| 基于多传感器数据融合的喷水推进泵空化分类识别 |
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| 引用本文： | 苏永生,王永生,段向阳. 基于多传感器数据融合的喷水推进泵空化分类识别[J]. 振动与冲击, 2012, 31(18): 93-95. DOI: |
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| 作者姓名： | 苏永生 王永生 段向阳 |
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| 作者单位： | 海军工程大学 船舶与动力学院,武汉 430033 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51009144) |
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| 摘 要： | 采用基于奇异值分解和人工神经网络的多传感器数据融合方法对喷水推进泵的空化状态进行了分类识别研究。首先利用基于奇异值分解的权值估计算法分别对水声信号和振动信号在时间上进行数据级融合，提取出各自的特征，然后将所有特征组合起来作为神经网络的输入，利用BP网络和RBF网络进行特征级融合和分类识别。分析结果表明：基于多传感器数据融合的分类识别结果优于单传感器分类识别结果；采用基于奇异值分解的数据融合方法后，分类识别率显著提高，对空化初生微弱特征的识别效果尤佳。
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| 关 键 词： | 喷水推进；空化；多传感器；数据融合；奇异值分解；人工神经网络 |
| 收稿时间： | 2011-01-14 |
| 修稿时间： | 2011-09-23 |
Classification of cavitation in a waterjet pump based on multi-sensor data fusion |
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| SU Yong-sheng,WANG Yong-sheng,DUAN Xiang-yang. Classification of cavitation in a waterjet pump based on multi-sensor data fusion[J]. Journal of Vibration and Shock, 2012, 31(18): 93-95. DOI: |
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| Authors: | SU Yong-sheng WANG Yong-sheng DUAN Xiang-yang |
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| Affiliation: | (College of Naval Architecture and Marine Power,Naval University of Engineering,Wuhan 430033,China) |
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| Abstract: | |
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