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针对城市供水管道早期堵塞难以检测的问题,提出了一种基于局部均值分解(LMD)的分量信号特征提取,结合支持向量机(SVM)的堵塞故障识别方法.先对声响应信号进行LMD,得到若干乘积函数(PF)分量,进而采用相关分析法选取有效PF分量,对有效PF分量分别提取能量熵、近似熵和平均声压三个指标的特征,构建分类特征集.最后利用交叉验证(CV)方法优化参数的SVM分类器识别堵塞故障信号.实验结果表明:采取基于LMD特征融合和通过CV优化的SVM相结合的方法可以有效识别供水管道的初期堵塞.与基于LMD特征融合和BP神经网络的方法进行了对比,结果表明:本文方法具有更好的堵塞故障识别效果. 相似文献
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在简要介绍小波包分析的分解和重构算法基础上,通过木材声发射实验采集声发射信号;利用小波包分析技术对三种不同缺陷类型的木材试件的原始数据进行消噪预处理,然后对信号进行分解,并对分解的信号进行小波包重构;运用“小波包-能量”法提取木材声发射信号特征值,实现了木材缺陷状态和声发射信号特征向量之间的映射关系。结果表明:用小波包分析确定木材缺陷程度是一种有效的方法。 相似文献
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提出了一种基于经验模态分析(Empirical mode decomposition,EMD)和D-S证据相结合的飞行器健康诊断方法.该方法首先对由声发射传感器募集到的飞行器关键结构部件原始声发射信号进行EMD,得到多个内禀模态分量,选取内禀模态能量构建声发射信号的特征向量,并分别采用模糊神经网络、GRNN网络和Elman神经网络对提取出的特征向量进行分类,最后运用D-S证据理论进行决策融合,对飞行器的健康状态进行诊断.实验表明,运用此方法对某型号真实飞行器关键结构部件的健康状态进行诊断,可以得到很好放入诊断结果.与单分类器相比,采用D-S证据理论进行决策融合有效地提高了故障诊断的精度. 相似文献
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研究管道阀门泄漏检测的技术,针对复杂背景噪声影响,管道泄漏信号不能准确识别及时频特性精确提取.提出了一种基于小波包和时频能量分布的管道阀门声发射泄漏检测的方法,利用小波包重构还原管道阀门泄漏声发射信号,通过计算Choi-Williams时频分布,提取时频特征,实现了泄漏信号识别和时频特性分析.采用PVC管道搭建了管道阀门泄漏声发射检测的实验模型,泄漏状态通过阀门开启度调节.在严重的背景噪声环境下,实时采集泄漏信号,并进行仿真.结果表明,采用小波包和时频能量分布的分析方法可以准确识别严重背景噪声下的泄漏信号,证明了该方法的可行性. 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(3)
为了评估亚健康状态,提出一种基于脉搏信号的亚健康状态识别新方法。用小波变换对脉搏信号消噪处理,再用功率谱、近似熵、小波熵估计提取特征量,对提取的特征量进行主成分分析,最后用改进的线性判别式分析法分类识别,主成分识别率达100%。该方法计算简单,稳定性好,识别率高,对亚健康状态的评估有一定的可行性。 相似文献
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研究脑力劳动和运动引起的精神疲劳与脑电特征参数之间的相关性,以及这些特征参数在不同状态下的变化规律。通过对两种精神疲劳状态以及不疲劳状态下采集的脑电信号进行小波包分析,提取出脑电各节律并计算脑电对数能量熵,定性分析了各特征参数与不同状态间的关联性。实验结果表明,相较于不疲劳状态而言,前额叶区的脑电各节律相对功率和脑电对数能量熵在两种精神疲劳状态下均有显著变化。因此,前额叶区的脑电各节律相对功率与脑电对数能量熵可以作为衡量精神疲劳的生理指标。 相似文献
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基于参数优化VMD和样本熵的滚动轴承故障诊断EI北大核心CSCD 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承故障特征提取不丰富而导致的诊断识别率低的情况,提出了基于参数优化变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)和样本熵的特征提取方法,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)进行故障识别.VMD方法的分解效果受限于分解个数和惩罚因子的选取,本文分析了这两个影响参数选取的不规律性,采用遗传变异粒子群算法进行参数优化,利用参数优化的VMD方法处理故障信号.样本熵在衡量滚动轴承振动信号的复杂度时,得到的熵值并不总是和信号的复杂度相关,故结合滚动轴承的故障机理,提出基于滚动轴承故障机理的样本熵,此样本熵衡量振动信号的复杂度与机理分析的结果一致.仿真实验表明,利用本文提出的特征提取方法,滚动轴承的故障诊断准确率有明显的提高. 相似文献
