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[期刊论文] 作者：吴占涛, 程军圣, 张桂香,,
来源：电子测量与仪器学报 年份：2015
局部特征尺度分解（local characteristic-scale decomposition,LCD）方法是最近新提出的一种先进的自适应时频分析方法。由于LCD方法中均值曲线插值点的属性主要由相邻两同类极...
[期刊论文] 作者：刘吉彪, 程军圣, 刘燕飞,,
来源：现代制造工程 年份：2016
滚动轴承寿命预测的关键在于振动信号特征提取和模式识别,提出基于局部特征尺度分解(LCD)和高斯混合模型(GMM)的滚动轴承寿命预测方法。首先在对滚动轴承全寿命数据进行LCD分...
[期刊论文] 作者：杨宇, 潘海洋, 李杰, 程军圣,,
来源：中国机械工程 年份：2014
滚动轴承的故障诊断本质上是模式识别的问题,多变量预测模型(VPMCD)是一种新的模式识别方法,其实质就是通过特征值之间的相互内在关系建立数学模型,并根据数学模型对被诊断轴...
[期刊论文] 作者：聂永红,程军圣,张亢,陈建国,,
来源：仪器仪表学报 年份：2012
为了提高有源噪声控制系统的降噪效果,提出了基于经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）和响度的控制系统。该系统首先采用EMD方法对噪声源进行自适应分解,并对分解...
[期刊论文] 作者：杨宇,李杰,潘海洋,程军圣,
来源：中国机械工程 年份：2014
针对模式识别新方法VPMCD（variable predictive model based class discriminate）在参数估计过程中存在的缺陷,对VPMCD方法进行了改进,用主成分估计法代替原方法中的最小二乘法...
[期刊论文] 作者：程军圣,马兴伟,李学军,杨宇,
来源：中国机械工程 年份：2014
基于变量预测模型的模式识别方法可以充分利用从原始数据中所提取的特征值之间的相互内在关系建立数学模型并以预测误差平方和值最小为判别函数进行分类。基于此，提出了一种新......
[期刊论文] 作者：杨宇,李鑫,潘海洋,程军圣,
来源：中国机械工程 年份：2018
针对旋转机械复合故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于非线性模式分解(NMD)的故障特征提取方法。该方法首先通过NMD将振动信号分解为若干个具有实际物理意义的非线性模...
[期刊论文] 作者：严爱芳,郭莉娟,程军圣,
来源：测控技术 年份：2013
设计了基于TMS320F2812芯片的DSP在线状态监测系统,此系统既可独立运行,又可与上位机配合工作,实现了数据采集、数据分析、故障预警、数据存储与上位机通信等功能。采集的数...
[期刊论文] 作者：杨宇,欧阳洪,潘海洋,程军圣,
来源：计算机工程与应用 年份：2015
针对多变量预测模型模式识别方法中的最小二乘拟合可能出现病态的问题,提出了基于岭回归的多变量预测模型（Ridge regression-Variable Predictive Model based Class Discrimi...
[期刊论文] 作者：聂永红,程军圣,杨宇,陈建国,,
来源：振动与冲击 年份：2013
为了提高有源噪声控制系统的降噪效果,提出了基于经验模态分解的多通道有源噪声控制系统.该系统首先采用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）方法对多个噪声源...
[期刊论文] 作者：刘吉彪,程军圣,刘燕飞,
来源：机械强度 年份：2016
滚动轴承退化状态识别的关键在于特征提取和模式识别,局部特征尺度分解（local characteristic-scale decomposition,LCD）方法是一种新的时频分析方法,非常适用于滚动轴承振动信...
[期刊论文] 作者：罗颂荣,程军圣,郑近德,,
来源：振动.测试与诊断 年份：2013
针对滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、单一故障特征难以实现在整个复杂非线性状态空间上准确分类的局限，提出了基于本征时间尺度分解（intrinsictime-scaledecomposition，简称...
[期刊论文] 作者：程军圣,杨怡,张亢,杨宇,,
来源：振动工程学报 年份：2011
针对齿轮故障振动信号的非平稳特性,将局部均值分解（Local mean decomposition,LMD）引入齿轮故障诊断,提出了基于LMD的循环频率和能量谱概念,并根据齿轮故障振动信号的特点建立...
[期刊论文] 作者：杨宇,王欢欢,曾鸣,程军圣,,
来源：湖南大学学报(自然科学版) 年份：2013
将基于变量预测模型（VariablePredictiveModelbasedClassDiscriminate，VPMCD）的方法引入滚动轴承的故障诊断，提出了基于EMD（EmpiricalModeDecomposi—tion，EMD）和VPMCD的滚动轴承故...
[期刊论文] 作者：程军圣 罗颂荣 杨斌等,
来源：振动工程学报 年份：2013
摘要： 变量预测模型的模式识别方法（Variable predictive model based class discriminate，VPMCD）是一种利用特征值相互内在关系进行模式识别的新方法。论文提出了基于局部均值分解LMD（Local mean decomposition，LMD）能量矩概念，并针对轴承故障振动信号特征值的相互内在......
[期刊论文] 作者：吴占涛 程军圣 李宝庆等,
来源：振动工程学报 年份：2016
摘要：针对自适应时频分析方法局部特征尺度分解（Local Characteristic-scale Decomposition，LCD）方法中均值曲线插值点的属性主要由相邻两同类极值点的属性决定，不能很好地体现数据的整体变化趋势，从而可能引起分解精度降低，提出了广义局部特征尺度分解（Generalized Loc......
[期刊论文] 作者：杨宇, 李紫珠, 何知义, 程军圣,,
来源：振动与冲击 年份：2015
针对多变量预测模型模式识别（Variable Predictive Model-based Class Discriminate，VPMCD）分类方法中只选择了某单一模型的缺陷，提出一种基于量子遗传算法优化的多变量智能诊断...
[期刊论文] 作者：曾鸣, 杨宇, 郑近德, 程军圣,,
来源：机械工程学报 年份：2015
为了提取机械设备被强背景噪声淹没的故障特征，采用一种具有通用意义的基于奇异值分解（Singular value decomposition, SVD）的子空间降噪算法对信号进行处理，即μ-SVD降噪算法。...
[期刊论文] 作者：程军圣,张亢,杨宇,于德介,,
来源：振动与冲击 年份：2009
介绍了一种新的非平稳信号分析方法——局部均值分解（Local mean decomposition，简称LMD）。LMD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF（Product fu...
[期刊论文] 作者：杨宇, 何知义, 李紫珠, 程军圣,,
来源：中国机械工程 年份：2015
自适应最稀疏时频分析（adaptive and sparsest time-frequency analysis,ASTFA）方法以分解得到的单分量个数最少为优化目标,以单分量的瞬时频率具有物理意义为约束条件,使得到...
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