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基于小波包能量谱与主成分分析的轴承故障特征增强诊断方法 被引量：36
1
作者 郭伟超 赵怀山 +2 位作者 李成 李言 汤奥斐 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2370-2377,共8页
滚动轴承出现损伤时,采集的振动信号呈非平稳性,采用一般的时域和频域分析方法不能准确提取出振动信号的故障特征。根据小波包多分辨、精细化的分解特性,提出一种基于小波包能量谱与主成分分析(PCA)方法的滚动轴承故障诊断算法。将振动... 滚动轴承出现损伤时,采集的振动信号呈非平稳性,采用一般的时域和频域分析方法不能准确提取出振动信号的故障特征。根据小波包多分辨、精细化的分解特性,提出一种基于小波包能量谱与主成分分析(PCA)方法的滚动轴承故障诊断算法。将振动信号进行小波包分解,得到重点频率段信息的能量谱,提取能量谱作为特征向量;利用PCA方法对特征向量降维并减小噪声信号的干扰,获得增强的故障特征;利用层次聚类方法和改进的模糊c均值聚类算法对不同类型的滚动轴承故障进行识别,两种聚类方法都准确地识别出了不同的故障类型。实例验证结果表明,所提方法能够有效地提取振动信号中的有用故障特征,实现轴承故障类型的精确诊断。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 特征增强 小波包分解 能量谱 主成分分析
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微合金钢板表面裂纹缺陷分析 被引量：5
2
作者 张润生 《连铸》 2014年第3期35-38,共4页
用金相显微镜、扫描电镜及能谱仪对微合金钢板的表面裂纹进行了观察和分析,发现裂纹周围存在氧化圆点及脱碳,裂纹处表面及内部物质的能谱成分分析表明有保护渣成分存在,说明存在于铸坯上的微裂纹及少量夹渣缺陷是形成钢板表面裂纹的原因... 用金相显微镜、扫描电镜及能谱仪对微合金钢板的表面裂纹进行了观察和分析,发现裂纹周围存在氧化圆点及脱碳,裂纹处表面及内部物质的能谱成分分析表明有保护渣成分存在,说明存在于铸坯上的微裂纹及少量夹渣缺陷是形成钢板表面裂纹的原因,对减少该类裂纹的产生提出了建议。 展开更多
关键词 表面裂纹 显微组织 能谱成分
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扫描电镜+能谱系统在彩色显像管玻壳生产中的应用
3
作者 李战备 王晖 +2 位作者 常仓生 芦忠新 秦霄海 《安阳师范学院学报》 2000年第4期23-25,共3页
本文描述了一种在现代玻壳制造技术中对玻壳玻璃缺陷进行判断和分析的有效方法。将扫描电镜技术与能谱技术有机地结合起来 ,对玻璃缺陷形貌和成分的双重分析 ,使玻璃缺陷分析更为有效、快速、准确 ,并列出了部分实例 。
关键词 扫描电镜 能谱 形貌 成分
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探讨能谱计算机断层(CT)联合磁共振(MR)高分辨率管壁成像(HR-VWI)对颈动脉斑块成分的评估价值
4
作者 张雨晴 金海洋 李奎 《中国CT和MRI杂志》 2023年第9期55-57,共3页
目的探讨能谱计算机断层(CT)联合磁共振(MR)高分辨率管壁成像(HR-VWI)对颈动脉斑块成分的评估价值。方法回顾性分析82例采取颈动脉内膜剥脱术治疗的颈动脉粥样硬化患者病历资料,均于术前行颈动脉能谱CT与MR HR-VWI检查,并以病理结果为参... 目的探讨能谱计算机断层(CT)联合磁共振(MR)高分辨率管壁成像(HR-VWI)对颈动脉斑块成分的评估价值。方法回顾性分析82例采取颈动脉内膜剥脱术治疗的颈动脉粥样硬化患者病历资料,均于术前行颈动脉能谱CT与MR HR-VWI检查,并以病理结果为参照,分析此二者单独及联合评估颈动脉斑块成分的价值。