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[期刊论文] 作者：杨宇,于德介,程军圣,
来源：汽车工程 年份：2004
针对汽车变速器轴承振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decom-position,简称EMD)和自回归(Auto Regressing,简称AR)模型的滚动轴承故障诊断方...
[期刊论文] 作者：于德介,雷慧,程军圣,
来源：振动工程学报 年份：2001
提出了一种基于BP神经网络的结构破损诊断方法,该方法以结构破损前后柔度的变化作为破损诊断的网络输入,为了解决由于系统响应样本数据空间分布不均匀对网络收敛速度及网络诊...
[期刊论文] 作者：程军圣,于德介,杨宇,
来源：振动工程学报 年份：2004
提出了基于EMD和奇异值分解技术的齿轮故障诊断方法.采用EMD方法将齿轮振动信号分解成若干个基本模式分量之和,并形成初始特征向量矩阵.然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分...
[期刊论文] 作者：于德介,程军圣,成琼,
来源：振动．测试与诊断 年份：2004
提出了一种基于复小波变换诊断齿轮故障的新方法.利用Mexican-hat调制复小波基函数对齿轮振动信号进行连续小波变换,再作相位的频谱分析,可以突出边频带结构,识别不同故障模...
[期刊论文] 作者：程军圣,于德介,杨宇,
来源：系统工程理论与实践 年份：2004
提出了一种基于Hilbert-Huang变换和AR模型的滚动轴承故障诊断方法.采用Hilbert-Huang变换将滚动轴承振动信号分解成若干个平稳的IMF(Intrinsic Mode Function)分量,求出每一...
[期刊论文] 作者：杨宇,李永国,程军圣,
来源：湖南大学学报：自然科学版 年份：2014
多变量预测模型（Variable predictive model based class discriminate，简称、1PMCD）分类方法是建立在回归模型为同方差性基础上的，而当模型出现异方差性时，会导致预测精度降低．基...
[期刊论文] 作者：程军圣,马利,潘海洋,杨宇,
来源：湖南大学学报：自然科学版 年份：2014
针对原VPMCD方法在参数估计过程中存在的缺陷,用 BP 神经网络非线性回归方法代替原方法中的最小二乘法,解决了最小二乘法中存在的病态问题,因此,提出了改进多变量预测模型（Var...
[会议论文] 作者：程军圣,杨宇,于德介,
来源：第11届全国设备故障诊断学术会议 年份：2008
研究了一种新的自适应时频分析方法一局部均值分解(Local meandecomposition，简称LMD)方法。LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的PF(Pr...
[会议论文] 作者：程军圣;杨宇;于德介;,
来源：第11届全国设备故障诊断学术会议 年份：2008
介绍了一种新的信号处理方法一基于广义解调的时频分析方法。广义解调时频分析方法采用广义解调将时频分布是曲线的信号变换为时频分布是平行于时间坐标轴的直线的信号，然后采......
[会议论文] 作者：程军圣;于德介;杨宇;,
来源：2006年全国振动工程及应用学术会议 年份：2006
提出了一种基于内禀模态(Intrinsic Mode Functions,简称IMFs)奇异值分解和支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)的滚动轴承故障诊断方法.采用EMD(Empirical Mode Dec...
[期刊论文] 作者：程军圣 郑近德 杨宇,
来源：振动工程学报 年份：2012
摘要： 在定义瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量（Intrinsic scale component，简称ISC）的基础上，提出了一种新的非平稳信号分析方法——局部特征尺度分解方法（Local characteristicscale decomposition，简称LCD），该方法能够自适应地将一个复杂信号分解为若干个瞬时频......
[会议论文] 作者：程军圣,郑近德,杨宇,
来源：2012年全国振动工程及应用学术会议 年份：2012
基于变量预测模型的模式识别(VPMCD)方法是一种新的模式识别方法,它认为特征值之间具有内在的关系,并通过这种特征值的内在关系建立数学模型,然后进行分类.本文将VPMCD方法、经验模态分解(EMD)方法和奇异值相结合应用于滚动轴承故障诊断中.首先对滚动轴承振动信......
[会议论文] 作者：郑近德,程军圣,潘海洋,
来源：第十一届全国随机振动理论与应用学术会议 年份：2015
模糊熵是衡量振动信号复杂性的非线性动力学方法,针对振动信号的多尺度特性,提出了一种基于经验小波变换-模糊熵的滚动轴承故障特征提取方法.经验小波变换是在经验模态分解和小波变换的基础上提出的一种非平稳信号处理方法.通过采用经验小波变换将滚动轴承振动......
[期刊论文] 作者：王耀文, 程军圣, 杨宇,
来源：计算机工程与应用 年份：2020
训练语义分割网络模型需要较为繁琐的人工标注作为训练标签，同时语义分割模型在构建和运行过程中也存在超参数较难确定以及模型过于庞大等问题。为解决这类问题，提出了一种基于标注框生成热点图的标签生成方法，简化了语义分割训练标签的人工标注过程。以及在可微分......
[期刊论文] 作者：杨宇,李杰,潘海洋,程军圣,,
来源：振动工程学报 年份：2013
提出了一种基于变量预测模型（Variable predictive model based class discriminate,简称VPMCD）和改进固有时间尺度分解（Intrinsic time-scale decomposition,简称ITD）算法的滚动...
[期刊论文] 作者：邓乾旺, 于德介, 程军圣,,
来源：现代机械 年份：2003
CAD仅仅用作绘图工具而没有合理的应用策略,是不经济的.未来的CAD应该支持"需求分析-概念设计-具体化设计-详细设计"全设计过程.介绍了产品设计过程模型,把产品设计过程分为...
[期刊论文] 作者：邓乾旺,于德介,程军圣,
来源：现代制造工程 年份：2003
提出一个支持机械产品"需求分析-概念设计-详细设计"全设计过程的计算机辅助集成设计工具的框架,介绍产品设计过程模型,面向全生命周期基于广义特征技术的产品信息建模方法、...
[期刊论文] 作者：杨宇, 潘海洋, 李杰, 程军圣,,
来源：振动与冲击 年份：2014
基于变量预测模型的模式识别（Variable predictive model based class discriminate，简称VPMCD）方法在训练过程中是用多项式响应面（Polynomial Response Surface，简称PRS）法来建立...
[期刊论文] 作者：郑近德,程军圣,胡思宇,,
来源：振动.测试与诊断 年份：2013
为解决从信号中提取故障特征难的问题，介绍了一种新的信号故障特征提取方法——多尺度熵（multi—scale entropy，简称MSE），并将样本熵和多尺度熵分别应用于转子故障信号复杂性的度......
[期刊论文] 作者：杨宇, 罗鹏, 甘磊, 程军圣,,
来源：振动与冲击 年份：2019
传统的智能诊断方法一般都是基于"特征提取+分类器"模型,其核心在于特征值的提取以及分类器的设计。针对不同的诊断对象,通常需要根据先验知识提取不同的故障特征值,这必将给...
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