基于VMD-MPE-KPCA特征提取与MRVM相混合的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号在强噪声环境下出现非线性、非平稳、强干扰特性,进而导致故障特征难以提取及故障诊断准确率低的问题,提出变分模态分解(VMD)-多尺度排列熵(MPE)-核主元分析(KPCA)特征提取与多分类相关向量机(MRVM)相混合的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先通过VMD-MPE进行滚动轴承振动信号的高维故障特征提取,其次对提取的故障特征进行KPCA可视化降维,最后将降维后的故障特征输入可实现不同样本概率输出的MRVM进行滚动轴承故障诊断.通过美国西储大学的滚动轴承故障数据集对该方法的有效性进行验证,结果表明提出的VMD-MPE-KPCA特征提取与MRVM相混合的滚动轴承故障诊断方法能够有效提取和识别滚动轴承故障特征,所提出的混合智能故障诊断方法与相关文献报道的故障诊断方法相比较,故障识别准确率达到了99.18%.     

基于时频联合特征提取的风电机组齿轮箱齿轮磨损程度识别

针对风电机组齿轮箱齿轮发生磨损故障时其声信号非平稳非线性的特点,提出一种基于小波域倒谱的时频域联合特征提取,并与支持向量机相结合的方法,对齿轮磨损程度进行识别.特征提取部分选用db3小波对原始声信号进行三层小波包分解,对每一个节点分别进行小波包重构,计算出重构信号的能量值并进行归一化;对重构信号进行倒谱变换并选取频域异常幅值对应的频率作为特征值,形成一个八维的特征向量;以波形、峰值、峭度、脉冲、裕度五个时域因子组成时频联合特征向量作为原始信号的特征输入;用支持向量机作为模式识别的工具.试验结果表明,基于时频联合特征的分析相对于单特征提取在一定程度上提高了故障识别的准确率.     

煤矿通风机故障诊断的小波包方法

针对常用的时域和频域分析在诊断通风机故障时存在不能同时诊断出故障时间和类型的瓶颈问题,提出基于小波包分解的煤矿通风机故障诊断方法.在分析通风机故障特征的基础上,利用时频两域都具有表征信号特征能力的小波,对采集来的通风机振动信号进行小波包分解,利用分解的小波系数,在各个频段上进行小波信号重构,并计算信号各个频段的能量特征值,提取故障特征,诊断故障发生的时间和故障类型.经实际验证,小波包分解能将故障信号有效的划分到不同的频段内,而且时域和频域局部化特性好,能有效的诊断出通风机故障,具有良好的理论意义与工程应用价值.     

基于小波包和改进多元LS-SVM 的滚动轴承故障模式识别

为了实现对故障轴承的特征提取和对故障特征的准确分类,该文提出了应用小波包变换与改进的多元最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合进行滚动轴承故障模式识别的方法.首先,利用小波包对滚动轴承振动信号进行分解和重构,并构造特征向量;然后,针对传统的单个核函数不能兼顾学习能力和泛化能力的缺点,提出了应用混合核函数对多元LS-SVM进行改进的算法;最后,将特征向量作为输入,分别应用于常用核函数和基于混合核函数的多元LS-SVM对滚动轴承故障类型进行仿真判别对比实验.结果证明了所设计方法的有效性.     

滚动轴承故障程度识别

针对实际运行滚动轴承的故障程度问题,提出一种诊断滚动轴承故障程度的方法.深入研究滚动轴承的故障机理、振动信号的时域特征以及不同程度故障对滚动轴承运行的影响进行了,广泛分析振动特征提取方法和支持向量机的算法,采用了小波包能量法提取状态特征,使用新型二叉树支持向量机的多类分类算法.实验结果表明采用小波包提取状态特征和支持向量机可以滚动轴承故障程度识别,模型的学习、泛化能力强.     

