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学者姓名：高学金
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摘要 ：
针对滚动轴承振动特征多变导致故障特征难以识别的问题,采用基于小波瞬态提取变换(transient extraction transform, TET)的滚动轴承故障诊断。首先对原始轴承振动信号进行小波降噪处理,小波变换在时频分析中具有局部化特性,善于处理非平稳信号,能够在去除噪声的同时很好保留信号的突出成分;然后利用瞬态提取变换方法对去噪后的信号进行特征提取,有效处理滚动轴承振动信号的非线性问题;在瞬态特征提取建模的基础上,结合Hilbert包络谱分析方法,利用滚动轴承的特征频率对应的故障频率识别轴承的故障类型。与传统的时频分析方法相比,该方法可以生成更加能量集中的时频表示并允许信号重建。仿真...
关键词 ：
瞬态提取变换 瞬态提取变换 滚动轴承 滚动轴承 小波去噪 小波去噪 故障诊断 故障诊断 Hilbert包络谱分析 Hilbert包络谱分析
引用：
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| GB/T 7714 | 高学金 , 魏红飞 , 张海利 et al. 基于小波TET的滚动轴承故障诊断 [C] //2020中国自动化大会(CAC2020)论文集 . 2021 . |
| MLA | 高学金 et al. "基于小波TET的滚动轴承故障诊断" 2020中国自动化大会(CAC2020)论文集 . (2021) . |
| APA | 高学金 , 魏红飞 , 张海利 , 高慧慧 . 基于小波TET的滚动轴承故障诊断 2020中国自动化大会(CAC2020)论文集 . (2021) . |
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摘要 ：
风电机组滚动轴承振动信号微弱故障特征易被背景噪声和其他频率干扰,提取难度较大。针对此类问题,提出一种增强型的形态学滤波及故障诊断方法。算法构造了一种新的形态学综合顶帽变换(morphological comprehensive filter-hat transform,MCFHT),将其用于强背景噪声下目标信号的故障脉冲提取,并通过非线性滤波器幅频响应考察其滤波性质,为振动检测中故障脉冲的提取提供理论依据;针对MCFHT变换滤波尺度选择问题,通过分析原振动信号自身振动特性,给出了一种自适应的尺度计算策略,有效提高了滤波处理的效率和性能;提出一种改进的包络导数能量算子用于增强形态学滤波后信号中故...
关键词 ：
振动信号 振动信号 故障诊断 故障诊断 特征提取 特征提取 数学形态学 数学形态学 能量算子 能量算子
引用：
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| GB/T 7714 | 齐咏生 , 樊佶 , 李永亭 et al. 基于增强型形态学滤波的风电机组轴承故障诊断方法 [J]. | 振动与冲击 , 2021 , 40 (04) : 212-220 . |
| MLA | 齐咏生 et al. "基于增强型形态学滤波的风电机组轴承故障诊断方法" . | 振动与冲击 40 . 04 (2021) : 212-220 . |
| APA | 齐咏生 , 樊佶 , 李永亭 , 高学金 , 刘利强 . 基于增强型形态学滤波的风电机组轴承故障诊断方法 . | 振动与冲击 , 2021 , 40 (04) , 212-220 . |
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摘要 ：
基于增强型形态学滤波的风电机组轴承故障诊断方法
关键词 ：
能量算子 能量算子 数学形态学 数学形态学 振动信号 振动信号 故障诊断 故障诊断 特征提取 特征提取
引用：
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| GB/T 7714 | 齐咏生 , 樊佶 , 李永亭 et al. 基于增强型形态学滤波的风电机组轴承故障诊断方法 [J]. | 齐咏生 , 2021 , 40 (4) : 212-220 . |
| MLA | 齐咏生 et al. "基于增强型形态学滤波的风电机组轴承故障诊断方法" . | 齐咏生 40 . 4 (2021) : 212-220 . |
| APA | 齐咏生 , 樊佶 , 李永亭 , 高学金 , 刘利强 , 振动与冲击 . 基于增强型形态学滤波的风电机组轴承故障诊断方法 . | 齐咏生 , 2021 , 40 (4) , 212-220 . |
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摘要 ：
基于分步时空JITL-MKPLS的间歇过程故障监测
关键词 ：
局部建模 局部建模 故障监测 故障监测 分步 分步 多向核偏最小二乘 多向核偏最小二乘 时空即时学习 时空即时学习
引用：
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| GB/T 7714 | 高学金 , 孟令军 , 王豪 et al. 基于分步时空JITL-MKPLS的间歇过程故障监测 [J]. | 高学金 , 2021 , 35 (1) : 127-139 . |
| MLA | 高学金 et al. "基于分步时空JITL-MKPLS的间歇过程故障监测" . | 高学金 35 . 1 (2021) : 127-139 . |
| APA | 高学金 , 孟令军 , 王豪 , 高慧慧 , 高校化学工程学报 . 基于分步时空JITL-MKPLS的间歇过程故障监测 . | 高学金 , 2021 , 35 (1) , 127-139 . |
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摘要 ：
为提高对发酵过程中质量变量的预测精度,解决发酵数据非线性的问题,提出一种基于核二次互信息回归的质量预测模型。将非线性过程数据核映射至高维特征空间,使其线性可分;基于高维特征空间,使用Renyi二次熵与二次互信息定义目标函数提取过程特征,建立过程特征与质量变量间的回归模型;二次互信息可衡量变量间的非线性关系。仿真实验及大肠杆菌发酵生产数据的实验结果表明,该方法具有较高质量预测精度,对非线性数据有较强处理能力。
关键词 ：
Renyi二次熵 Renyi二次熵 二次互信息 二次互信息 发酵过程 发酵过程 特征提取 特征提取 质量预测 质量预测
引用：
