二进制约束下的NMF方法及其应用

在普通非负矩阵分解(NMF)方法基础上提出了3个二进制约束非负矩阵分解(3bNMF)算法,对分解矩阵和恢复矩阵元素增加了二进制数的约束,从而更适合对二进制数据进行处理.分别给出了3bNMF算法在数字矩阵分解和有噪声情况下汉字偏旁部首提取中的应用实例,并与普通NMF方法所处理的结果进行了比较.     

内燃机优化VMD-CWD时频表征与BSNMF编码识别诊断方法

针对内燃机振动响应信号强耦合、弱故障特征的问题,提出一种基于参数优化VMD-CWD内燃机振动时频表征与BSNMF分块编码识别的故障诊断方法.利用变分模态分解(VMD)将内燃机振动信号分解成一组本征模态函数(IMF),并叠加IMF分量信号的Choi-Williams分布(CWD)获得时频聚集性良好,无交叉项干扰的振动谱图像.针对VMD分解过程中的参数选取问题,引入功率谱熵作为目标函数,对VMD的分解参数进行网格寻优,提高了VMD分解的自适应性.为了实现内燃机振动谱图像的自动识别诊断,在稀疏非负矩阵分解(SNMF)的基础上提出一种更容易收敛的分块稀疏非负矩阵分解算法(BSNMF),用来对内燃机振动谱图进行特征提取,并采用支持向量机对提取的特征参数直接进行模式识别.将本文方法应用于内燃机故障诊断实例中,结果表明:该方法能有效提取内燃机振动信号中的微弱故障特征,实现内燃机气门机构故障的自动诊断.     

基于NMF及其正交投影变换的数字水印算法

提出一种基于非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)及其正交投影变换的数字水印算法.利用NMF构造图像基于部分表示的基矩阵,将其正交并作为水印检测的密钥;将水印信息嵌入图像在正交基矩阵上投影的系数矩阵;再通过反变换重构图像.由于上述措施保持了NMF部分表示整体的能力,且改迭代运算为矩阵投影运算,因而算法在重构精度方面表现出明显的优势.将其应用到数字水印系统,并与文献[4]中实现的水印算法进行对比.实验结果表明,改进算法的鲁棒性更好,实用性更强.     

基于振动时频图像和D-S证据理论的内燃机故障诊断

为抑制循环波动性对内燃机故障诊断结果的影响,引入D-S证据理论,提出一种基于内燃机振动时频图像、局部非负矩阵分解、BP神经网络和D-S证据理论的内燃机故障诊断新方法。首先采用平滑伪魏格纳分布(SPWVD)方法对8种不同气门状态的缸盖振动信号进行分析得到振动时频图像,然后用局部非负矩阵分解(LNMF)方法提取时频图像的特征参数并组成训练集和测试集,用得到的训练集对BP神经网络进行训练,再把测试集输入到训练好的BP神经网络,将输出的结果转化为基本概率赋值,用Deng加权平均证据合成规则对同种状态下不同图像的证据进行合成,并利用合成后的结果进行诊断分类。实例分析结果表明,基于振动时频图像和D-S证据理论的内燃机故障诊断方法可以有效抑制内燃机循环波动性对诊断结果的影响,能够准确诊断不同类型的气门故障。     

一种基于NMF的零水印算法

提出一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)构造密钥的二值零水印算法.先对载体图像进行NMF变换得到基于部分表示的基矩阵和相应的系数矩阵;再将水印置乱并扩展为系数矩阵的大小,比较相同位置上的二值水印与系数阵元素二进制编码的某个高位面值;当结果相同时,标记其位置在一个空白矩阵中,该矩阵随后作为密钥来检测水印.经过这样处理,水印信息嵌入到系数阵元素的高位面却并没有改变其值,使得嵌入水印图像表现出较好的抗攻击性能.通过与DCT零水印算法的比较实验,证明了本文算法的有效性.     

