕德 谢锋云 陈莫 鲜浩 | 2018 | 光子学报2018，47，2： | 8 |
| 6 | 基于多特征提取和LSSVM的轴承故障诊断显示文摘针对故障滚动轴承的振动信号具有非线性、非平稳的特点,提出一种基于时域指标、小波包能量和最小二乘支持向量机(LSSVM)的轴承故障诊断方法。分别对滚动轴承的原始信号进行时域分析计算和小波包分解,并提取状态差异较明显的时域指标和小波包分解后能量差异较大的小波包能量作为故障特征向量;将含有多个特征向量的数据样本分为训练样本和测试样本并进行归一化处理;训练样本作为LSSVM的输入来对该模型进行训练,通过训练好的LSSVM模型对测试样本进行分类和诊断。实验结果表明:采用该方法,轴承状态总体识别率为97.5%。 | 谢锋云 符羽 王二化 李昭 谢添 | 2020 | 机床与液压2020，48，17： | 8 |
| 7 | 基于小波包-隐马尔科夫模型的机床加工状态识别显示文摘机床加工状态对加工工件质量有很大的影响,因此识别机床加工状态有重要的意义。依据采集的机床加工数据,通过FFT频谱分析,划分出机床加工的3种状态。利用小波包分解,分别求出各种状态在不同频带节点上的能量分布百分比,并把它作为隐马尔科夫模型的输入特征向量。按照隐马尔科夫模型模式识别方法,建立3种标准状态的训练优化模型库,把测试样本代入优化模型库中,依据最大对数似然值对机床的加工状态进行了识别。计算结果表明,状态识别结果正确。 | 谢锋云 | 2013 | 机床与液压2013，41，7： | 7 |
| 8 | 基于RGB法的葡萄干颜色分选显示文摘针对葡萄干的分选需要 ,根据其色泽不一的特点 ,提出了一种新的物体颜色分选法 :RGB法 .它利用彩色面阵CCD完成葡萄干的摄像 ,把图像像素的RGB分量值差异作为分选的主要依据 。 | 谢锋云 | 2004 | 华东交通大学学报2004，21，4： | 7 |
| 9 | 基于隐马尔科夫模型的苹果分级方法研究显示文摘提出了一种基于隐马尔科夫模型的苹果分级方法。以3种不同颜色和形状的苹果为研究对象,提取苹果的六角锥体模型(HSV)作为苹果的颜色特征,提取苹果Hu不变矩作为苹果的形状特征,将这些特征量采用Lloyd算法编码,并将它们作为隐马尔科夫模型(HMM)的输入。依据HMM模式识别方法,对不同颜色和形状的苹果进行了分类识别,进而完成苹果分级。试验表明,该方法完成的分级识别率为100%。 | 谢锋云 周建民 江炜文 张慧慧 唐宏兵 | 2016 | 食品与机械2016，32，7： | 7 |
| 10 | 拼接镜新型粗共相检测方法显示文摘为了实现拼接镜平移误差的大量程、快速检测,提出了一种利用白光(400~700nm)远场光斑相干性来检测拼接镜piston误差的方法。该方法以两半圆孔间的非相干衍射图案为模板,利用互相关算法求解实际衍射图案与模板图案间的互相关系数,通过设定0.85阈值,实现拼接镜piston误差的粗共相检测。搭建了一套室内拼接镜的主动共相检测实验光路系统,其中拼接镜是由4块对边长为100mm,曲率半径为2 000mm的正六边形球面反射镜组成,利用白光(400~700nm)远场光斑相干性测量拼接主镜各子镜间平移误差的方法进行了理论与仿真分析。利用波前探测器和主动光学技术实现了拼接镜精共焦误差的检测与调节,通过远场光斑相干性和主动光学技术实现了粗共相的检测和调节。实验表明:该方法耗时短、能量利用率高,可实现无限量程、±250nm精度的检测和调节,适合拼接镜的粗共相检测和调节。 | 李斌 刘燕德 谢锋云 | 2018 | 光学精密工程2018，26，11： | 6 |