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| GB/T 7714 | 李征 , 王普 , 高学金 et al. 基于核二次互信息的发酵过程质量预测模型 [J]. | 计算机工程与设计 , 2021 , 42 (07) : 2016-2023 . |
| MLA | 李征 et al. "基于核二次互信息的发酵过程质量预测模型" . | 计算机工程与设计 42 . 07 (2021) : 2016-2023 . |
| APA | 李征 , 王普 , 高学金 , 齐咏生 , 高慧慧 . 基于核二次互信息的发酵过程质量预测模型 . | 计算机工程与设计 , 2021 , 42 (07) , 2016-2023 . |
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摘要 ：
本发明公开了基于动态特征提取的阶段划分方法，用于解决现有方法捕捉过程动态特征变化不够灵敏的问题。首先将原始数据沿批次展开，对每个时间片矩阵进行偏最小二乘分析得到过程变量和质量变量的得分矩阵，采用AP算法将联合得分矩阵进行聚类，实现第1步划分；之后采用encoder‑decoder模型将表征过程动态性的动态特征提取出来，采用AP算法对其进行第2步划分，综合分析两步划分结果最终将生产过程划分为不同的稳定阶段和过渡阶段。对于阶段划分完成后，可以进一步对划分后的各个阶段分别建立注意力LSTM质量预测模型，进行拓展应用。
引用：
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| GB/T 7714 | 高学金 , 孟令军 , 高慧慧 . 基于动态特征提取的发酵过程阶段划分方法 : CN202110078581.0[P]. | 2021-01-19 . |
| MLA | 高学金 et al. "基于动态特征提取的发酵过程阶段划分方法" : CN202110078581.0. | 2021-01-19 . |
| APA | 高学金 , 孟令军 , 高慧慧 . 基于动态特征提取的发酵过程阶段划分方法 : CN202110078581.0. | 2021-01-19 . |
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摘要 ：
国家重大事件的发生都有其深远的历史意义与文化影响,为大学生思想政治教育提供了良好的教育契机和现实素材,育人效应是深远的。本文调查分析了北京地区高校大学生对重大事件的关注情况,重点阐述了重大事件蕴含的育人价值。在此基础上,提出基于重大事件开展大学生思想政治教育的有效途径,并做具体分析。
关键词 ：
思想政治教育 思想政治教育 重大事件 重大事件 大学生 大学生
引用：
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| GB/T 7714 | 白洁 , 高学金 , 苗岩岩 . 基于国家重大事件开展大学生思想政治教育途径研究 [J]. | 中外企业文化 , 2021 , (03) : 188-190 . |
| MLA | 白洁 et al. "基于国家重大事件开展大学生思想政治教育途径研究" . | 中外企业文化 03 (2021) : 188-190 . |
| APA | 白洁 , 高学金 , 苗岩岩 . 基于国家重大事件开展大学生思想政治教育途径研究 . | 中外企业文化 , 2021 , (03) , 188-190 . |
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摘要 ：
Alarm trippoints are crucial parameters of alarm systems in industrial processes. Poorly designed alarm trippoints will probably bring about alarm overloading which is detrimental to the performance of alarm systems. In particular, the alarm design in recent alarm systems is mostly static and isolated from other related variables, resulting in the occurrence of nuisance alarms, including false alarms and missed alarms. A remedy is to design the multivariate alarm trippoints by taking the intricate correlation into account. This work proposes a novel framework to design the multivariate alarm trippoints based on a causal model. First, on the basis of our proposed Spatial Interpretative Structural Model (SISM), the alarm propagation paths under one specific fault are recognized. Next, on the basis of the proposed causal-sequential optimization (CSO) approach, the alarm trippoints of the selected key process variables on the paths are designed sequentially according to the causality. Then, two kinds of Kiviat diagram, namely the 3-D and 2-D time-oriented Kiviat diagrams, are introduced in this work to visualize the time trend and normal operation range determined by the optimal multivariate high and low alarm trippoints. Finally, the key benefits of our proposed framework are illustrated through the case studies of the Tennessee Eastman chemical plant.
