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[期刊论文] 作者：汤小明,邵锡余,金林彩,胡建钦,,
来源：建筑机械化 年份：2013
通过对浙江某工地发生的一起塔式起重机倾翻事故的现场勘察、事故原因分析,提出预防措施,希望能够引起安装、使用、检验和主管部门的高度重视。Through the site investiga...
[期刊论文] 作者：金林彩, 张珍, 邵锡余, 王晓舜,
来源：自动化与仪器仪表 年份：2022
电梯作为复杂且重要的城市运输工具，对其故障类型检测判别一直是市场监管部门的重点关注对象。提出一种基于核熵成分分析（KECA）的电梯故障识别和判断方法，KECA具有较好的非线性处理能力及聚类能力，适用于电梯不同类型故障数据的降维聚类分析。通过KECA将采集的钢丝绳......
[期刊论文] 作者：金林彩,叶杰凯,汤小明,赵健,邵锡余,
来源：中国特种设备安全 年份：2021
本文主要研究内容为塔机顶升系统安全性提升技术,设计了一种塔式起重机顶升机构安全监测系统,通过无线通信功能实现数据远距离传输,同时对塔机工作过程中的数据进行存储和分析,如果发生异常则会报警,并找到异常情况发生的原因和位置。因塔机工作过程中载荷会不......
[期刊论文] 作者：金林彩,叶杰凯,张珍,汤小明,邵锡余,庹帅,
来源：机床与液压 年份：2021
液压泵长期处于高压、高速的运行工况下,泵体零部件极易发生故障。实际工况下测量的振动信号往往包含着许多无关信号成分如噪声,导致传统方法难以实现故障类型的准确识别。提出一种基于动模式分解(DMD)和t分布随机近邻嵌入(t-SNE)聚类的液压泵故障模式识别方法......
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