| 11 | 铁道车轮踏面损伤实时监测方法研究综述显示文摘简要介绍列车车轮踏面损伤实时监测方法研究现状、特点及应用情况。列车车轮踏面损伤检测方式有静态检测和动态检测两种。其中,动态检测法可实现列车车轮的健康状态监测,根据传感器安装位置的不同可将动态检测方法分为轨旁式和车载式两种。对轨旁式检测法中轮轨力检测法、激光检测法、声发射检测法等方法及车载式检测法中的轴箱振动加速度检测法、光纤传感检测法进行介绍、归纳。分析了各检测方法的原理、研究现状及应用中存在的问题并对车轮损伤实时监测方法在轨道交通领域的应用进行了展望。分析发现,现有的监测方法仍然需要进一步完善,监测精度应得到提高,在未来的研究中需考虑将车轮损伤实时监测方法与智能诊断、大数据及物联网等技术融合,并使之具备故障预警和设备剩余寿命预测的功能,实现智能运维技术在高速铁路服役中的应用。 | 肖乾 姜雄峰 刘海涛 谢锋云 周生通 | 2021 | 华东交通大学学报2021，38，4： | 6 |
| 12 | 基于模态区间的数控机床切削状态监测显示文摘随着高速高精数控加工技术的发展,对数控机床切削加工状态的稳定性提出了更高的要求,传统的切削加工状态监测方法中对不确定性处理存在不足。提出了一个基于模态区间的切削状态监测不确定性处理方法,利用模态区间的宽度对传统监测方法中的不确定性加以表述,以解决监测中的不确定性问题。为了验证提出方法的有效性,搭建了切削加工实验平台,通过加速度传感器获取数控机床切削加工信息,由时频分析方法将切削状态划分成稳定、过渡及颤振3个加工阶段,利用基于模态区间的小波包能量百分比方法,提取不同加工阶段的区间特征量,通过Lloyd算法进行编码后作为基于模态区间的广义隐马尔科夫模型的输入特征向量,最后利用广义隐马尔科夫状态辨识方法,对数据机床切削状态进行了识别。实验结果表明,基于模态区间的广义隐马尔科夫模型辨识方法优于传统的隐马尔科夫模型辨识方法。 | 谢锋云 陈红年 江炜文 谢三毛 李勇 | 2017 | 仪器仪表学报2017，38，12： | 5 |
| 13 | LED光源在矿山照明中的应用探讨显示文摘针对老式矿灯照明光源的缺点,提出了把LED光源应用于矿山照明中的一种方法。从LED光源的发光机理及其优点分析,阐述了LED光源在矿山照明中的应用,介绍了改善LED光源输出功率方法,对LED光源与太阳能匹配做了简要说明,展望了LED光源在矿山照明中的应用前景。 | 谢锋云 | 2010 | 矿山机械2010，38，2： | 5 |
| 14 | 电动机运行状态在线智能监测系统研究显示文摘电动机是机械加工中不可或缺的必备工具,电动机在运转中常产生各种故障,为保证电动机运行安全,对电动机运行状态进行在线监测尤为重要。以三相异步电动机为研究对象,采用传感器获取电动机运行中的重要参数(振动、噪声、转速及温度等),由时/频域分析及能量分析等方法提取电动机运行特征量,构成特征向量,采用BP神经网络训练的方法建立状态识别模型,通过BP神经网络模式识别方法,判断电动机运行的状态,在此基础上,利用Lab VIEW软件构建可视化监测系统,将电动机运行参数及状态实时显示在可视化界面中,完成在线智能监测。 | 谢锋云 江炜文 陈红年 李钊 唐宏兵 张慧慧 | 2017 | 现代制造工程2017，，12： | 5 |
| 15 | 基于粒子群优化核主元分析的轴承状态识别显示文摘轴承状态识别的准确率与特征提取紧密相关,而特征提取对轴承状态识别显得尤为重要。因时频域的各个特征对不同程度的故障信号敏感度各不相同,特征提取不当将会造成状态识别准确率下降。针对上述问题提出粒子群优化(PSO)核主元分析(KPCA),并利用该方法对轴承的复合特征集进行特征提取,提取后的特征向量构成识别特征集,由优化的支持向量机识别分类。选用美国凯斯西储大学滚动轴承试验台的振动数据进行处理分析,通过3种实验方案进行验证。结果表明,提出的方法明显改善了轴承状态识别的准确率。 | 谢锋云 陈红年 谢三毛 江炜文 刘博文 李雪萌 | 2018 | 测控技术2018，37，3： | 4 |