改进的NSCT与NMF结合的图像融合方法

基于人类视觉系统和源图像特性,对基于非下采样Contourlet变换与非负矩阵分解(NMF)图像融合算法进行了改进.在非负矩阵分解过程中,适当地选取特征空间的维数能够获得原始数据的局部特征,低频部分使用非负矩阵分解的方法进行融合,高频部分使用活性测度和一致性验证的方法进行融合.实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,融合图像边缘的清晰度和连续性也较理想.     

改进的NSCT与NMF结合的图像融合方法

基于人类视觉系统和源图像特性,对基于非下采样Contourlet变换与非负矩阵分解(NMF)图像融合算法进行了改进。在非负矩阵分解过程中,适当地选取特征空间的维数能够获得原始数据的局部特征,低频部分使用非负矩阵分解的方法进行融合,高频部分使用活性测度和一致性验证的方法进行融合。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,融合图像边缘的清晰度和连续性也较理想。     

基于粗糙集理论的内燃机故障诊断专家系统

在故障诊断专家系统的基础上,引入粗糙集理论,并以信息系统属性值表为主要工具,专家系统中的规则进行约简并剔除不必要的属性,揭示了故障诊断信息中内的冗余性,降低了故障诊断专家系统构成的复杂性,并建立了简化后的决策规则。     

结合FDA与NMF的高光谱数据解混方法

高光谱图像解混是遥感图像处理的重要技术之一．利用非负矩阵分解（NMF）进行高光谱图像解混是近年来发展起来的一种方法．这种解混方法假设光谱具有稳定的光谱特性;但实际上光谱经常是多变的,这个现象影响着解混的精度．为了减小这一影响,首先利用Fisher判别分析（FDA）对高光谱数据进行线性变换,而后利用变换后的高光谱数据提出了一种FDA与NMF相结合的高光谱数据解混方法．实验表明新方法能够有效地提高解混精度与效率．     

基于NMF图像摘要的Web商品图像检索

提出了一种基于非负矩阵分解图像摘要的图像检索方法.算法首先进行平滑、边框裁剪等图像正规化处理,然后利用非负矩阵分解其灰度图像得到特征系数矩阵,再将其量化构造图像摘要,最后基于最短图像摘要的汉明距离进行图像相似性检索.实验分析结果表明,该摘要对图像多类修改均表现出良好健壮性,查全率和查准率都较基于颜色直方图和基于SIFT特征的方法有较大提高,可较好地满足Web商品图像检索要求.     

内燃机失火故障的神经网络诊断研究

提出了一种利用排气中HC、CO2、O2浓度和内燃机工况参数信息的内燃机失火故障诊断方法,并提出了描述内燃机失火程度的模糊评价指标,进行了内燃机有失火故障和无故障排气成分检测对比实验。利用实验数据和内燃机工况参数,通过Elman神经网络建立了失火程度评价指标与排气中HC、CO2、O2浓度以及内燃机工况参数之间关系的诊断模型,应用MATLAB软件对该模型进行学习训练,将训练好的神经网络模型应用于内燃机失火故障的诊断。结果表明,此模型能够正确诊断内燃机失火故障。     

基于Bayes判别法的内燃机气门间隙故障诊断

以内燃机气门振动信号经过经验模态分解（EMD）方法得到的固有模态函数的关联维数作为判别因子,建立内燃机气门故障诊断Bayes判别分析模型.以内燃机气门故障诊断Bayes判别分析模型计算判别样品的Bayes判别函数值,以最大对应的总体作为样品所归属的总体.对判别准则进行了评价,检验该判别模型的优良性.研究表明：Bayes判别分析模型回判估计误判率很低,为内燃机气门间隙故障诊断识别提供了一种有效的定量化分析方法.     