基于故障敏感分量和改进K近邻分类器的故障状态识别

针对故障状态下的滚动轴承振动信号非线性非平稳性强、噪声干扰大导致的故障敏感特征提取难的问题,在对轴承振动信号进行局域均值分解（local mean decomposition,LMD）的基础上,提出了一种基于故障敏感分量的特征提取与改进K近邻分类器（K-nearest neighbor classifier,KNNC）的故障状态辨识方法。该方法采用相关系数法对LMD分解出的振动分量进行故障敏感性的量化表征,然后对筛选出的信号分量进行时域/频域的特征提取,构建不同故障状态下的特征样本集。为加快故障状态识别速度,排除不良样本的影响,提出一种基于二分K均值聚类的改进KNNC算法,精简了大容量的训练样本,有效去除不良特征样本和干扰点。实验结果表明,以敏感分量特征作为输入的改进KNNC算法能够快速准确地识别轴承不同故障状态。     

利用非线性流形学习的轴承早期故障特征提取方法

针对早期故障微弱特征难以提取的问题,提出了一种基于非线性流形学习的滚动轴承早期故障特征提取方法.在由时域指标和小波频带能量组成的原始特征空间中,结合局部切空间排列学习算法的特点,采用散布矩阵分类测度指标,实现了局部邻域的优化选取,从而提取出最优的敏感故障特征.通过实例应用,表明该方法有效地克服了主分量分析和非线性核主分量分析方法的不足,提取的融合特征敏感性更好,从而提高了故障模式的分类性能,实现了轴承的早期故障诊断.     

基于db10小波的电机轴承故障信号分析

滚动轴承故障诊断的关键是对振动信号进行分析和处理,并提取滚动轴承的故障特征。由于大多数滚动轴承故障振动信号是非平稳信号,因此需要选择适合于非平稳信号分析和处理的方法。小波变换具有多分辨率分析的特点,并且在时域、频域都具有表征信号局部特征的能力,本文采用具有良好特征提取能力的db10小波进行分析。通过对实验数据的分析,验证了所提方法的有效性。     

声信号分析方法在轴承故障诊断中的应用

由于轴承故障声信号的混响及临近的机械设备的噪声,造成声信号的频域分析很困难.通过小波变换原理,对滚动轴承故障声信号进行时频分析.通过对声信号的多尺度分解,分离出由故障造成的声信号突变.实验结果表明,较之以往的时域、频域信号处理技术,该方法对声音信号分解更趋合理,是一种可靠和有效的滚动轴承故障诊断新方法.     

基于EEMD-Renyi熵和PCA-PNN的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障特征提取与状态监测问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、Renyi熵、主元分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的新方法.首先,将轴承振动信号通过EEMD分解成一组本征模态函数(IMF),计算每个IMF分量的Renyi熵值作为表征故障特征的向量,采用主元分析(PCA)对特征降维,提取主元输入概...     

基于多生理信息迁移学习的脑力负荷分类

在复杂的人机系统中,保持对实验人员脑力负荷状态的监测对于维护人机系统的安全、高效运行具有极为重要的理论和应用意义。针对现有脑力负荷分类方法识别率低及实际应用时测试样本数据偏移问题,提出了采用迁移学习及脑电和心电特征融合的脑力负荷分类识别方法。基于多任务航空情境操作的MATB-II平台同步采集12名健康受试者的脑电信号和心电信号,分别从时域和频域上提取各生理信息特征并进行融合,在此基础上引入迁移学习,基于迁移成分分析(transfer component analysis, TCA)方法进行特征空间变换,实现源域和目标域的边缘分布适配,并进行脑力负荷分类。实验结果表明,基于多生理信息特征融合识别率高于传统脑力负荷识别方法,使用迁移学习可取得较高的识别准确率,为多生理信息脑力负荷分类研究提供了新方法。     

支持向量机在刀具磨损多状态监测中的应用

基于多传感器信号、采用多分类支持向量机(support-vector-machine,SVM)实现了刀具监测的多状态辨识.通过对切削过程中的多向切削力和振动信号等多传感器信息进行分析,分别获得时域、频域和小波域的信息作为磨损分类特征;同时,运用基于一对多(one-versus-all,OVA)的多分类支持向量机对刀具不同磨损状态下的特征数据样本进行训练和识别.对切削过程中不同磨损状态的分类结果表明,多分类支持向量机具有出色的学习能力,能够实现在小样本情况下的不同磨损阶段分类,并具有较高的识别精度.     

