王振亚

作品数：5被引量：45H指数：4
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供职机构：安徽工业大学机械工程学院更多>>
发文主题：ISOMAP滚动轴承故障诊断极限学习机滚动轴承故障诊断更多>>
发文领域：机械工程电子电信自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《轴承》《振动与冲击》《长春理工大学学报（自然科学版）》《航空动力学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
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基于VMD-ICMSE和半监督判别SOINN L-Isomap的滚动轴承故障诊断被引量：4
《振动与冲击》2020年第4期252-260,共9页戚晓利 王振亚 吴保林 叶绪丹 潘紫微 
国家自然科学基金(51505002);安徽省自然科学基金(1808085ME152);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2017A053);研究生创新研究基金(2017012)
针对从滚动轴承非线性、非平稳振动信号中提取故障特征困难的问题,提出一种基于半监督判别自组织增量学习神经网络界标点的等度规映射(SSDSL-Isomap)的滚动轴承故障诊断方法。利用基于变分模态分解的改进复合多尺度样本熵(VMD-ICMSE)从...
关键词：故障诊断 滚动轴承 SSDSL-Isomap 变分模态分解(VMD) 改进复合多尺度熵(ICMSE) 粒子群优化极限学习机(PSO-ELM) 
基于改进半监督LTSA与BA-SVM的滚动轴承故障诊断被引量：6
《轴承》2020年第1期48-54,共7页吴保林 戚晓利 王振亚 叶绪丹 郑近德 
国家自然科学基金项目(51505002);安徽省自然科学基金项目(1808085ME152)
为有效利用振动信号进行故障诊断,提出了一种基于复合多尺度排列熵(CMPE)、改进距离度量公式的半监督局部切空间排列算法(SS-LTSA)与蝙蝠算法优化支持向量机(BA-SVM)的滚动轴承故障诊断新方法。首先,计算振动信号的CMPE值,构成原始高维...
关键词：滚动轴承 故障诊断 多尺度排列熵 降维 蝙蝠算法 支持向量机 
基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断被引量：21
《航空动力学报》2019年第4期744-755,共12页戚晓利 王振亚 吴保林 叶绪丹 潘紫微 
国家自然科学基金(51505002);安徽省自然科学基金(1808085ME152);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2017A053);研究生创新研究基金(2017012)
针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障...
关键词：故障诊断 行星齿轮箱 自适应复合多尺度排列熵(ACMPE) 改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap) 灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM) 
基于ASL-Isomap流形学习的滚动轴承故障诊断方法被引量：9
《噪声与振动控制》2019年第2期167-174,共8页王振亚 戚晓利 吴保林 
国家自然科学基金资助项目(51505002);安徽省自然科学基金资助项目(1808085ME152);安徽省高校自然科学研究重点资助项目(KJ2017A053);研究生创新研究基金资助项目(2017012)
针对滚动轴承故障特征集维数高及冗余问题,提出一种基于自适应自组织增量学习神经网络界标点的等度规映射(Adaptive self-organizing incremental neural network landmark Isomap,ASL-Isomap)流形学习的滚动轴承故障诊断方法。首先,从...
关键词：故障诊断 滚动轴承 流形学习 ASL-Isomap 核极限学习机 
基于变分模态分解与多尺度熵的滚动轴承故障诊断方法被引量：5
《长春理工大学学报（自然科学版）》2017年第3期59-63,66,共6页叶绪丹 戚晓利 王振亚 郑近德 
安徽省高等学校自然科学研究项目(KJ2017A053)
针对滚动轴承故障振动信号具有非平稳、非线性特征以及提取特征困难等问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的多尺度熵(Multi-scale entropy,MSE)的特征向量提取方法,并输入拉普拉斯支持向量机(Laplacian...
关键词：滚动轴承 变分模态分解 样本熵 多尺度熵 拉普拉斯支持向量机 
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