结果82例患者,经术后病理学检查分析,共获得斑块194处,其中钙化斑块、纤维基质、血栓样组织及脂质分别为35处、55、44、60处;能谱CT检查出钙化斑块、纤维基质、血栓样组织及脂质分别有30、41、34、56处,MR HR-VWI检查出上述斑块成分分别有27、48、38、45处,能谱CT联合MR HR-VWI检查出上述斑块成分分别有34、54、43、59处;钙化斑块、纤维基质、血栓样组织及脂质中的CT值、有效原子序数、能谱曲线斜率,两两比较差异有统计学意义(P<0.05);能谱CT检查钙化斑块、纤维基质、血栓样组织、脂质成分与病理学检查结果的符合率分别为82.86%、74.55%、75.00%、88.33%,MR HR-VWI检查上述各斑块成分与病理学结果的符合率分别为77.14%、83.64%、81.82%、75.00%,能谱CT联合MR HRVWI联合与病理学结果的符合率分别为97.14%、96.36%、95.45%、98.33%,联合检查符合率均高于各自单独检查(P<0.05)。结论能谱CT与MR HRVWI均可有效分析颈动脉钙化斑块、纤维基质、血栓样组织及脂质成分,且此二者联合对颈动脉斑块成分的评估价值更高。 展开更多
关键词 能谱计算机断层 颈动脉斑块 MR高分辨率管壁成像 成分分析
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基于GASF与MSVM的放射性核素识别方法
5
作者 周思益 张江梅 +2 位作者 刘灏霖 冯兴华 张草林 《西南科技大学学报》 CAS 2023年第2期78-84,共7页
提出了一种基于格拉姆角和场(GASF)与基于Mahalanobis距离的支持向量机(MSVM)的核素识别方法。将核素γ能谱数据视为一维序列,利用GASF方法将能谱数据二维化,再利用双向二维主成分分析对二维化能谱数据进行降维以进行特征提取,设计MSVM... 提出了一种基于格拉姆角和场(GASF)与基于Mahalanobis距离的支持向量机(MSVM)的核素识别方法。将核素γ能谱数据视为一维序列,利用GASF方法将能谱数据二维化,再利用双向二维主成分分析对二维化能谱数据进行降维以进行特征提取,设计MSVM分类器并结合遗传算法进行参数寻优,实现对γ能谱(核素)的识别,利用Geant 4仿真核素γ能谱数据对本文算法与寻峰算法、SVD-SVM算法进行了对比实验,同时在真实核素γ能谱数据上进行了识别实验。结果表明:本文方法与同类方法相比,通过利用全谱信息,有效提高了核素识别准确率;在探测距离为20 cm内,对真实探测环境中得到的不同探测距离的核素能谱的平均识别率均高于96%,表现出良好的识别性能。 展开更多
关键词 Γ能谱 核素识别技术 格拉姆角和场 双向二维主成分分析 MAHALANOBIS距离 支持向量机
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小波包能谱构建综合评估函数的轴承退化评估 被引量：3
6
作者 杨帆 汤宝平 尹爱军 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第17期2352-2355,2368,共5页
针对传统的时域、频域特征不能明显地表征滚动轴承的早期退化特征的问题,提出了一种小波包能量谱结合主成分分析构建综合评估函数的滚动轴承早期性能退化评估方法。该方法以采集到的轴承正常工作时的振动信号作为训练样本,对样本进行小... 针对传统的时域、频域特征不能明显地表征滚动轴承的早期退化特征的问题,提出了一种小波包能量谱结合主成分分析构建综合评估函数的滚动轴承早期性能退化评估方法。该方法以采集到的轴承正常工作时的振动信号作为训练样本,对样本进行小波包能量谱计算,得到高维特征向量;再利用主成分分析方法降维并建立综合评估函数对早期性能退化区的数据进行判断。运用实测的滚动轴承全寿命实验数据进行检验,结果表明该方法能实现对滚动轴承早期性能退化的评估。 展开更多
关键词 小波包能量谱 主成分分析 早期退化评估 综合评估函数
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应用小波包能量谱及支持向量机实现安瓿内浮类异物的识别 被引量：2
7
作者 温江涛 王伯雄 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期2794-2799,共6页
