基于小波变换与RBF网络的声发射信号识别

声发射检测技术不需开罐就能对储油罐安全性在线评估,声发射信号识别是储油罐腐蚀状况分析的基础,针对现有参数分析法的不足,提出一种基于小波变换特征提取与RBF神经网络识别的声发射信号识别方法。利用db2小波对声发射信号6层分解,将6层细节特征空间的能量作为声发射信号特征向量;结合声发射信号特点设计RBF神经网络,利用已知模式声发射信号训练RBF网络;用RBF神经网络对腐蚀、裂纹和冷凝声发射信号进行分类测试。实验结果表明,RBF网络的识别率达到93.3%,显示了RBF网络识别声发射信号的优越性。对储油罐安全状况的定量分析具有一定意义。     

损伤声发射信号小波包神经网络特征识别方法

在材料损伤的检测和评价时,为了在大量接收信号中识别有效声发射信号,提出了一种基于小波包特征提取的损伤声信号神经网络识别方法,首先利用小波包全局分解的优势,准确提取非平稳信号的特征信息,建立相应特征向量,对有效声发射信号和干扰噪声信号进行表征;然后根据特征向量和识别输出要求,建立了3层结构的反向传播神经网络对信号进行分析和识别,滤除噪声信号,保留有效声发射信号;最后,在玻璃钢复合材料的声发射实验中,采集了400组信号对该方法进行验证,准确性达到97.5%,能够满足工程需要.     

基于小波分析和BP神经网络的图像特征提取

提出一种基于小波分析与神经网络复合模型的图像特征提取方法.利用二维离散小波变换对图像信号进行滤波和边缘提取,作为图像的输入量供BP网络识别分析.构建了3层BP神经网络模型对图像特征进行识别,采用模糊加权算子的模糊化分层,特征提取模板提取图像中的不同特征,输出层采用均方差权值输出.通过对由50幅图像组成的训练集合进行训练和实验验证,结果表明,本方法的分辩误差率在4%以内.     

基于小波神经网络的调制信号识别方法

为了克服神经网络识别类别较多时构建网络复杂、训练速度低的缺点,提出了一种小波变换和阵列式RBF网络结合的方法实现无线通信信号调制类别检测.利用小波变换对常用3种模拟信号和6种数字信号进行多层分解和特征提取,然后利用特征参数通过阵列式RBF网络进行信号调制类别检测.仿真结果表明,小波分析和阵列式神经网络相结合的设计,使无线通信信号调制类型的检测系统在信噪比为-10 dB达到平均辨识率90％以上的性能,同时提高了多类别情况下的检测率.     

BP神经网络在射孔信号识别中的应用

将BP神经网络应用于油管传输射孔信号的识别,射孔信号经过小波变换,取小波变换后的一阶分量作为神经网络的特征量,将多个信号的一阶分量送入神经网络进行训练,得到稳定的系统,可以利用这个系统识别射孔信号。如果射孔信号为一级起爆信号,结果显示为1;如果为其他类型结果显示为0。经过实验证明,所设计的BP网络可以识别油田射孔作业中一级起爆的油管传输射孔信号。     

基于DBI-小波包分解和改进BP神经网络的轴承故障诊断方法研究

针对轴承故障诊断问题,以振动信号为分析对象,提出DBI-小波包分解和改进BP神经网络的诊断方法。采用4层小波包分解获取振动信号的不同频带特征,引入戴维森堡丁指数（Davies-Bouldin index,DBI）定量评价小波包分解结果,确定小波基函数为FK22时达到最佳分解结果。采用改进的BP神经网络对不同频带特征识别,引入弹性梯度下降法解决传统BP神经网络收敛速度慢和梯度消失等问题,提高网络训练速度。同时,针对BP神经网络隐藏层层数及各隐藏层节点个数难以确定的问题,设计正交实验对不同参数组合效果进行验证,选出最佳参数,避免盲目低效调参。对电机滚动轴承进行验证,结果表明平均故障识别准确率达到98.833%。     

基于声发射技术的减速顶故障诊断

针对实际的铁路编组站中主要采用原始人工脚踩踏方法检测减速顶效率低、受主观因素影响较大等问题,应用声发射检测技术对减速顶进行故障诊断分析.采用傅里叶变换、小波变换和小波能量法对采集到的声发射信号进行特征提取,建立三层BP神经网络对减速顶的工作状态进行判断.实验结果显示:所建立的BP神经网络对正常与故障减速顶的输出错误率为12.5%与16.1%.由此可判断声发射技术基本满足实际生产过程中故障判断的要求.     