基于遗传算法和概率神经网络提高脑机接口中脑电信号识别率

针对脑机接口（BCI）研究中存在脑电信号（EEG）识别率低的问题,提出一种基于遗传算法（GA）和概率神经网络（PNN）的GA—PNN识别方法．用该方法对EEG提取时频特征,构成模式识别的初始特征．以训练样本识别正确率为适应度函数,采用GA对初始特征进行组合优化．基于优选后的特征,用PNN对测试样本进行分类．该方法使EEG识别正确率达到92．499／5,与2003年BCI国际竞赛最好的处理结果（88．7％）相比,提高近4％,为BCI中EEG的识别提供了有效的手段．     

天线时域近场测试平面的结果显示系统

为了解决时域近场平面测试中结果显示系统配套的问题,通过修改数据处理过程中的计算方式,输出不同的显示数据格式,提出了一种应用于倾斜主瓣的主平面剖分方法,在频域范围内对倾斜主瓣的主平面剖分进行了研究,给出了一种实用的新型倾斜主瓣主平面剖分与显示方法,得到一套较为完善的时域结果显示系统.研究结果表明,该系统实现了时域动态显示功能,达到了时域近场平面测试系统时域分析的要求,基本满足时域近场平面天线测试需要.     

基于语言特性的中文领域术语抽取算法

提出一种基于语言特性的中文领域术语自动抽取算法.集成领域耦合性、领域相关性和领域一致性3种语言特性建立统计模型进行中文领域术语的自动抽取.提出基于困惑度衰减比率的自动评价方法,使用该评价方法对术语抽取算法进行了比较评估.实验结果表明,该算法与基于互信息和似然度的方法相比,在准确率和召回率方面都有较大提高.     

基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断

基于数据驱动方法诊断滚动轴承故障时,不同工况下的数据特征分布差异会导致模型诊断性能严重下降.针对这一问题,提出了基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断方法.首先利用卷积神经网络对带标记的源域样本和无标记的目标域样本进行特征提取;然后通过2个全连接分类器进行故障分类;最后通过分步优化分类损失、域最大平均差异损失和分...     

滑跑中的喷气式战斗机的被动声时频特性

为了分析滑跑中的战斗机的被动声信号的时域、频域、时频分布、能量最大值所对应的频率分布等特性,利用自相关方法、功率谱估计、时频分析和能量极大值所对应的频率等分析方法,对战斗机的声信号的时频特性进行描述。通过2个典型声信号的对比分析,发现飞机起飞瞬间的被动声信号是滑跑中的战斗机的被动声信号的一个新的重要特征;其频率分布具有频率成分高、分布范围广等特点。认为将战斗机的2个主要声特征,即CPA时刻和起飞瞬间的被动声特征联合考虑将有助于实现目标的精确定位和追踪。     

基于主题特征的Email分类研究

针对基于词语特征的Email分类综合性能（F-score）较低的问题,提出一种基于主题特征的Email分类方法.该方法利用领域知识及统计信息,从Email的词语特征空间中提取主题特征,并利用提取出的主题特征实现Email分类.通过对1080封Email进行分类测试,结果表明,由于主题特征能够更加准确地表达Email的主题思想,因此,与基于词语特征的分类方法相比,该方法在针对Email的全文及标题实现分类时,将平均F-score分别提高了13.16%和17.16%,从而使平均F-score提高到72.37%,基本可以满足实际应用的需求.     

基于CAD的产品装配特征多层映射数学模型

用数学方法描述了产品设计特征和装配特征信息,应用集合论在特征信息描述的基础上,探讨了特征映射机理,通过多层特征映射,建立了产品从设计域以装配城的特征映射数学模型,为并行工程中多域特征映射理论的研究奠定了基础。     

基于产品特征的领域情感本体构建

研究构建领域情感本体,显式描述产品与产品部件、产品与产品属性之间的语义关系;设计词性模式匹配方法提取特征词和情感词的固定搭配,并采用评论句的极性标签结合否定词典,逆向推测搭配组合的情感极性,建立特征词与情感词的关联关系;进一步设计本体节点匹配规则进行情感分析,提高对电商网站评论文本情感分析的性能. 实验结果表明,领域情感本体的构建有利于消除情感词的领域依赖性及识别评论中的隐性特征.