共查询到17条相似文献,搜索用时 137 毫秒
1.
针对综放工作面垮落煤岩性状识别的技术问题,采集了综放开采现场垮落煤岩冲击液压支架后尾梁的振动信号,提出了一种基于分形盒维数和小波包能量矩的识别方法。该方法结合分形盒维数对非线性信号整体定量描述的特点和小波包能量矩对非线性信号在各频带精细描述的特点,先对振动信号进行分形特征分析,求出其盒维数,然后对振动信号进行小波包变换,并计算各频带的能量矩。以分形盒维数和小波包能量矩构造特征向量,并作为BP神经网络的输入来识别顶煤垮落和顶板岩石垮落两种工况。试验结果表明:分形盒维数和小波包能量矩构造的特征向量可用于识别垮落煤岩,识别率达到95%。 相似文献
2.
针对综放工作面垮落煤岩识别的技术问题,采集了放煤过程中垮落煤岩冲击液压支架后尾梁的振动信号,并提出了一种基于小波包能量流和LTSA的特征提取方法。该方法首先利用小波包变换把振动信号分解成一系列的时频子空间;为了观察原信号能量在各层时频子空间的分布特征,计算了小波包分解每一层各个时频子空间的能量,构成了一个小波包能量矩阵,称为小波包能量流;然后利用局部切空间排列(Local Tangent Space Alignment,LTSA)挖掘小波包能量流的低维流形。为了验证小波包能量流低维流形的有效性,把该特征向量输入BP神经网络来识别垮落煤岩。结果表明:基于小波包能量流和LTSA提取的特征向量可以准确简约地表征垮落煤岩,BP神经网络的识别率达到100%。 相似文献
3.
综放开采中关键工艺放煤自动化的实现,可以使放煤工人远离工作面,远程控制顶煤的放落,从而保障放煤工人的健康问题。而顶煤放落过程中垮落煤岩的实时有效识别是放煤自动化的理论基础。针对垮落煤岩识别的实时性和综放开采的效率问题,基于综放开采现场采集的垮落煤岩冲击液压支架后尾梁的振动信号,提出了一种基于EEMD-KPCA和KL(Kullback-Leibler)散度的垮落煤岩识别方法。该方法首先对振动信号进行集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)得到一组固有模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMFs),分别计算各个IMF的能量,峭度和样本熵,构造表征垮落煤岩的特征向量;然后利用核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)对特征向量进行降维,分别以各个IMF能量、IMF峭度、IMF样本熵构成的向量的KPCA低维特征来表征垮落煤岩;最后计算"未知样本"不同特征向量与垮落煤岩两类样本与之对应的特征向量的KL散度值,通过比较KL散度值来实现垮落煤岩的实时识别,并比较表征垮落煤岩不同特征向量的特征提取耗时和识别有效性。然后利用BP神经网络验证基于EEMD-KPCA的特征向量的有效性。实验结果表明:基于EEMD-KPCA和KL散度的识别方法可以实现垮落煤岩的实时识别,且大大降低了传统垮落煤岩识别方法对综放开采效率的影响;由EEMD分解后的各个IMF的能量和峭度构成的向量的KPCA低维特征最有效。 相似文献
4.
5.
6.
7.
根据刀具磨损状态不同时其不同频带的能量不同,将小波包分解方法和基于神经网络的模糊系统融合器相结合,用于车刀状态诊断。采用小波包将信号分解为不同频带的信号,通过求取不同频带的均方根值提取各特征量,然后将特征向量分别输入BP、SVM、ELM、PNN 4种神经网络分类器,将不同分类器的分类结果应用模糊网络进行优化综合。实验结果表明:多分类融合分类识别效果比单个分类器效果要好,提高了对刀具状态的识别精度。 相似文献
8.
9.
通过小波包分析对通风机转子的振动信号降噪分解,提取各频带重构信号的能量作为故障特征向量,并以此当做BP神经网络的训练样本和测试样本,进行网络训练和故障模式识别。以MATLAB为平台,测试了网络对通风机常见故障类型的识别验证率,结果表明方法可行有效,有较高精度,为旋转设备故障诊断提供了新的思路。 相似文献
10.
为解决综采工作面无人开采和采煤机滚筒自动调高的实际工程问题,提出了基于小波包奇异值(WPSV)和BP神经网络(BPNN)的煤岩界面识别新方法。利用WPSV构建特征向量,再与BPNN结合进行煤岩界面自动识别。首先使用传感器采集采煤机滚筒截割煤岩的扭矩信号,对扭矩信号进行小波包变换(WPT),获取信号的小波包分解系数,得到小波包分解系数重构信号矩阵;然后并对该矩阵进行奇异值分解(SVD),获取主要WPSV,构建奇异值特征向量;最后将该特征向量输入BPNN中进行煤岩界面自动识别,并与传统方法进行了对比,结果表明:该方法具有更高的准确率,能有效地判断采煤机滚筒的工作状态。 相似文献
11.
12.
基于小波包分析和高阶模糊神经网络的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
滚动轴承是旋转机械中最易发生故障的元件之一,提出了一种基于小波包分析和高阶模糊BP神经网络的滚动轴承故障诊断新方法。该方法的具体诊断过程:采用小波包分解的方法提取样本信号各频段的Shannon熵值并结合其他一些量化指标,经筛选后作为特征向量输入滚动轴承故障诊断高阶模糊神经网络,对该网络进行训练与检验。实验表明这种方法与传统方法相比,在收敛速度及对训练总误差控制方面具有更大的优越性。 相似文献
13.
14.
利用小波包将信号按任意时频分辨率(满足测不准原理)分解到不同频段的特点,本文提出了基于“能量——频段”的磨煤机煤位敏感声频段的识别方法——小波包信号特征提取算法、通过对不同煤位时磨煤筒体机声辐射信号的小波包分解和各个频段上分解信号的特征量提取,确定了磨煤机简体煤位敏感声频段。 相似文献
15.
针对滚动轴承振动信号的非平稳性和非线性特点以及BP神经网络结构参数差等因素导致滚动轴承故障识别准确率低的问题,提出一种基于小波包结合奇异值分解(SVD)和改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先通过小波包对振动信号进行分解与重构,得到不同频段的信号之后利用SVD提出有效的故障特征向量,输入到BP神经网络中进行测试。考虑到BP神经网络结构参数差等因素,使用IPSO对BP神经网络进行优化,最后测试得出结果。对比实验模拟和现场数据验证表明,基于小波包-SVD和IPSO-BP的滚动轴承故障诊断准确度大大提高。 相似文献
16.
基于小波包的轴承信号降噪和特征提取的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为有效识别轴承故障特征,以轴承内圈故障的信号为例,采用在非平稳信号消噪和以频带能量分布作为故障特征方面有着广泛应用的小波包进行Mat-lab仿真,获得小波包降噪后的信号和作为内圈故障特征的频带能量分布。通过分析频带能量,其结果与实际故障相一致,得出小波包在轴承故障特征提取方面有着一定的优越性。 相似文献