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针对滚动轴承故障振动信号的随机性和非平稳性,提出基于局部保形投影(LPP)特征提取和自适应Boosting算法的滚动轴承故障诊断方法。首先对信号构建原始样本数据集合,提取时域、频域及时频域的相关特征,将该特征作为LPP的输入样本,得到维数降低的新数据集合并能尽可能保持原始局部流形结构。将此降维特征向量作为Adaboost输入,建立故障模型,用以识别滚动轴承故障类型。分析滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障及滚动体故障特性。通过对比试验表明,基于LPP与Adaboost诊断方法识别率较高,可准确有效地对滚动轴承状态和故障进行分类。 相似文献
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针对以往场景识别研究中将图像分割成大小相等的矩形区域进行特征提取而导致识别率低的问题,提出了一种基于超像素空间金字塔模型的场景识别方法:先对图像做不同分辨率的超像素分割,在得到的每个图像子区域中提取PACT特征,然后利用K-means聚类构建出图像集的视觉词典。在进行场景识别时,将每幅图像所有分割子区域的PACT特征连接成一个特征向量,并加入bag of words特征进行分类,最终的场景分类结果在支持向量机LIBSVM上获得。实验结果表明该算法能够有效提高识别率。 相似文献
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在灰色预测模型的基础上,提出了改进背景值和初始值两种优化形式,对灰色系统进行优化,并应用小波包分解技术提取发动机转子振动信号的故障特征作为灰色预测系统的输入值,实现了对发动机转子的故障预测;通过实验仿真证明,这个优化灰色预测模型预测精度高,误差小,应用于航空发动机转子故障预测是完全可行和有效的. 相似文献
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Content-based shape retrieval techniques can facilitate 3D model resource reuse, 3D model modeling, object recognition, and 3D content classification.Recently more and more researchers have attempted to solve the problems of partial retrieval in the domain of computer graphics, vision, CAD, and multimedia.Unfortunately, in the literature, there is little comprehensive discussion on the state-of-the-art methods of partial shape retrieval.In this article we focus on reviewing the partial shape retrieval methods over the last decade, and help novices to grasp latest developments in this field.We first give the definition of partial retrieval and discuss its desirable capabilities.Secondly, we classify the existing methods on partial shape retrieval into three classes by several criteria, describe the main ideas and techniques for each class, and detailedly compare their advantages and limits.We also present several relevant 3D datasets and corresponding evaluation metrics, which are necessary for evaluating partial retrieval performance.Finally, we discuss possible research directions to address partial shape retrieval. 相似文献
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将D-S证据理论与多A gent相结合,建立了飞行器结构系统早期故障智能诊断模型,对其实现策略、D-S融合推理算法等进行了分析和研究,并以空间飞行器防热系统为例说明了该方法的有效性。结果表明,该方法具有结构简单、组态灵活、推理速度快等特点,能够有效地对飞行器早期故障实施快速诊断,为保障飞行器安全可靠飞行提供了一种新的技术途径。 相似文献
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