引用：
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| GB/T 7714 | Gao, Huihui , Wei, Chen , Huang, Wenjie et al. Design of Multivariate Alarm Trippoints for Industrial Processes Based on Causal Model [J]. | INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH , 2021 , 60 (25) : 9128-9140 . |
| MLA | Gao, Huihui et al. "Design of Multivariate Alarm Trippoints for Industrial Processes Based on Causal Model" . | INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH 60 . 25 (2021) : 9128-9140 . |
| APA | Gao, Huihui , Wei, Chen , Huang, Wenjie , Gao, Xuejin . Design of Multivariate Alarm Trippoints for Industrial Processes Based on Causal Model . | INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH , 2021 , 60 (25) , 9128-9140 . |
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摘要 ：
The weak fault-related features of vibration signal, which originates from wind turbine rolling element bearings, are generally immersed in environmental noise and harmonic interference and difficult to extract. This issue is addressed in this paper by proposing a new enhanced morphological filtering scheme for fault diagnosis. Firstly, a new morphology analysis method, named morphological comprehensive filter-hat transform (MCFHT), was constructed to extract fault-related impulses from measured signal in strong background noise. And its filtering property was investigated by the nonlinear filter frequency response characteristics, which provides a theoretical basis for the application of fault-related impulses extraction. Secondly, an adaptive scale selection strategy was explored to obtain appropriate filter scale for MCFHT. Thirdly, an improved envelope derivative energy operator was utilized to enhance the impulse characteristics of the signal after morphological filtering and to suppress the frequency of in-band noise. In the both simulation and experimental studies for wind turbine bearing, the proposed method delivered better fault feature extraction and noise reduction performance than the traditional methods. © 2021, Editorial Office of Journal of Vibration and Shock. All right reserved.
关键词 ：
Extraction Extraction Failure analysis Failure analysis Fault detection Fault detection Frequency response Frequency response Roller bearings Roller bearings Signal processing Signal processing Wind turbines Wind turbines
引用：
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| GB/T 7714 | Qi, Yongsheng , Fan, Ji , Li, Yongting et al. A fault diagnosis method of wind turbine bearings based on an enhanced morphological filter [J]. | Journal of Vibration and Shock , 2021 , 40 (4) : 212-220 . |
| MLA | Qi, Yongsheng et al. "A fault diagnosis method of wind turbine bearings based on an enhanced morphological filter" . | Journal of Vibration and Shock 40 . 4 (2021) : 212-220 . |
| APA | Qi, Yongsheng , Fan, Ji , Li, Yongting , Gao, Xuejin , Liu, Liqiang . A fault diagnosis method of wind turbine bearings based on an enhanced morphological filter . | Journal of Vibration and Shock , 2021 , 40 (4) , 212-220 . |
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摘要 ：
为实时监测复杂工业过程的故障状态,精确预测故障趋势,提出基于降噪自编码和时间卷积网络的故障预测方法。首先,利用随机森林算法筛选故障相关特征。之后,利用堆栈降噪自编码网络提取非线性特征以及特征重构,并根据重构误差构造平方预测误差(SPE)统计量作为故障状态特征。最后,针对时间卷积网络残差模块中的ReLU激活函数在负区间内导数为零导致部分神经元无法被激活的问题,设计基于自门控激活函数(Swish)和滤波器响应(FRN)规范化的时间卷积网络(SFTCN)。将得到的SPE组成时间序列,利用SFTCN的预测模型实现其状态趋势预测。通过在TE仿真平台数据和美国密歇根大学智能维修中心实测的轴承全生命数据上的...
关键词 ：
复杂工业过程 复杂工业过程 故障预测 故障预测 时间卷积网络 时间卷积网络 降噪自动编码 降噪自动编码 随机森林算法 随机森林算法
引用：
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| GB/T 7714 | 高学金 , 马东阳 , 韩华云 et al. 基于DAE和TCN的复杂工业过程故障预测 [J]. | 仪器仪表学报 , 2021 , 42 (06) : 140-151 . |
| MLA | 高学金 et al. "基于DAE和TCN的复杂工业过程故障预测" . | 仪器仪表学报 42 . 06 (2021) : 140-151 . |
| APA | 高学金 , 马东阳 , 韩华云 , 高慧慧 . 基于DAE和TCN的复杂工业过程故障预测 . | 仪器仪表学报 , 2021 , 42 (06) , 140-151 . |
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