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强背景噪声条件下自适应图卷积神经网络的航空发动机附件机匣故障诊断方法 被引量:27
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作者 余晓霞 汤宝平 +1 位作者 魏静 邓蕾 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期78-86,共9页
针对强背景噪声条件下航空发动机附件机匣故障难以诊断的问题,提出了自适应图卷神经网络(AGCNet)航空发动机附件机匣故障诊断方法。将航空发动机附件机匣振动信号通过小波包进行分解,并将小波包系数矩阵定义为包含节点与边的图。在图卷... 针对强背景噪声条件下航空发动机附件机匣故障难以诊断的问题,提出了自适应图卷神经网络(AGCNet)航空发动机附件机匣故障诊断方法。将航空发动机附件机匣振动信号通过小波包进行分解,并将小波包系数矩阵定义为包含节点与边的图。在图卷积神经网络中构建自适应图卷积核,基于切比雪夫多项式设计了一种自适应图卷积操作,通过自适应图卷积核对图中节点与边进行特征提取,增强模型在强噪声条件下的泛化性。最后利用全连接层进行特征抽取,进而实现航空发动机附件机匣故障。应用案例表明所提自适应图卷积神经网络模型(AGCNet);在强背景噪声条件下对航空发动机附件机匣故障平均诊断精度为86.42%,均高于LeNet、ResNet以及GCNet模型。能够有效识别故障,可应用于航空发动机附件机匣故障诊断。 展开更多
关键词 航空发动机附件机匣 自适应图卷积神经网络 强背景噪声 故障诊断
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强背景光下LED交通灯的可见光通信误码率分析 被引量:13
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作者 秦岭 郝雅楠 +1 位作者 杜永兴 巨永锋 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期676-681,共6页
LED交通灯的可见光通信将成为室外智能交通系统的发展方向。为了研究和克服信道中强背景光噪声对LED交通灯的可见光通信系统的干扰,对其通信信道建立强背景光噪声模型,分别构建了脉冲位置调制(PPM)、扩频(Gold码)、Gold码+PPM三种不同... LED交通灯的可见光通信将成为室外智能交通系统的发展方向。为了研究和克服信道中强背景光噪声对LED交通灯的可见光通信系统的干扰,对其通信信道建立强背景光噪声模型,分别构建了脉冲位置调制(PPM)、扩频(Gold码)、Gold码+PPM三种不同调制下的通信系统。首先分析了强背景光的相关参数,然后对PPM、Gold码、Gold码+PPM三种不同调制下系统误码率性能进行了比较。结果表明,接收机的视场角越小,接收机的直径越小,则通信系统受到背景光噪声的干扰就越小;在相同检测面信号功率下,太阳直射背景光噪声比扩展背景光更加影响系统通信性能;在同一背景光下,误码率最低的是PPM调制,其次是Gold码,Gold码+PPM的系统误码率最高。以扩展背景光的误码率达到10^(-4)作为参考,PPM通信系统分别比Gold码、Gold码+PPM通信系统低0.125和0.5 W的检测面信号功率。 展开更多
关键词 强背景光 LED交通灯 脉冲位置调制 可见光通信 误码率
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基于扩展型Duffing振子的局部放电信号检测方法研究 被引量:9
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作者 曾喆昭 周勇 胡凯 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期136-142,共7页
目前,小波阈值去噪法、数字滤波法、傅里叶频域变换法等常用的微弱信号检测方法所能达到的最低检测信噪比为-10 d B,而双向环形耦合Duffing振子能达到的最低检测信噪比为-20 d B.但是,现场检测时常常会出现更低信噪比的放电脉冲信号,因... 目前,小波阈值去噪法、数字滤波法、傅里叶频域变换法等常用的微弱信号检测方法所能达到的最低检测信噪比为-10 d B,而双向环形耦合Duffing振子能达到的最低检测信噪比为-20 d B.但是,现场检测时常常会出现更低信噪比的放电脉冲信号,因此现有检测方法就很难满足信号检测的实际需求.为了有效解决该难题,研究了一种扩展型Duffing振子的微弱脉冲信号检测的新方法.该方法的主要思想是使用广义时间尺度变换,将Duffing振子模型变换为扩展型Duffing振子模型,有效扩展了微弱信号的频率检测范围.仿真结果表明,扩展型Duffing振子不仅具有良好的噪声免疫特性,而且能有效检测到信噪比低至-40 d B的局部放电微弱脉冲信号,进一步扩展了现有Duffing振子微弱信号检测方法的检测范围和应用领域. 展开更多
