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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 781 毫秒

1.  高噪下的钢丝绳断丝定量检测  
   赵英亮  王黎明  宋文爱《测试技术学报》,2002年第16卷第4期
   研究高噪情况下的钢丝绳断丝定量检测信号处理。利用时域与频域相结合的处理算法实现断丝的特征提取,采用这些方法对高噪下的钢丝绳磁检测信号进行处理,能够清楚地区分噪声和损伤信号。该方法运算量小,适合于实时在线的钢丝绳检测。    

2.  基于小波能量的钢丝绳断丝损伤信号处理  
   王军  谭继文  战卫侠  王秋石《青岛建筑工程学院学报》,2012年第3期
   提出了利用小波能量作为钢丝绳断丝损伤信号处理的1个特征量.根据Parseval能量积分等式从理论上推导了小波变换系数具有能量的量纲,将小波能量引入钢丝绳断丝信号处理中是可行的.通过对信号进行多层离散小波分解建立了小波能量求解的方程式,计算不同频带内钢丝绳断丝损伤信号的能量值,这些频带内的能量统计是在时域波形上进行的,体现了小波分析具有时频分析能力.最后针对不同的断丝损伤情况,分别求解各个频带内的小波能量值,修正了应用于钢丝绳断丝损伤信号处理的小波能量计算公式.试验结果表明小波能量表征断丝信号的1个特征量是有意义的.    

3.  基于小波能量的钢丝绳断丝损伤信号处理  
   王军  谭继文  战卫侠  王秋石《青岛理工大学学报》,2012年第33卷第3期
   提出了利用小波能量作为钢丝绳断丝损伤信号处理的1个特征量.根据Parseval能量积分等式从理论上推导了小波变换系数具有能量的量纲,将小波能量引入钢丝绳断丝信号处理中是可行的.通过对信号进行多层离散小波分解建立了小波能量求解的方程式,计算不同频带内钢丝绳断丝损伤信号的能量值,这些频带内的能量统计是在时域波形上进行的,体现了小波分析具有时频分析能力.最后针对不同的断丝损伤情况,分别求解各个频带内的小波能量值,修正了应用于钢丝绳断丝损伤信号处理的小波能量计算公式.试验结果表明小波能量表征断丝信号的1个特征量是有意义的.    

4.  基于线性B--小波的钢丝绳信号数据压缩和特征提取  被引次数:5
   张东来  徐殿国《仪器仪表学报》,1998年第19卷第3期
   本文应用具有广义线性相位的线性B—小波对钢丝绳断丝信号进行小波分解,采用小波消噪法和峰值邻域特征提取法进行数据压缩和特征提取,再用BP神经网加以识别,成功地区分了内外部断丝,并提高了定量识别的准确性和鲁棒性,同时提高了数字信号处理的信噪比和实时性。    

5.  基于自适应小波包的钢丝绳局部损伤相平面定量检测方法研究  被引次数:1
   徐殿国  张东来  宋大雷《仪器仪表学报》,2001年第22卷第4期
   本文提出了一种基于自适应小波包分析的钢丝绳局部损伤相平面定量检测方法,实现了局部损伤的分类和定量检测。该方法采用基于熵的小波包最佳基选取准则,对局部损伤信号进行自适应小波包分解,将分解结果显示于时-频空间即相平面上。根据不同损伤的特点,在时频空间内寻找特征并进行分类,通过能力或能量的位置对损失进行度量,从而实现局部损伤的定量检测。文中对断丝、缺丝等典型损伤给出了具体应用实例和分析结果。    

6.  小波分析与神经网络在钢丝绳断丝处理中的应用  
   李春华  王璐《自动化仪表》,2009年第30卷第12期
   钢丝绳断丝检测信号中存在大量的噪声信号。在分析了钢丝绳断丝信号的特征后,利用小波分析算法的高分辨率特点,对钢丝绳断丝检测信号进行分解和重构,提取断丝特征信号;并采用基于BP神经网络算法的断丝识别,解决了断丝识别困难的问题。引入Matlab仿真软件对其进行验证,仿真结果表明,该方法对钢丝绳断丝信号的检测和识别十分有效,减小了钢丝绳断丝的误判率,提高了钢丝绳断丝检测的智能化程度。该方法成本低、效率高,具有一定的应用开发前景。    

