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基于威布尔分布和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 总被引:2,自引:2,他引:0
提出了一种基于威布尔分布模型和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。首先对滚动轴承原始振动信号建立威布尔分布模型,提取其形态参数和尺度参数构建表征轴承运行状态的特征向量,然后将提取的特征向量输入支持向量机分类器进行故障诊断和识别。分别与基于小波分解和小波包分解特征提取的支持向量机诊断方法进行滚动轴承故障试验仿真比较,结果表明,基于威布尔分布模型特征提取的支持向量机诊断方法具有更高的故障识别准确率。 相似文献
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随着信息技术在指挥实践中的大量运用以及数字化部队和信息化武器装备的出现,使得指挥活动从机械化时代迈入信息化时代,数字化部队的指挥对抗不仅是武器装备和人员的对抗,更是指挥决策的较量,在信息化战场中,指挥对抗愈演愈烈,其在指挥中的核心地位更加突出,在二次海湾战争及21世纪以来的几次军事斗争中,美军利用其在指挥对抗领域的技术和能力优势,总能够在进行实体打击之前就瘫痪对方的军事反抗能力,抗击效果显著,研究指挥对抗技术迫在眉睫。 相似文献
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关节力矩预测在康复医学、临床医学和运动训练等领域有着重要作用,对力矩连续、实时地预测可以使人机交互设备更好地反馈、复刻人体运动意图。为了给患者提供一个安全、主动、舒适的康复训练环境,提升人机交互设备的柔顺性,提出了一种改进型递归小脑模型神经网络模型关节力矩预测方法。该方法采用肌肉协同分析对采集的相关肌肉的表面肌电信号(sEMG)进行降维,将降维后的sEMG特征向量与关节角速度、关节角度作为输入信号,并在小脑模型神经网络中加入递归单元和模糊逻辑规则,以小波函数作为隶属度函数,对非疲劳、过渡疲劳及疲劳这3种状态下的踝关节背屈跖屈运动的动态力矩进行连续预测。力矩预测值与实际值之间的平均皮尔逊相关系数和平均标准均方根误差分别为0.933 5和0.159 8,实验结果验证了该方法对下肢关节力矩连续预测的准确性和有效性。 相似文献
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针对小波分析无法全面准确描述滚动轴承振动信号的非高斯问题,提出一种结合小波变换与对数正态分布模型的故障特征提取方法,以提取能准确反映滚动轴承运行状态的特征信息。首先,通过小波变换对滚动轴承运行时产生的非平稳、非高斯振动信号进行分解重构,得到不同尺度下的重构信号;然后对重构信号建立对数正态分布模型,提取模型的对数均值和对数标准差作为表征滚动轴承运行状态的统计特征;最后采用支持向量机分类器对提取的特征进行故障分类与识别。实验结果表明,该方法可以有效、准确地识别滚动轴承的运行状态。 相似文献
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