陈松

作品数：8被引量：16H指数：3
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供职机构：安徽建筑大学更多>>
发文主题：故障诊断除垢内层弯管外层更多>>
发文领域：自动化与计算机技术机械工程文化科学建筑科学更多>>
发文期刊：《中文科技期刊数据库（全文版）教育科学》《滁州学院学报》《计算机工程与应用》《淮北师范大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：安徽省高等学校优秀青年人才基金国家自然科学基金建设部科学技术计划项目安徽省教育厅人文社会科学研究项目更多>>
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基于实践教学的《过程装备密封技术》教学模式改革探索
《中文科技期刊数据库（全文版）教育科学》2023年第12期61-64,共4页张谦 黄磊 张润梅 陈松 陈立爱 
安徽建筑大学校级质量工程项目“基于专业认证背景下过控专业课程理论实践混合教学模式研究”(编号2022jy34)。
以《过程装备密封技术》课程为对象,基于工科类高校专业培养特色,开展《过程装备密封技术》课程实践教学模式改革探索。通过课程知识点引入科学问题,让学生全方位的深入研究一项课题。将教学与创新大赛相结合,从“知识的传授”转化为“...
关键词：过程装备 密封技术 实践教学 能力培养 
基于多特征团雾图像分类算法被引量：3
《滁州学院学报》2020年第5期25-29,共5页常荣 陈松 徐德保 陈蕴 
安徽省科技重大专项“基于北斗导航的高速公路团雾监测关键技术研究与应用示范”(18030901009)。
由于雾天驾驶员视线受到影响,能见度不足,尤其是浓雾天气和团雾的出现,会使驾驶员在面对突发情况时不能及时做出反应,容易发生连环追尾事故,不仅给车主造成经济损失还有身心伤害。为了更加方便和准确的判断团雾的出现,本文使用多特征提...
关键词：团雾图像分类 softmax 雾气浓度 多特征 
基于小波变换的振动信号分析方法研究被引量：2
《洛阳理工学院学报（自然科学版）》2016年第4期52-54,共3页陈松 陈立爱 吴跃波 
安徽建筑大学校青年科研基金专项(2014XQZ02)
针对冷却液泵故障诊断,提出了一种基于小波变换的振动信号分析方法,对采集的信号范围进行了筛选,给出了定位频谱峰值、计算频谱图分段面积的方法。将频谱特征量归一化处理,输入神经网络自动判断,可以识别角度不对中、平行不对中、松动...
关键词：小波变换 频谱分析 故障诊断 
经验模态分解和神经网络在滚动轴承故障诊断中应用研究被引量：1
《安徽建筑大学学报》2016年第4期64-68,共5页陈松 陈立爱 
安徽建筑大学校青年科研基金专项(2014XQZ02);住房与城乡建设部科学技术计划项目(2014-K7-022);安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2016A156)
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法,对采集的信号范围进行了筛选。利用经验模态分解将振动信号分解为多个平稳的固有模态函数。选取包含主要故障信息的IMF分量分析其时域和频域...
关键词：经验模态分解 神经网络 轴承 故障诊断 
基于动态范围调整的指纹图像增强方法被引量：3
《计算机工程与应用》2015年第8期183-188,共6页陈蕴 陈松 
国家自然科学基金(No.61272152);安徽建筑工业学院人才引进基金(No.K02627)
采用基于动态范围调整的方法,并适当地把图像最亮和最暗附近很少量灰度级像素点滤除,对图像灰度进行线性展宽,实现图像灰度动态范围的自动调整,提高图像的对比度。实验结果表明,该方法可有效地滤除在灰度边界值附近的灰度干扰,图像的质...
关键词：图像增强 对比度 线性扩展 动态范围调整 
RBF神经网络在旋转机械故障诊断中的应用被引量：1
《三峡大学学报（自然科学版）》2014年第4期101-104,共4页陈松 
以频谱能量和轴心轨迹特征作为机械故障的特征量,通过RBF神经网络对机械故障进行诊断,使用Matlab软件编程并得出识别结果.与BP神经网络、Elman神经网络相比,RBF神经网络在机械故障诊断中具有训练次数少,速度快,准确度高,识别误差小的优点.
关键词：RBF神经网络 故障诊断 MATLAB 旋o转机械 转子故障 
基于ActiveX控件的LabVIEW动态控制Excel多工作表数据显示被引量：6
《淮北师范大学学报（自然科学版）》2013年第4期72-76,共5页陈金兰 张家精 陈松 
安徽省高等学校省级优秀青年人才基金重点项目(2011SQRL113ZD)
针对Excel无法在一个图表中同时显示多个工作表的数据,且不能动态控制数据显示问题,介绍LabVIEW利用ActiveX控件在同一个图表中同时动态控制显示Excel多个工作表数据的方法,并给出详细过程和结果.便于对不同工作表数据的对比和分析,并...
关键词：ACTIVEX LABVIEW EXCEL 动态控制显示 
轴心轨迹特征量提取与识别方法研究
《安徽建筑工业学院学报（自然科学版）》2013年第4期53-56,共4页陈松 龚雪 陈金兰 
安徽省教育厅产学研项目(编号KJ2011B046);安徽建筑工业学院校青年基金项目(编号201040)
轴心轨迹是反映旋转机械状态的一种重要参数。本文提出了新的轴心轨迹特征量与识别方法,即以孔洞数、面积与周长比值、质心位置、凹入个数和交叉点位置作为特征量,采用模板比较法和快速判断法来识别轴心轨迹,具有针对性,计算速度快。使...
关键词：故障诊断 轴心轨迹 模式识别 
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