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轴承音频信号包含了其运行状态的许多重要信息,通过这些信息的恰当分析、处理就能对轴承故障进行有效诊断.与振动信号相比,音频信号的采集是非接触式的,具有使用方便、成本低廉等优势.因此,将基于音频信号的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)建模方法引入到轴承故障诊断研究,以PC机为平台,在Visual C 7.0环境下设计开发了一套功能完善、操作方便、界面友好的轴承音频故障诊断系统.主要介绍了诊断系统的体系结构,HMM方法建模的步骤和故障诊断过程中的具体应用操作.多次实验结果表明,效果良好. 相似文献
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滚动轴承早期故障阶段,故障特征微弱且环境噪声干扰严重,采集数据包含大量噪声信息,传统的包络谱分析难以提取故障特征信息。双谱分析理论上可以抑制高斯噪声,但很难从强背景噪声下提取出微弱故障特征。而多点最优调整的最小熵解卷积(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,MOMEDA)方法能增强信号中的冲击特征,但其效果和故障信号周期区间等参数有关。利用MOMEDA与双谱分析进行信号处理,将提取到的信号高阶谱特征作为滚动轴承早期故障分类依据。利用MOMEDA方法对采集信号进行滤波处理,提取出有冲击特征的时域信号;对特征增强的信号进行双谱分析,从高阶谱中提取故障特征。经过仿真信号分析和实际轴承故障信号验证,该方法能有效地提取出滚动轴承早期故障特征,实现故障诊断。 相似文献
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Qiu-yu Zhang Wen-jin Hu Yi-bo Huang Si-bin Qiao 《Multimedia Tools and Applications》2018,77(2):1555-1581
Combined with the linear prediction-minimum mean squared error (LP-MMSE), an efficient perceptual hashing algorithm based on improved spectral entropy for speech authentication was proposed in this paper. The linear prediction analysis is conducted on speech signal after preprocessing, framing and adding windows, and obtained the minimum mean squared error coefficient matrix. And then, the spectral entropy parameter matrix of each frame is calculated by using improved spectral entropy method. And the final binary perceptual hashing sequence is generated based on the above two matrices, and the speech authentication is completed. Comparing the experimental results of combining the Teager energy operator (TEO) with the linear predictive coefficients (LPC), LP-MMSE and line spectrum pair (LSP) coefficient respectively, it can be seen that the proposed algorithm had a good compromise between robustness, discrimination and authentication efficiency, and the proposed algorithm can meet the requirement of real-time speech authentication in speech communication. Experimental results show that the proposed algorithm was better than other existing methods in compactness. 相似文献
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为采集木材在长时间载荷作用下的声发射信号,设计了一种多通道的高速数据采集系统.首先,利用NI USB-6336高速采集卡和声发射传感器等硬件搭建4通道声发射信号硬件采集平台;其次,基于Lab VIEW设计人机界面及软件控制系统;最后,通过木材三点弯曲试验来验证该采集系统的效用.试验结果表明,该4通道的信号采集系统能有效地采集与自动存储木材在损伤过程中的声发射信号.作为一种木材声发射信号采集平台,该系统能够为木材声发射信号的采集与分析提供基本保障. 相似文献