基于遗传程序设计的回转支承寿命状态识别

针对回转支承低转速、故障信号微弱的特点,提出了一种遗传程序(GP)设计的方法对其寿命状态进行准确的识别。为保证回转支承运转信息的完整性,该方法从不同领域提取了多个特征指标组成特征向量矩阵。以模型的性能和复杂度为衡量指标,从遗传程序设计建立的模型中选择出最佳模型,再将测试样本输入模型实现对回转支承寿命状态的识别。利用自主研发的回转支承综合性能实验台对某型号的回转支承进行了全寿命疲劳实验,实验结果表明,所提出的方法能够准确地识别出回转支承的寿命状态,为实时维修奠定了基础。     

基于数据驱动的回转支承性能退化评估方法

为解决工程机械中大型回转支承工作环境恶劣,但可靠性要求较高的问题,提出一种基于集合经验模态分解-主成分分析(ensemble empirical mode decomposition-principle component analysis,EEMD-PCA)的振动信号降噪和性能退化过程评估方法。结合EEMD和PCA各自优势自适应地选择全寿命振动信号中最能反映回转支承性能退化趋势的成分进行重构以实现降噪,提出以PCA模型中的统计量连续平方预测误差(continues square prediction error,C-SPE)作为回转支承的性能退化特征,建立回转支承性能退化模型。利用自制的回转支承性能试验台对型号为QNA-730-22的回转支承进行全寿命疲劳试验。研究结果表明,该方法具有较好的降噪效果,建立的性能退化模型准确地反映出不同阶段回转支承的性能特征,为企业的主动维护提供了数据支撑,从而进一步提高了回转支承的运行可靠性。     

基于表观堆栈遗传编程的回转支承寿命预测

由于回转支承的损伤机制不清楚,传统的寿命预测模型不能找出其寿命与振动信号的数学关系。本文改进传统的遗传编程算法(GP),根据表观遗传学的最新研究和堆栈结构,提出了基于表观堆栈遗传编程(ESGP)的寿命预测方法。先从时域、时频域中提取多个特征值,再用动态等距离映射算法从高维特征值中提取能够反映回转支承退化趋势的单一特征值,最后用ESGP进行寿命状态识别。结果表明,该算法成功地找出回转支承的寿命与振动信号的数学关系,为回转支承的损伤机制研究提供理论基础。其寿命预测精度、模型简洁度要高于传统GP。     

基于核主元分析的滚动轴承故障混合域特征提取方法

为有效利用时域、频域、时-频域中各类具有显著类别差异信息的非平稳统计特征,提高滚动轴承状态监测和故障诊断的性能和效率,提出一种基于核主元分析的混合域特征提取方法.通过对原始信号分别生成时域、频域状态特征,并利用多分辨率小波分解生成时-频域状态特征,构建出144个表征原始振动信号特征的混合域特征集.采用核主元分析方法对其中能敏感地反映故障特性的特征进行二次非线性特征提取,按累计贡献率大于90％的标准,选取前11个核主元作为主要特征量,将其输入支持向量机分类器进行状态识别.仿真结果表明:混合域特征集比单个特征、单域特征能更全面准确地反映故障特性,核主元分析方法能有效降低输入特征维数,并确保输出特征具有较高的反映轴承运行状态的敏感性和适于模式识别的可分性;与通常使用的基于小波分解的特征提取方法相比,本文方法能更加准确有效地提取不同运行条件下滚动轴承不同类型不同程度的故障特征.     

