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1. 一种基于流形学习和 KNN算法的柴油机工况识别方法

江志农 1，赵南洋 1，夏敏 2，赵飞松 2，高佳丽 2，张进杰 3

噪声与振动控制 2019, 39 (3): 1-6. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2019.03.001

摘要（116）

PDF（pc）（1690KB）（812）

不同负荷状态下的柴油机振动、温度、转速等信号显著不同，而机组故障信号特征往往淹没在随负荷变化而剧烈变化的信号中，因此变负荷状态下的柴油机故障监测诊断难度较大，一直困扰着柴油机的实际故障诊断工作。本文提出了一种基于流形学习和KNN算法的柴油机工况识别方法，为柴油机变负荷工况下故障监测预警打下基础。方法融合机组的多源信号特征构建特征向量，通过流形学习t-分布邻域嵌入算法（t-SNE）实现特征向量的维数约简和敏感特征提取，采用K最近邻分类算法（KNN）完成柴油机运行负荷状态的自动分类。正常及故障状态下的柴油机信号验证了方法的有效性和实用性。

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2. 门式起重机动态及灵敏度分析

邬钱涌;程文明;赵南;苏军朝

2012, 32 (2): 37-40. DOI: 103969/j.issn.1006-1355-2012.02.009

摘要（976）

门式起重机在货场作业时会造成整机和局部的振动。为确保司机在操作过程中具有良好的舒适度和安全感，同时为保证起重机的正常使用寿命，需对起重机进行动刚度分析。利用ANSYS软件对实际约束状态下的起重机模型进行模态分析，获取满载自振频率。分析起重机进行动态特征灵敏度，确定薄弱环节，提出模型修改意见，为起重机结构设计优化提供部分理论基础和依据。