基于无线温度监测的内燃机连杆轴瓦故障诊断技术研究

针对内燃机连杆轴瓦故障频发且监测手段有限的技术难点,提出了基于无线温度监测的连杆轴瓦磨损类故障诊断方法。通过分析连杆轴瓦与轴径相对运动时的摩擦力学关系,在考虑润滑的前提下推导出轴瓦温升计算方程,作为基于温度监测的轴瓦故障诊断方法的理论依据;以TBD234V12型柴油机为对象,搭建连杆轴瓦故障模拟实验台模拟轴瓦磨损故障,并配置无线测温系统捕捉异常温度信号,对比正常情况下的温度信号可知,磨损的连杆轴瓦表面温度相比正常轴瓦温度有明显上升。理论和模拟实验结果表明,基于无线温度监测的内燃机连杆轴瓦故障诊断方法具有较高实用价值。     

内燃机缸盖振动信号的特性与诊断应用研究

研究了内燃机缸盖振动信号的时域、频域和循环波动特性,揭示了它的非平稳时变特点,提出抽区间采样分析与参数平均相结合的振动诊断方法,并给出在气门间隙异常和气门漏气故障诊断中的应用实例     

基于质心广义力监测的发动机故障诊断新方法

发动机的故障诊断大多只针对某一特定类型的故障,分析对象的特征与故障的映射关系不明确,且提取的特征通用性不好,导致发动机故障诊断发展缓慢,至今尚没有一套成熟的诊断系统可应用于实际。分析了基于振动的发动机故障诊断的国内外研究动向,提出将质心广义力作为汽车发动机故障诊断的分析对象,明确发动机故障诊断分析对象的特征与故障的映射关系,对于开辟发动机故障诊断方法的新途径具有重要意义。     

热气机发展中的若干问题

本文论述了热气机(即斯特林发动机)的工作原理,研究现状和热气机发展中的若干技术问题。并强调指出了在我国发展热气机的可行性。     

鉴别流形敏感的跨模态轴承故障诊断方法

目的 在实际应用中采集的原始多模态故障数据通常是包含大量噪声和冗余信息的非线性数据,如何从不同故障模态中提取有效的非线性故障特征仍是一个挑战性的问题。方法 提出了一种鉴别流形敏感的跨模态故障诊断方法,在该方法中首先借助相关分析理论在跨模态故障空间中构建了不同模态间的相关系数,并通过理论推导获得了相关系数的等价优化模型,然后利用局部近邻图构建了鉴别流形敏感散布,进而通过最大化不同模态间的相关性和最小化鉴别流形敏感散布,形成了鉴别流形敏感的跨模态故障诊断模型,并且在理论上推导出了该优化模型的解析解,从而能够从不同模态的故障数据中学习强鉴别力的非线性故障特征。结果 在德国帕德博恩轴承数据集和多模态轴承故障数据集上设计了针对性实验,实验结果显示在少量故障样本用于训练时即可获得良好的诊断准确性。结论 提出的方法是一种有效的跨模态故障诊断方法。     

接驳轨道交通的共享单车潮汐均衡时空分布模式

随着城市的高速发展,通勤高峰时期,地铁站区域“无车可租,无地可还”的情况严重影响了通勤效率,研究接驳轨道交通的共享单车的潮汐均衡特征,为单车调度提供科学的决策依据,具有重要意义。本文以深圳市为研究区,使用工作日早高峰的接驳骑行订单数据,考虑地铁站和出入口两层面的潮汐均衡性分类,从单车调度角度将出入口划分为无需调度型、站内调度型和站外调度型,使用非负矩阵分解方法划分出入口流量时空分布类别,确定调度时间。结果表明,将接驳轨道交通的潮汐均衡分析聚焦到出入口层面,精确划分出入口调度类型,确定调度方式和产生调度需求的时间,可为单车管理者进行车辆调度提供可靠的数据支持。     

基于灰色系统理论的内燃机故障诊断

在传统诊断技术的基础上,结合灰色系统理论,提出了内燃机灰色故障诊断系统,并运用灰色关联度对样本进行聚类分析,实现对设备运行状况的监测与诊断。实例表明该方法简单实用,具有一定的工程应用价值。     

基于小波分析的故障诊断

对信号进行特征提取,是故障诊断的关键。突变信号往往对应着某类故障,如果能对突变信号进行有效识别,就能达到故障诊断的目的。对如何从混有噪声的振动信号中有效识别出突变信号,本文进行了一系列方法研究。