| 16 | 基于隐马尔科夫模型的机床轴承热误差状态表征显示文摘热误差对工件精度有重大影响。引入HMM对机床轴承热误差表征进行实测研究,通过测量轴承的温度以及轴承的热误差,并划分相应状态,研究其相关性,建立相应的HMM,并对HMM中相应算法进行了实例计算。HMM优化后,用易于观测的温度信号表征难于观测的热误差。结果表明,该方法表征的热误差状态与实际测量的热误差状态一致。 | 谢锋云 | 2012 | 机床与液压2012，40，17： | 3 |
| 17 | 基于多域特征的螺栓松动检测方法研究显示文摘螺栓作为机械设备最常用的连接件,螺栓连接的稳定性对保障机械设备安全运行起着至关重要的作用,对螺栓松动程度进行检测有着重要意义。针对螺栓松动4种不同状态,提出了一种基于变分模态分解(VMD)及时频敏感特征与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的螺栓松动检测方法。针对螺栓松动的4种不同状态,搭建了螺栓松动检测模拟实验平台,通过加速度传感器获取螺栓松动4种不同状态振动响应数据;提取了时频域敏感特征量,结合VMD分解的IMF分量能量熵组成状态检测敏感多特征向量,将提取的多特征向量结合LSSVM对螺栓不同松动状态进行识别,并对比基于经验模态分解(EMD)-LSSVM及EMD-多特征-LSSVM检测结果。结果显示,基于多域特征的螺栓松动检测方法识别率优于EMD-LSSVM检测方法。 | 谢锋云 符羽 刘昆 肖乾 刘海涛 | 2021 | 电子测量与仪器学报2021，35，4： | 3 |
| 18 | 基于红外测距技术的预防近视系统设计显示文摘针对当前学生近视问题日趋严重现象,总结了患近视的一个重要原因是过度看近,依据红外测距原理,提出了利用红外测距技术来预防近视的方法并进行了系统设计。采用GP2D12红外测距传感器作为信号采集装置,将采集的数据进行实验分析、处理,得出了线性化公式。信号线性化后通过ADC0809转换为数字信号,输入AT89S51单片机中处理。当使用者过度看近时,警告电路工作,告知调整坐姿,同时对人眼离书或者笔的距离进行动态显示,达到有效预防近视目的。 | 谢锋云 | 2011 | 齐齐哈尔大学学报(自然科学版)2011，27，6： | 3 |
| 19 | 广义隐马尔科夫模型在轴承温升预测中的应用显示文摘将广义区间概率与隐马尔科夫模型结合,建立了广义隐马尔科夫模型,使之具有更好的鲁棒性和处理2类不确定性问题的能力,并成功用于滚珠丝杠进给系统的轴承温升预测。结果表明,广义隐马尔科夫模型能够根据历史信息对轴承的温升进行预测。 | 王小岑 胡友民 吴波 谢锋云 金超 | 2013 | 机械与电子2013，31，6： | 3 |
| 20 | 基于K邻近算法的转向架构架状态识别研究显示文摘作为机车最重要的部分之一,转向架构架的运行状态会直接影响到机车的安全,其状态识别对保证机车安全运行尤为重要。为识别转向架构架状态,采用噪声传感器与加速度传感器对激振数据进行采集,通过时域特征提取与时频域特征提取,将敏感特征量组成训练集与测试集,利用K邻近算法,实现对转向架构架三种不同状态的识别。利用K邻近算法识别率可达到93.33%,与最小二乘支持向量机方法相比具有较好的识别效果,验证了K邻近算法的有效性。 | 邱英 冯春雨 谢锋云 刘昆 杨静 王二化 | 2019 | 测控技术2019，38，8： | 3 |
您所在的机构暂未开通此部分的功能，请联系管理员