7.  矿用钢丝绳断丝信号处理技术  被引次数:5
   任子晖  牛小玲  马彦超《煤矿机械》,2004年第1期
   针对目前国内各种钢丝绳断丝检测仪的缺陷,提出了应用小波变换和神经网络技术对检测信号进行分析处理,以提高仪器的精度和灵敏度,并详述了用小波分析法提取信号的特征量以及用BP网络建立断丝识别模型的方法。    

8.  钢丝绳断丝损伤定量识别虚拟仪器系统开发  
   王军  谭继文  战卫侠《工业控制计算机》,2011年第24卷第12期
   基于LabVIEW软件平台,开发了钢丝绳断丝损伤定量识别虚拟系统。该系统包括原始断丝损伤信号的数据采集和储存、波形回放、信号处理、数据库管理几个子系统,以模块化的方式构建了整个系统,各个功能模块既可以单独作用完成特定的模块功能又可以相互关联共同实现断丝的识别。通过实验室试验表明,以软件函数编程的方式实现的钢丝绳损伤定量识别虚拟系统可实现钢丝绳断丝损伤信号由采集、存储到消噪处理、特征量提取、损伤的定量识别以及损伤数据的管理整个过程,实现了钢丝绳断丝损伤检测的智能化,方便了工程中对钢丝绳损伤的诊断。    

9.  基于BP神经网络的钢丝绳断丝信号处理  被引次数:1
   王军  谭继文  战卫侠《煤矿机械》,2011年第32卷第8期
   研究了钢丝绳断丝损伤漏磁检测信号的采集与存储方法;提出钢丝绳断丝损伤信号的特征值,基于LabVIEW设计了钢丝绳断丝损伤信号特征值提取与处理系统;建立了钢丝绳断丝损伤定量识别的神经网络模型。通过钢丝绳第1、2层断丝检测试验对研究的信号处理系统予以验证。    

10.  钢丝绳损伤检测信号的特征量获取方法研究  
   张守新  李思嘉  张瑜《煤炭技术》,2015年第34卷第3期
   针对钢丝绳常见的断丝损伤,在利用电磁无损检测的基础上,给出了钢丝绳断丝信号的特征量获取方法.通过仿真实验表明:利用4个特征量相结合可以较好地定性和定量判定钢丝绳断丝损伤的位置和程度,以及判定内外断丝状况.    

11.  有效的基于内容的音频特征提取方法  
   郑继明  魏国华  吴渝《计算机工程与应用》,2009年第45卷第12期
   音频特征提取是音频分类的基础,好的特征将会有效提高分类精度。在提取频域特征Mel频率倒谱系数(MFCC)的同时,对每一帧信号做离散小波变换,提取小波域特征,把频域和小波域特征相结合计算其统计特征。通过SVM模型建立音频模板,对纯语音、音乐及带背景音乐的语音进行分类识别,取得了较高的识别精度。    

12.  三维漏磁场的钢丝绳局部损伤定量分析算法研究  
   曹印妮  张东来  徐殿国《电子学报》,2007年第35卷第6期
    本文采用均匀密布于钢丝绳圆周上的霍尔传感器阵列,捕获钢丝绳表面三维的径向漏磁信息,设计了参数自适应的空间陷波滤波器消除了股波信号,再将缺陷信号转化为灰度图,运用二维图像处理的方法进行特征提取和损伤识别. 实验结果表明,该方法可较好地区分断丝的数量及断丝断口的宽度,区分局部损伤的周向分布,如集中断丝和分散断丝.    

13.  基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤定量检测系统的设计  
   田志勇  谭继文《工矿自动化》,2010年第36卷第9期
   针对传统的钢丝绳断丝损伤定量检测系统检测精度不高的问题,提出了一种基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤定量检测系统的设计方案。该系统由漏磁检测与处理电路获取钢丝绳损伤信号,由光码盘控制单片机对损伤信号进行等空间采样,经单片机处理后的损伤信号再上传至工控机,由工控机调用Matlab软件进行BP神经网络的训练,得到权重矩阵和阈值矩阵,然后由单片机程序进行BP神经网络的前向计算,从而实现钢丝绳断丝损伤的判定。检测结果表明,该系统对钢丝绳断丝损伤的识别率达到了86.9%,具有一定的实用性。    

14.  钢丝绳断丝损伤定量检测技术  被引次数:1
   ZHU Yu-tang  田志勇  DAI Yi-ping《机电工程》,2008年第25卷第8期
   针对目前国内各种钢丝绳检测仪器的不足之处,选定了钢丝绳断丝损伤信号识剐的特征量,并介绍了信号处理和特征提取算法.提出了利用BP神经网络技术对检测信号进行分析处理的方法,提高了检测的精度和灵敏度.通过模拟和实际检测,断丝损伤识别的准确率达到了90%,验证了网络的可靠性和实用性.    

