石志标

作品数：51被引量：322H指数：11
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供职机构：东北电力大学机械工程学院更多>>
发文主题：故障诊断支持向量机汽轮机转子电子鼻SVM更多>>
发文领域：自动化与计算机技术动力工程及工程热物理机械工程交通运输工程更多>>
发文期刊：《东北电力大学学报》《振动．测试与诊断》《振动与冲击》《组合机床与自动化加工技术》更多>>
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基于新型双功率流差速转向机构的履带车辆转向性能被引量：11
《中南大学学报（自然科学版）》2019年第4期864-872,共9页石志标 刘江 高峰 曾文 
国家自然科学基金资助项目(51675027)~~
转向机构直接影响履带车辆的转向性能。传统机械式双功率流差速转向机构只能实现数目有限的转向半径,并且往往需要制动器等元件,为此,设计一种具有连续转向半径且可避免磨损的新型机械式双功率流差速转向机构;建立差速转向机构的两电机...
关键词：差速转向机构 行星机构 履带车辆 运动学模型 动力学模型 
“深度学习”理论模型研究及应用被引量：2
《中国教育信息化》2019年第7期25-28,共4页范雪兵 石志标 刘焱 黄胜全 
2017年国家留学基金委青年骨干教师出国研修项目(20170779006);吉林省教育科研"十三五"规划2016年度课题(GH16265);东北电力大学博士科研启动资金项目(BSJXM-201522)研究成果
文章以深度学习理论、目标分类理论以及当代典型教学设计模式为基础,建立基于学生个性化培养的"深度学习"理论模型,并对模型应用步骤进行阐释,强调知识与能力明暗双线及差异化教学。经过教学实践,结合兼有定量和定性指标的四环节连续性...
关键词：教学方法 深度学习 专业课程 
基于“深度学习”的导学案设计被引量：3
《课程教育研究》2019年第6期249-250,共2页范雪兵 石志标 刘焱 黄胜全 
国家留学基金委资助;<吉林省教育科研"十三五"规划2016年度课题>(GH16265);东北电力大学博士科研启动资金项目
基于学生个性化的"深度学习"策略和建立的"深度学习"理论模型,以机械专业课程机械设计为例,对导学案设计的原则、策略进行阐释。经过教学实践,在工科立体化教学环境下,可使不同基础学生获得个性化的提高,实现以知识有效迁移为目的的深...
关键词：深度学习 导学案 机械专业课程 
基于IEM-FA优化LSSVM的风机主轴轴承故障诊断研究被引量：4
《组合机床与自动化加工技术》2019年第1期90-93,共4页石志标 姜红阳 
国家自然科学基金(51576036);吉林省科技发展计划项目(20100506)
针对基本萤火虫算法(FA)易陷于局部最优值和搜索速度慢的问题,文章提出了一种改进的萤火虫算法(IEM-FA)。在种群迭代过程中加入振荡因子更新固定步长和细化扰动项,并利用IEMFA算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数。测试结果表明,IE...
关键词：最小二乘支持向量机 参数优化 萤火虫算法 故障诊断 
基于CS-BBO优化SVM的汽轮机转子故障诊断被引量：13
《振动．测试与诊断》2018年第3期619-626,共8页石志标 葛春雪 
国家自然科学基金资助项目(51576036);吉林省科技发展计划资助项目(20100506)
为了提高汽轮机转子故障诊断的准确率和识别效率,提出了一种基于混沌的生物地理学优化算法(biogeography-based optimization with chaos,简称CS-BBO)和支持向量机(support vector machine,简称SVM)相结合的故障诊断方法。首先,将混沌...
关键词：支持向量机 参数优化 混沌生物地理学优化算法 故障诊断 汽轮机转子 
基于云PSO-SVM的汽轮机转子故障诊断研究被引量：6
《热能动力工程》2018年第6期41-47,共7页石志标 陈长河 曹丽华 
国家自然科学基金(51576036);吉林省科技发展计划(20100506)~~
为提高汽轮机转子故障诊断的准确率和识别效率,提出基于云粒子群优化算法（CPSO）优化支持向量机（SVM）的故障诊断方法。首先利用补充总体平均经验模态分解（CEEMD）对转子振动信号进行分解,利用能量法筛选出更为有效的固有模态分量（...
关键词：支持向量机 云粒子群算法 补充总体平均经验模态分解 故障诊断 汽轮机转子 
基于云粒子群优化SVM的汽轮机转子故障诊断被引量：10
《汽轮机技术》2018年第3期201-204,207,共5页陈长河 石志标 曹丽华 
国家自然科学基金(51576036);吉林省科技发展计划项目(20100506)
为了提高汽轮机转子故障诊断的识别准确率和效率,提出了一种基于云粒子群算法(cloud particle swarm optimization,简称CPSO)优化支持向量机(support vector machine,简称SVM)的故障诊断方法。首先,将云理论与粒子群算法(PSO)相结合得到...
关键词：支持向量机 云粒子群算法 故障诊断 汽轮机转子 
基于排列熵与IFOA-RVM的汽轮机转子故障诊断被引量：18
《振动与冲击》2018年第5期79-84,113,共7页石志标 陈斐 曹丽华 
国家自然科学基金(51576036);吉林省科技发展计划项目(20100506)
为了提高汽轮机转子故障诊断的识别准确率和效率,提出基于排列熵与改进的果蝇算法(IFOA)优化相关向量机(RVM)的汽轮机转子故障诊断方法。将实验数据进行自适应完备的集合经验模态分解(CEEMDAN),并选取故障特征敏感的IMF分量计算排列熵,...
关键词：IFOA RVM 汽轮机转子 故障诊断 
基于CEEMDAN与CBBO-SVM的汽轮机转子故障诊断研究被引量：9
《热能动力工程》2018年第1期69-74,共6页石志标 葛春雪 曹丽华 赵军 
国家自然科学基金(51576036);吉林省科技发展计划项目(20100506)~~
为了提高汽轮机转子故障诊断的准确率和识别效率，提出了一种基于CEEMDAN（自适应噪声完备集合经验模态分解）和CBBO（混沌生物地理学优化算法）优化SVM（支持向量机）相结合的故障诊断方法。首先利用CEEMDAN对转子振动信号进行分解，提...
关键词：汽轮机转子 故障诊断 支持向量机 混沌生物地理学优化算法 自适应噪声完备集合经验模态分解 
基于EWT与排列熵的SVM汽轮机转子故障诊断被引量：4
《汽轮机技术》2017年第6期439-442,共4页石志标 陈斐 曹丽华 
国家自然科学基金(51576036);吉林省科技发展计划项目(20100506)
针对汽轮机转子振动信号在强噪声下难以提取瞬态冲击的故障特征的问题,提出一种基于经验小波变换(EWT)与排列熵相结合的特征提取方法。将转子故障振动信号进行经验小波变换,得到一系列本征模态函数(AM-FM),根据相关度原则选取故障信号...
关键词：经验小波变换 排列熵 支持向量机 转子 故障诊断 
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