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[期刊论文] 作者：严如强,
来源：国际学术动态 年份：2017
由东南大学、新西兰Massey大学联合主办的＂第10届传感器技术国际会议＂于2016年11月11~13日在南京举行。会议汇集了来自中国、澳大利亚、新西兰、美国、英国、法国、西班牙、日...
[会议论文] 作者：严如强,
来源：第十二届设计与制造前沿国际会议(ICFDM2016) 年份：2016
故障特征信息作为故障诊断与寿命预测的输入直接与最终结果的准确度相关联.本项目以信息论中的信息测度为度量开展定量化小波函数选取研究,以解决目前基于小波理论的旋转机械...
[会议论文] 作者：沈飞,严如强,
来源：2014年江苏省仪器仪表学会学术年会 年份：2014
针对离体器官保存的高死亡率与能量消耗问题,本文提出了一种基于流动灌注溶液的恒温控制方法,考虑到机械灌注带来的温度干扰,该方法通过构建电流匹配模型和计算最佳温度采样...
[期刊论文] 作者：严如强,刘志刚,等,
来源：工业控制计算机 年份：2002
IMP是一种适应微机控制技术发展和工业现场应用要求的分布式数据采集设备，本文讨论了Windows环境下IMP设备驱动程序的开发及其在温度信号和电机运行参数集中的应用。...
[期刊论文] 作者：陈超,沈飞,严如强,,
来源：仪器仪表学报 年份：2017
机械系统存在的外部环境干扰、变工况条件以及无法直接测量等因素,导致获取的数据常常不满足传统机器学习的两个前提:训练与测试数据分布相同以及目标诊断数据量充足,从而影...
[会议论文] 作者：严如强, 高晓旸,,
来源： 年份：2010
针对目前基于小波变换的旋转机械故障诊断中基小波选择的任性性,把相关性测度作为一个定量化的度量应用于基小波的选择当中,用以提高故障诊断的准确性。结合多尺度包络谱分析...
[会议论文] 作者：朱忠奎, 严如强,,
来源： 年份：2010
本文提出了一种结合连续小波变换和K-S检验的瞬态特征检测方法并将这种方法用于机械故障诊断。基于这个方法,连续小波变换将信号的特征表示在时间-尺度平面,而提出的基于K-S...
[期刊论文] 作者：沈飞,陈超,严如强,
来源：振动工程学报 年份：2017
针对变转速、变负载条件下的电机故障诊断问题,提出了一种基于自相关矩阵奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的特征提取和迁移学习分类器相结合的诊断方法。对于H...
[期刊论文] 作者：沈飞 陈超 严如强,
来源：振动工程学报 年份：2017
摘要：针对变转速、变负载条件下的电机故障诊断问题，提出了一种基于自相关矩阵奇异值分解（Singular ValueDecomposition，SVD）的特征提取和迁移学习分类器相结合的诊断方法。对于Hankel矩阵提取的奇异值向量，设计了平均曲率区分度指标来描述特征差异性，迁移学习TrAdaBoo......
[会议论文] 作者：梁雪,严如强,王楚,
来源：2000年全国粉体设备、技术、产品交流会第六届全国粉体工程学术大会 年份：2000
该文提出了用计算机实时控制的全自动音波筛分方法取代传统的机械筛分法，叙述了仪器的原理及实现方法，该仪器填补了国内空白，具有精度高、噪音低、自动化程度高、数据处理实时化......
[期刊论文] 作者：孙文珺,邵思羽,严如强,,
来源：机械工程学报 年份：2016
针对目前感应电动机故障诊断大多采用监督学习提取故障特征的现状,提出一种将去噪编码融入稀疏自动编码器的深度神经网络,实现非监督学习的特征提取并用于感应电动机的故障诊...
[期刊论文] 作者：陶红兴,莫凌飞,严如强,
来源：传感技术学报 年份：2018
本文的主要目的是基于信息融合的方法设计出一套能准确辨识出驾驶行为的系统。本系统使用六轴加速度计采集加速度信息,通过多尺度多重分形(MMA)算法(首次将该算法用作特征提...
[会议论文] 作者：严如强[1]高晓旸[2],
来源：2010年全国振动工程及应用学术会议(暨第十二届全国设备故障诊断学术会议、第二十三届全国振动与噪声控制学术会议) 年份：2010
本文针对目前基于小波变换的旋转机械故障诊断中基小波选择的任性性,把相关性测度作为一个定量化的度量应用于基小波的选择当中,用以提高故障诊断的准确性.结合多尺度包络谱...
[会议论文] 作者：赵锐,严如强,高晓旸,
来源：2012年全国振动工程及应用学术会议 年份：2012
鉴于目前自适应随机共振算法通常通过确定最优系统参数的方式获得最佳输出,本文提出一种直接确定信号频率的新型随机共振自适应算法.该算法通过最高谱峰位置图得到所有可能的信号频率值,并计算重构残余信号方差来确定信号特征频率.同时该算法结合了传统二次采样......
[会议论文] 作者：孙文珺,邵思羽,严如强,
来源：2016年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十五届全国设备故障诊断学术会议、第十七届全国设备监测与诊断学术会议、2016 年份：2016
针对现有故障诊断大多基于信号处理方法的现状,提出一种基于判别性卷积神经网络的智能特征学习方法并用于感应电机故障诊断.首先利用BP神经网络从已知故障类型的电机振动信号中学习卷积层滤波器权值,使之能够获取具判别性的特征信息.然后构建一个三层卷积神经网......
[期刊论文] 作者：沈飞, 陈超, 徐佳文, 严如强,,
来源：仪器仪表学报 年份：2004
轴承故障诊断普遍存在需建立不同模型以适应变工况的问题,故提出一种谱质心迁移学习模型,通过将源工况领域迁移至目标工况领域减少后者的建模代价,并增强模型通用性。首先计...
[期刊论文] 作者：孔凡让,周红平,严如强,
来源：山东生物医学工程 年份：2001
中医药理论中存在着许多模糊性的现象.如病症诊断、方剂配伍、药材评定等方面.本文先简述模糊数学的概念,然后着重讲述了其在中医药中的应用....
[期刊论文] 作者：胡世杰 钱宇宁 严如强,
来源：振动工程学报 年份：2014
摘要：提前诊断出机械系统中的异常信息对于防止生产事故的产生非常重要。在各种诊断方法中，符号化时间序列分析（STSA，Symbolic time series analysis）是一种常用的异常诊断方法，然而它的诊断效果和符号化时间序列的形成紧密相关。在对之前方法总结分析的基础上，提出了......
[期刊论文] 作者：侯鑫鑫,莫凌飞,严如强,,
来源：工业控制计算机 年份：2019
针对人工检测效率低下、漏检率高且人工成本高昂的问题,采用机器视觉方法判断车辆表面刮擦痕迹,设计了基于图像检测与分类的车辆刮痕识别级联模型。使用基于深度学习的目标检测模型初步提取输入图像中若干疑似有划痕区域,将这些区域输入基于卷积神经网络的分类......
[期刊论文] 作者：沈飞 陈超 徐佳文 严如强,
来源：振动工程学报 年份：2021
摘要： 提出一种空间迁移新思路，以提升齿轮箱故障诊断性能，其由辅助振动数据构成源领域、目标振动数据构成目标领域，迁移学习（Transfer learning，TL）将前者分类模型应用至后者，以克服短时间内目标振动数据不足的问题。根据频带选择独立成分分析（Band selective independe......
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