利用支持向量机和高阶累量实现飞机类型识别

为了探讨短波语音通信的飞机类型识别问题,根据短波语音通信下的飞机舱内背景声信号的物理特性,利用小波包分解和高阶累量提取出目标声信号的特征向量,分别采用BP神经网络和支持向量机作为分类器进行飞机类型的识别分类.仿真实验结果表明,小波包分解及高阶累量与支持向量机的结合算法,能够抽取出有效的飞机舱内背景声信号特征,并且能以93%以上的识别率识别出5种类型飞机.     

基于纹理特性的织物表面缺陷图像的分类研究

研究了BP神经网络和小波神经网络的分类器,并利用BP神经网络和小波神经网络对缺陷图像进行疵点识别,通过两者的仿真结果得出结论:小波神经网络具有逼近能力强、收敛速度快、网络参数(隐层结点数和权重)的选取有理论依据的优点.     

海洋平台油气管道疲劳裂纹识别方法

为了将声发射技术实际应用到监测油气平台管道裂纹中,需要解决管道振动干扰以及疲劳裂纹声发射信号有效特征提取的问题,本文提出了概率神经网络结合基于小波包为特征提取的疲劳裂纹识别方法.通过小波时频分析确定钢结构疲劳裂纹声发射信号特征频率范围,并只对包含特征频率的重构声发射信号进行特征提取,再通过概率神经网络进行疲劳裂纹识别....     

Banach代数中的行列式理论

探讨了 Banach 代数中的行列式理论.给出了具有单位元的迹 Banach 代数具有行列式的充要条件.     

非织造布滤料性能及过滤过程的研究进展

对近年来非织造布滤料的研究进展做了简要综述,介绍了内部结构的研究及表征、过滤性能及其影响因素、过滤过程的计算机模拟,指出进一步发展所需要解决的问题。     

单面约束系统的微分变分原理与运动方程

研究单面约束力学系统的微分变分原理和运动方程。方法利用Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ原理建立Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ－Ｌａｇｒａｎｇｅ原理．Ｊｏｕｒｄａｉｎ原理和Ｇａｕｓｓ原理,结果与结论得到系统的微分变分原理和带乘子的Ｅｕｌｅｒ－Ｌａｇｒａｎｇｅ形式,Ｎｉｅｌｓｅｎ形式和Ａｐｐｅｌｌ形式的运动方程。     

q-树的重构性

q 是一个正整数,所谓 q-树的图是递归定义的:最小的 q-树是完全图 K_q,一个 n+1阶的 q-树是通过在 n 阶 q-树上加上一个新点并连接这点与 n 阶 q-树中任意 q 个互相邻接的点而获得,其中 n≥q.1-树我们通常称为树.在本文中,证明了对任意正整数 q,q-树是可重构的.     

β-环糊精-毛细管区带电泳分离扑尔敏对映体

采用毛细管区带电泳模式,以β-环糊精为手性选择剂分离了药物扑尔敏的光学对映体.考察了在不同背景电解质 pH 值尤其是较低 pH 值下环糊精浓度对对映体表观淌度差的影响,并研究了有机改性剂尿素在分离中的作用.     

层状球形夹杂复合材料的弹性模量

利用层状球形夹杂在无限大基体中的局部化关系及平均应力场理论,给出了一种方法来分析含 n 种层状球形夹杂所构成复合材料的弹性模量.对于文献给出的空心玻璃球和高分子基构成的复合材料,该理论的预测与实验吻合很好.当表层稍失时,该理论退化为传统的 Mori-Tanaka平均应力场理论.     

Sun Creator在研究生管理信息系统中的应用

本文研究Java环境下的可视化Web开发。以高校研究生管理信息系统为例,探索Sun Java Creator的数据源配置、可视化Web组件、行集、Session Bean等在Java Web中的应用。     

FMS中加工质量故障预报的新方法

对引起加工质量故障的原因进行了研究,建立了用于加工中心加工质量故障分析的与/或故障树,提出了隐加工质量故障(FMQF)的概念和由·FMQF 找出制造系统故障的决策树方法.本文在模糊理论基础上,提出了隐加工质量故障识别的新方法,用这种方法可以根据控制图的变化进行设备状态估计.基于以上研究,建立了可用于柔性制造系统隐加工质量故障预测和预报的专家系统.     

立方准晶的反平面问题与Ⅲ型裂纹问题

发展了立方准晶材料的断裂理论 .通过应用Fourier分析和对偶积分方程理论 ,得到了立方准晶材料Ⅲ型裂纹问题的精确解析解 ,并由此确定了位移与应力场 ,应力强度因子和应变能释放率 .结果表明 ,应力强度因子与材料常数无关 ,而应变能释放率依赖于所有的材料常数 .这些为研究此新固体材料的变形和断裂提供了重要的信息 .     

统计应用系统中指标公式的处理

介绍了指标公式定义的数据结构及存储结构 ,描述了对指标公式进行计算的原理及工作流程 ,给出了在PHP下实现了的程序代码。