北京信息科技大学光电信息与通信工程学院现代测控技术教育部重点实验室 
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研究主题：故障诊断 湿式离合器 滚动轴承 特征提取 滚动轴承故障诊断
研究学科：机械类 自动化类 电子信息类 交通运输类 电气类
被引量：1,813H指数：17WOS: 7 EI: 52 北大核心: 288 CSCD: 140
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排序方式：
- 基于EMD二值化图像和CNN的滚动轴承故障诊断 ( EI收录)
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- 《振动．测试与诊断》北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室 谷玉海 朱腾腾 饶文军 黄艳庭 出版年：2021
- 国家自然科学基金资助项目(51575055)。
- 针对传统故障诊断方法识别准确率低、泛化能力差,而基于深度学习的故障诊断普遍存在需要海量训练数据的问题,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)与卷积神经网络(co...
- 关键词：经验模态分解 卷积神经网络 滚动轴承 故障诊断
- 局部切空间排列和支持向量机的故障诊断模型 ( EI收录)
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- 《仪器仪表学报》北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;北京信息科技大学机电工程学院 万鹏 王红军 徐小力 出版年：2012
- 国家自然科学基金(51275052);北京市自然科学基金重点项目(KZ201211232039);北京市高等学校人才强教(PHR201106132)资助项目
- 提出了一种非线性流形学习和支持向量机的故障诊断模型。基于机电系统振动信号时域与频域的20个特征参数构建高维特征空间,利用局部切空间排列的非线性流形学习算法提取出隐藏其中的低维流形,网格搜索算法进行维数和邻域点参数的优化,...
- 关键词：机电系统 故障诊断 局部切空间排列算法 支持向量机 网格搜索
- 机电系统状态监测及故障预警的信息化技术综述
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- 《电子测量与仪器学报》北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室 徐小力 出版年：2016
- 中国工程院重点咨询项目(我国高端能源动力机械健康与能效监控智能化发展战略研究);国家自然科学基金项目(51275052);北京市自然科学基金重点项目(3131002)资助
- 机电系统,特别是高端、大型、关键机电设备,其运行状态的安全可靠性能够对生产、资源和环境产生重要影响。根据现代产业需求从揭示设备运行状态发展趋势入手,提出设备运行服役中状态监测及故障预警的若干信息化关键技术,研讨面临的关键...
- 关键词：机电系统 状态监测 故障预警 信息技术
- 一种新型光伏阵列在线故障检测方法研究 ( EI收录)
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- 《仪器仪表学报》北京理工大学机械与车辆学院;北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室 王欢 徐小力 出版年：2015
- 国家自然科学基金(51275025);北京市自然科学基金重点(3131002)项目资助
- 太阳能光伏电站是国内外重点发展的绿色能源装备。光伏阵列是光伏电站的核心部件。目前光伏阵列的故障检测多采用线下人工排查法,无法实现实时在线监控及有效的故障报警。为此,提出了一种新型光伏阵列故障在线检测法。在新型检测法中,提...
- 关键词：太阳能发电 光伏阵列 光伏组件 故障检测 监控仪器
- 基于多尺度深度卷积神经网络的故障诊断方法 ( EI收录)
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- 《振动与冲击》北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室 卞景艺 刘秀丽 徐小力 吴国新 出版年：2021
- 国家自然科学基金项目(51975058);北京学者计划项目资助(2015-2025);北京市教委科研计划面上项目(KM201811232023)。
- 针对机电装备故障诊断需要大量专家经验、故障特征识别困难的问题,在一维深度卷积神经网络基础上进行改进,构建多尺度一维深度卷积神经网络(M1DCNN),提出基于多尺度一维深度卷积神经网络的故障诊断方法:首先在网络输入层构建多...
- 关键词：深度卷积神经网络(DCNN) 多尺度特征提取 特征可视化 故障诊断
- 基于Ajax的四层架构远程监测系统设计
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- 《计算机工程与设计》北京信息科技大学现代测控教育部重点实验室;北京理工大学机械与车辆工程学院 高鹏 徐小力 吴国新 蒋章雷 出版年：2014
- 国家自然科学基金项目(51275052);北京市自然科学基金重点项目(3131002;KZ201311232036)
- 针对传统监测系统不具有良好的可维护性、可扩展性及界面友好性,提出了一种基于Ajax和jQuery的四层架构B/S远程监测系统。使用ASP.NET平台对系统进行设计,对各层之间的通信方式做了研究,实现了对风力发电机组的实时...
- 关键词：远程监测 系统架构 AJAX JQUERY ASP NET
- 基于YOLOv5s模型的轧钢表面缺陷检测
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- 《制造业自动化》北京信息科技大学机电工程学院;北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室 李一鸣 王潇 出版年：2021
- 北京市教委科研计划科技一般项目(KM202011232011);北京信息科技大学校科研基金项目(2025002)。
- 针对轧钢表面缺陷的智能识别与精准定位的技术难题,提出基于机器视觉和深度神经网络的目标检测方法。采用YOLOv5s作为表面缺陷检测的模型,以YOLOv5s在COCO数据集上训练好的权值作为初始权值,对YOLOv5s模型进行...
- 关键词：深度学习 YOLOv5 缺陷检测
- 基于视觉的动态手势识别研究综述
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- 《计算机工程与应用》北京信息科技大学信息与通信工程学院;北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室 解迎刚 王全 出版年：2021
- 北京市自然科学基金面上项目(4192023,4202024)。
- 手势自古以来在人类交流方面扮演着非常重要的角色,而基于视觉的动态手势识别技术是利用计算机视觉、物联网感知等新兴技术和3D视觉传感器等新型设备让机器能够理解人类的手势,从而让人类能和机器更好地交流,因此对于人机交互等领域的...
- 关键词：视觉动态手势识别 手势检测与分割 手势追踪 手势分类 手势识别
- 基于EMD的主轴振动信号去噪方法研究
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- 《组合机床与自动化加工技术》北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;北京信息科技大学机电工程学院 籍永建 王红军 出版年：2015
- 北京市自然科学基金(KZ201211232039);国家自然科学基金(51275052);北京市高等学校人才强教(PHR201106132);PXM2014_014224_000080
- 主轴的振动信号中包含了大量与主轴运行状态相关的信息,由其合成的轴心轨迹具有很高的研究价值。合理的去噪方法能够得到更加有效的信号成分,有助于对主轴的工作性能做出正确的判断。与传统的去噪方法对比,基于EMD的去噪方法具有较强...
- 关键词：主轴 振动信号 轴心轨迹 EMD去噪 小波去噪
- 风电机组齿轮箱早期故障预警方法研究 ( EI收录)
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- 《仪器仪表学报》北京理工大学机械与车辆学院;北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室 孟玲霞 徐小力 蒋章雷 赵西伟 出版年：2016
- 国家高技术研究发展计划(863计划)(2015AA043702);国家自然科学基金(51275052);北京市自然基金重点项目(3131002);机电系统测控北京市重点实验室开放课题(KF20161123203;KF20161123205)项目资助
- 为实现风力发电机组等变工况机电设备的早期故障预警,研发了变工况齿轮箱状态监测系统。在基于该系统的多种变工况行星齿轮磨损实验研究基础上,提出了一种基于流形学习的早期故障预警方法。该方法首先研究采用完全总体经验模态分解与改进...
- 关键词：变工况 风电机组齿轮箱 状态监测系统 早期故障预警
