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基于小波变换的航天继电器多余物材质分类
引用本文:翟国富,王世成,王淑娟. 基于小波变换的航天继电器多余物材质分类[J]. 电工技术学报, 2009, 24(5)
作者姓名:翟国富  王世成  王淑娟
作者单位:哈尔滨工业大学军用电器研究所,哈尔滨,150001
基金项目:国防科工委工业技术基础科研基金,总装军用电子元器件型谱序列科研基金 
摘    要:多余物的材质信息对于控制避免多余物的产生具有重要的意义,以往的研究都是针对声音信号展开的,本文以加速度扰动信号为研究对象,提出了基于小波变换的航天继电器多余物材质分类方法.运用三门限检测算法,实现了扰动信号的拼接,有利于特征量的集中.采用基于频域特征的材质分类方法,定义了频谱重心,实现了金属与非金属的分类识别,在实验中确定了频谱重心的分类界限是50kHz.采用小波变换定义能量分布矢量,利用BP神经网络实现了多余物微粒确定材质的分类,并在试验中利用不小于lmg的多余物粒子验证了上述算法.实验结果表明分类的准确率分别为67.78%和76.67%.本文研究的分类方法可以推广应用于其他军用电子元器件及电子装置的多余物检测应用中.

关 键 词:航天继电器微粒碰撞噪声检测  小波变换BP神经网络频谱重心  能量分布矢量

Classification of Remainder Material for Aerospace Relay Based on Wavelet Transform
Zhai Guofu,Wang Shicheng,Wang Shujuan. Classification of Remainder Material for Aerospace Relay Based on Wavelet Transform[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2009, 24(5)
Authors:Zhai Guofu  Wang Shicheng  Wang Shujuan
Affiliation:Harbin Institute of Technology Harbin 150001 China
Abstract:The material information is very important for preventing from generation of the remainders.According to ever research around with sound signal,this paper proposes methods of material classification based on wavelet transform for aerospace relay using acceleration-disturbing signal.The disturbing signal is jointed together for features in focus by detection algorithm with three thresholds.Metallic and nonmetallic particles are categorized by spectrum barycenter defined in frequency domain,and the boundary o...
Keywords:Aerospace relay  PIND  wavelet transform  BP neural network  spectrum barycenter  energy distribution vector  
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