一种电动机转子动平衡测试仪     

孙召瑞  苏波  贾民平 《山东农业大学学报(自然科学版)》2003,34(2):263-266

根据力学的基本原理，通过对转子不平衡量的测量，利用单片机及接口技术，结合非电量信号采集与处理的知识，对原来的动平衡仪进行重新设计改造。本文介绍了其测试原理，单片机硬件系统，及其系统软件的实现。  相似文献   

旋转机械故障交叉项时频诊断方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

杨龙兴  王强锋  贾民平 《农业机械学报》2008,39(8):153-156

首先分析了调幅信号Wigner-Ville分布的交叉项分布特征,提出了使用交叉项"虚互谱能量"诊断调幅型机械故障的新方法,并利用设计的带通核函数,提取了理论调幅信号的交叉项"虚互谱能量",最后使用具有调幅故障的实际齿轮数据,验证了方法在实际应用中的有效性.  相似文献   

木板抓取机器人手眼标定方法     

徐呈艺  刘英  贾民平  肖轶  曹健 《农业机械学报》2019,50(12):420-426

针对视觉抓取木板机器人的Eye-in-Hand视觉与机器人本体之间关联的手眼标定问题,提出了基于标定方程的求解优化。首先通过机器人带动相机以多个不同位姿观测标定板,得到多个标定方程,采集一次数据建立一个标定方程,再对所有标定方程运用Kronecker product算法和最小二乘法求解。为避免误差传递,将得到的解作为优化初始值,建立雅可比矩阵、误差函数,并采用Levenberg-Marquardt算法对初始值优化,得到精确解。在ROS系统中搭建仿真试验平台,通过3D可视化工具Rviz验证了标定结果的有效性。标定结果的精度分析表明,相同采集图像数量、不同噪声水平下,本文标定方法位置解精度比传统标定方法平均提高了30%;同一噪声水平、不同采集图像数量下,本文标定方法位置解精度比传统标定方法平均提高了31.1%。木板抓取试验结果表明,视觉系统抓取定位精度比传统标定方法平均提高了39.2%,抓取成功率为96.2%。  相似文献   

基于层次多尺度散布熵的滚动轴承智能故障诊断   总被引：5，自引：5，他引：0  

鄢小安  贾民平 《农业工程学报》2021,37(11):67-75

针对全寿命周期内滚动轴承振动信号的特征提取与智能诊断问题,该研究提出一种基于层次多尺度散布熵的滚动轴承智能故障诊断方法。首先,在散布熵的基础上,结合层次分解和多尺度分析的理论思想,提出一种信号复杂性度量方法——层次多尺度散布熵(Hierarchical Multiscale Dispersion Entropy, HMDE);其次,为了避免HMDE按经验性选取参数的缺陷,借助鸟群优化算法(Bird Swarm Algorithm, BSA)自适应地确定其重要参数,并采用参数优化的HMDE提取原轴承振动信号中的多层次、多尺度故障特征;最后,将构建的多维度故障特征矩阵输入到支持矩阵机(Support Matrix Machine,SMM)中进行模型训练并完成轴承故障模式及程度的自动判别。通过2组轴承加速寿命试验对所提方法进行了有效性验证。通过与精细复合多尺度散布熵(RefinedCompositeMultiscaleDispersionEntropy,RCMDE)、广义复合多尺度排列熵(GeneralizedCompositeMultiscalePermutationEntropy,GCMPE)、广义精细复合多尺度样本熵(GeneralizedRefined Composite Multiscale Sample Entropy, GRCMSE)、层次模糊熵(Hierarchical Fuzzy Entropy, HFE)、层次样本熵(Hierarchical Sample Entropy, HSE)、修改的层次多尺度散布熵(Modified Hierarchical Multiscale Dispersion Entropy, MHMDE)和层次多尺度排列熵(Hierarchical Multiscale Permutation Entropy, HMPE)方法的识别精度对比,对于XJTU-SY轴承加速寿命试验,本文方法的平均识别精度分别提高了3.89、12.34、6.63、9.15、7.09、0.81和2.63个百分点。对于ABLT-1A轴承加速寿命试验,本文方法的平均识别精度分别提高了2.17、3.51、6.17、9.51、11.51、1.17和3.01个百分点。本文方法实现了全寿命周期内滚动轴承不同故障模式及程度的识别,与传统的基于多尺度熵或层次熵的故障诊断方法相比,能够获取更全面、更丰富的轴承故障特征信息,识别精度得到了较大的提升。本文研究可为全寿命周期内滚动轴承故障诊断提供参考。  相似文献