为了解决安瓿内漂浮物与悬浮物的识别问题,提出了一种基于小波包能量谱的特征提取和基于支持向量机的识别方法。首先,通过图像序列差分及点检测分割提取杂质存在区图像作为目标区;然后,将目标区沿安瓿瓶轴线方向逐行叠加形成一维信号,... 为了解决安瓿内漂浮物与悬浮物的识别问题,提出了一种基于小波包能量谱的特征提取和基于支持向量机的识别方法。首先,通过图像序列差分及点检测分割提取杂质存在区图像作为目标区;然后,将目标区沿安瓿瓶轴线方向逐行叠加形成一维信号,对一维信号进行小波包分解,采用主成分分析法提取小波包分解特征向量中独立主成分;以小波包特征向量中独立主成分的能量谱作为异物类型特征,将提取的特征作为支持向量机的输入向量,采用序列最小优化方法实现训练样本快速分类。实验过程中选择不同类型的核函数和相应参数进行训练和测试,实验结果显示,相对于传统BP网络,SVM将识别用时减少近60%,识别精度提高了35%,能够满足在生产中对浮类杂质的提取和快速识别的要求。 展开更多
关键词 小波包能量谱 主成分分析 特征提取 支持向量机 类型识别
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绝缘子污秽等级的高光谱特征优化识别技术研究 被引量：1
8
作者 沈龙 钱国超 +3 位作者 彭兆裕 李谦慧 杨坤 马御棠 《电力工程技术》 北大核心 2022年第2期156-162,208,共8页
为解决传统污秽检测方法对输电线路绝缘子污闪防治的局限性,通常采用非接触式、高分辨率的高光谱技术研究污秽在线检测技术。为有效提取反应污秽度的光谱特征,削弱冗余与干扰信息的影响,文中提出一种基于小波包能量谱特征优化的绝缘子... 为解决传统污秽检测方法对输电线路绝缘子污闪防治的局限性,通常采用非接触式、高分辨率的高光谱技术研究污秽在线检测技术。为有效提取反应污秽度的光谱特征,削弱冗余与干扰信息的影响,文中提出一种基于小波包能量谱特征优化的绝缘子污秽等级识别技术。首先,对不同污秽等级的绝缘子样品的光谱图像进行背景分割,提取均匀覆污区像素点的光谱均值曲线;其次,对不同图像的光强均匀度差异、环境噪声进行预处理,并通过对数变换提升不同污秽等级间的可区分性;再次,对预处理后的光谱曲线进行小波包能量谱特征提取;最后,基于所提特征建立基于支持向量机(SVM)的污秽等级识别模型。实验结果表明,相比于采用全波段数据或主成分分析(PCA)特征数据作为输入,基于小波包能量谱特征建立的SVM污秽等级识别模型对样品识别准确率更高,可以达到99.8%。 展开更多
关键词 高光谱技术 绝缘子污秽等级 小波包能量谱 背景分割 支持向量机(SVM) 主成分分析(PCA)
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基于多尺度核独立成分分析的柴油机故障诊断 被引量：8
9
作者 刘敏 李志宁 +2 位作者 张英堂 范红波 詹超 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期892-897,共6页
为提高利用缸盖振动信号进行柴油机故障诊断的精度和速度,提出了一种基于多尺度核独立成分分析提取故障敏感频带的柴油机故障诊断方法。首先,提出奇异值能量标准谱对缸盖振动信号中的微弱冲击特征进行增强;然后,对信号进行固有时间尺度... 为提高利用缸盖振动信号进行柴油机故障诊断的精度和速度,提出了一种基于多尺度核独立成分分析提取故障敏感频带的柴油机故障诊断方法。首先,提出奇异值能量标准谱对缸盖振动信号中的微弱冲击特征进行增强;然后,对信号进行固有时间尺度分解,并基于相关性准则选择有效频带分量;最后,利用核独立成分分析消除有效频带之间的频带混叠,得到故障敏感信息集中的独立频带,并计算其自回归模型(auto regression model,简称AR)参数、模糊熵和标准化能量矩作为特征向量输入核极限学习机(kernel extreme learning machine,简称KELM)进行柴油机故障诊断。试验分析结果表明,该方法可以快速准确地提取缸盖振动信号中的柴油机故障敏感频带,增强故障敏感特征,故障诊断准确率达到99.65%。 展开更多
关键词 奇异值能量标准谱 固有时间尺度分解 核独立成分分析 故障敏感频带 柴油机故障诊断
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