基于变分自编码器的雷达辐射源个体识别

针对雷达辐射源个体识别中特征提取困难和低信噪比下识别率低的问题,从图像角度出发提出了一种基于变分自编码器的雷达辐射源个体识别算法。基于信号时频分析,利用变分自编码器(variational auto-encoder, VAE)提取时频图像的深层特征,并采用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)获取特征中的主成分,最后将特征送入支持向量机进行分类识别。仿真结果表明:文中所提算法在识别效率和抗噪声性能等方面均优于其他传统算法。当信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)为0 dB时针对6个辐射源进行识别,可获得93%以上的识别率。该算法特征提取简单、系统实时性高,具有较高的工程应用价值。     

一种改进的ASM人脸特征点定位方法

传统主动形状模型(active shape model, ASM)利用主成分分析(principal component analysis, PCA)获得形状,根据主成分并结合形状参数建立起统计模型,该方法不能有效更新图像特征空间,会导致模型匹配失败。为了克服上述缺点,提出一种改进的特征提取方法。首先采用增量主成分分析(incremental principal component analysis,IPCA)更新图像集合的特征空间,并采用一种新的模型匹配算法定位目标特征点。改进的新方法不断更新图像特征空间且有效地描述训练样本间的相似性或差异性,新的匹配算法能避免计算协方差矩阵的逆矩阵,能有效降低计算误差。实验结果表明,改进的方法有效提高了定位精度,并降低了匹配的像素偏移值。     

核主成分分析网络的人脸识别方法

主成分分析网络(principal component analysis network,PCANet)是当前流行深度学习模型,在人脸识别、目标识别、纹理分类和手写体数字识别等方面有广泛应用。在PCANet方法基础上,该文提出基于核主成分分析网络(kernel principal component analysis network,KPCANet)的人脸识别方法。算法由四部分组成:主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)、二值化哈希、分块直方图。在Extended Yale B和AR两个经典人脸库上的实验结果表明,所提方法在识别性能上优于PCANet方法 ,算法对于不同光照、表情变化下的人脸有更好的识别率和鲁棒性。     

基于EEMD与模糊信息熵的旋转机械故障诊断方法

针对旋转机械故障识别率偏低的问题,提出一种基于EEMD与模糊信息熵的旋转机械故障诊断方法.该方法结合EEMD分解和模糊信息熵在特征提取方面的优势,构造出一种能够精细度量不同类别振动信号故障概率复杂度的特征集合.首先将原振动信号进行EEMD分解,获得若干个本征模态函数(IMFs);计算出前5个高频IMF分量的模糊信息熵组成高维特征集;利用LPP对高维特征集进行维数约简剔除冗余不相关特征;最后将约简后的样本集输入到KNN分类器中进行故障识别.用双跨转子实验台采集的数据对所述方法进行验证,并与EMD模糊熵、EMD模糊信息熵、EEMD模糊熵方法进行故障识别率对比,结果表明该方法能够有效提取转子振动信号的故障特征,并且具有更高的故障识别率.     

基于LTP和局部PCA的低分辨率人脸识别算法

针对单特征提取人脸识别算法识别率较低的问题,提出一种基于多特征融合的低分辨率人脸识别算法.首先,利用局部三值模式(local ternary pattern, LTP)和局部主成分分析(principal component analysis, PCA)提取低分辨率人脸特征,将其分割成若干块并统计各子块的特征直方图;其次,融合各子块的局部主成分分析和局部三值模式的直方图并级联各个分块,作为新的人脸特征;最后,通过卡方距离度量训练集和测试集直方图的相似度,采用最近邻算法识别相似度.实验结果表明,所提算法对环境和光照变化更具鲁棒性,识别率得到有效提升.     

基于动态核PCA的复杂废水处理过程在线故障检测

为了克服废水处理过程具有较强的非线性及动态特性,研究了基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的在线故障检测.首先在PCA的基础上引入核函数,构造核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)来优化模型结构,再通过嵌入动态模型来构造动态核主成分分析方法(DKPCA),最后对废水处理过程进行在线故障检测.基于某造纸厂废水数据,构建了偏移故障、漂移故障及精度下降故障,并进行仿真.研究结果表明,在偏移故障条件下,相较于PCA和KPCA方法,DKPCA的平方预测误差故障检测率分别提升了96.96％和87.87％,且在漂移故障条件下检测的灵敏度也有明显提升,验证了在废水时变性过程中DKPCA方法在线故障检测的有效性.