15.  钢丝绳断丝信号处理技术  
   田志勇  谭继文  文妍《工矿自动化》,2006年第4期
   针对目前国内各种钢丝绳检测仪器的不足之处,选定了钢丝绳断丝损伤信号识别的特征量,提出利用神经网络技术对检测信号进行分析处理,以提高检测的精度和灵敏度。并详细叙述了用BP网络建立钢丝绳断丝损伤识别模型的方法。    

16.  基于BP神经网络的钢丝绳断丝定量检测  被引次数:4
   田志勇  张耀  谭继文《煤炭学报》,2006年第31卷第2期
   针对目前钢丝绳断丝检测定量识别中存在的问题,提出了基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤信号的模式识别方法.运用MATLAB工具箱建立了钢丝绳断丝损伤定量识别的BP网络模型,通过模拟和实际检测,断丝损伤识别的准确率达到86.9%,验证了网络的可靠性和实用性.    

17.  基于粗糙集的钢丝绳断丝损伤定量识别  被引次数:1
   吴丽媛  谭继文  王岩  文妍《煤矿机械》,2013年第34卷第3期
   引入粗糙集理论对钢丝绳断丝损伤信号原始特征值数据进行属性约简,去掉不必要的属性,并将粗糙集与神经网络有机结合,构造了优化的神经网络结构,进而识别钢丝绳的断丝损伤。试验表明,该方法有效提高了神经网络的性能及钢丝绳断丝损伤定量识别的速度和准确性。    

18.  基于小波时频框架分解方法的滚动轴承故障诊断  被引次数:4
   冯志鹏  刘立  张文明  褚福磊  宋光雄《振动与冲击》,2008年第27卷第2期
   损伤点通过其它元件时引起的周期性冲击是判断滚动轴承局部损伤故障的关键特征信息.针对滚动轴承的振动特点,设计了小波时频框架,利用框架分解方法在匹配信号特征结构,直接提取特征信息方面的优势,分析了滚动轴承的振动信号.根据框架分解结果,在时频联合域内清晰直观地提取了滚动轴承局部损伤故障的周期性冲击特征,识别了滚动体、内圈和外圈的单点缺陷,与小波变换的对比验证了框架分解在检测滚动轴承局部损伤故障方面的有效性.    

19.  基于小波分析的管道缺陷量化识别研究  被引次数:1
   谢彦红  杨理践  王向东《沈阳工业大学学报》,2005年第27卷第6期
   小波变换具有多分辨率、多尺度的特点,在时、频域都具有表征信号局部特征的能力,可以由粗及精地逐步观察信号.小波变换这种对信号细节的“聚焦”作用在缺陷信号检测中具有相当大的优点.利用小波变换在突变信号处理中的优势,提取缺陷漏磁信号经小波变换后的特征量,运用多元线性回归分析方法,对缺陷漏磁信号实测数据进行分析和定量识别,给出了缺陷尺寸与各特征量间的关系模型.实现了用小波变换、多元线性回归等方法对缺陷漏磁信号进行特征提取和对缺陷尺寸定量识别,并通过实验验证了回归拟合方程的正确性,精度在误差准许范围内.    

20.  基于多分辨分析的钢丝绳LF检测  
   王彬彬  强宝民《煤矿机械》,2005年第2期
   小波多分辨率分解能够将信号在不同的尺度上展开,因而具有对信号按频带进行处理的能力,这对于建立表征识别故障信号的特征以及清除信号的干扰与噪声等方面具有十分重要的意义。目前在钢丝绳LF检测中对断丝信号的处理仍比较困难,将它应用于断丝信号的消噪平滑和奇异性检测,使得信号更加先滑,避免断丝误判,同时使奇异点更加明显,有效地提高内外部断丝识别和定量检测的准确率,实验证明该方法效果明显。    

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