关键词 扩展型Duffing振子 微弱信号检测 局部放电脉冲信号 强噪声背景
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基于EEMD和GA-LSTM算法的行星齿轮故障诊断方法 被引量:5
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作者 陶浩然 许昕 +2 位作者 潘宏侠 王同 徐轟钊 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第11期1700-1708,共9页
在强烈的背景噪声下,如何较好地提取行星齿轮的微弱故障特征,这是行星齿轮故障诊断领域需要解决的难题。针对行星齿轮振动信号的非线性和非平稳性,为了提高其故障诊断的准确性,提出了一种利用遗传算法优化的长短时记忆网络(GA-LSTM)和... 在强烈的背景噪声下,如何较好地提取行星齿轮的微弱故障特征,这是行星齿轮故障诊断领域需要解决的难题。针对行星齿轮振动信号的非线性和非平稳性,为了提高其故障诊断的准确性,提出了一种利用遗传算法优化的长短时记忆网络(GA-LSTM)和集合经验模式分解(EEMD)的行星齿轮故障诊断方法。首先,通过试验采集了4种行星齿轮故障类型的振动信号,并采用EEMD方法将行星齿轮的原始振动信号分解为6个本征模态函数(IMF)分量,将其作为特征分量以便进一步处理;然后,使用遗传算法(GA)对LSTM网络的超参数进行了优化,以提高故障类型识别的准确性;最后,将特征分量输入到已经训练好的GA-LSTM模型中,将其网络模型作为最终分类器,对行星齿轮进行了故障诊断识别,并通过对比未经优化的网络,以及在原始信号中人为地加入噪声模拟的实际工程信号,验证了基于EEMD和GA-LSTM算法的有效性和泛化性。研究结果表明:训练后的网络实现了不到2%的损失率,具有良好的稳定性,GA-LSTM方法故障分类精度达到了94.17%;与未经优化的网络相比,GA-LSTM模型的验证精度高于LTSM,该网络模型在所有分量上都表现出更好的时序性能,在识别添加了噪声的工程信号时,也能保持较高的故障诊断精度,从而表明其在行星齿轮故障诊断中的优越性。该研究在提高机械传动设备故障诊断能力方面有一定的理论参考价值。 展开更多
关键词 齿轮传动 强背景噪声 微弱故障特征 集合经验模态分解 长短时记忆网络 分类精度 特征提取 遗传算法
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基于变分模态分解和卷积神经网络融合的滚动轴承故障诊断方法 被引量:5
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作者 李魁 隋新 +3 位作者 刘春阳 李济顺 徐彦伟 杨芳 《机械传动》 北大核心 2022年第11期134-140,共7页
针对在强烈背景噪声影响下的滚动轴承故障特征提取困难,提出了一种基于变分模态分解与卷积神经网络融合的滚动轴承故障诊断方法。将原始振动信号分解为多个模态分量,结合皮尔逊相关系数作为自动分解终止阈值和最优模态分量选取指标;针... 针对在强烈背景噪声影响下的滚动轴承故障特征提取困难,提出了一种基于变分模态分解与卷积神经网络融合的滚动轴承故障诊断方法。将原始振动信号分解为多个模态分量,结合皮尔逊相关系数作为自动分解终止阈值和最优模态分量选取指标;针对轴承故障特征构建卷积神经网络,将最优模态分量作为输入以提取、分类故障类型。试验结果表明,所提方法能够精确诊断滚动轴承故障,为强噪声影响下的滚动轴承故障识别提供了新的思路。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 强背景噪声 变分模态分解 卷积神经网络
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骨导麦克风语音盲增强技术研究现状及展望 被引量:4
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作者 张雄伟 郑昌艳 +2 位作者 曹铁勇 杨吉斌 邢益搏 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第5期769-778,共10页
骨导麦克风是一种非声传感器,由于其语音传输通道天然屏蔽了周围环境噪声的影响,因而具有很强的抗噪性能,已在多种强噪声环境的语音通信中发挥重要作用。由于人体传导的低通性能以及传感器工艺水平的限制等,骨导语音听起来比较沉闷、不... 骨导麦克风是一种非声传感器,由于其语音传输通道天然屏蔽了周围环境噪声的影响,因而具有很强的抗噪性能,已在多种强噪声环境的语音通信中发挥重要作用。由于人体传导的低通性能以及传感器工艺水平的限制等,骨导语音听起来比较沉闷、不够清晰,增强骨导语音对进一步改善强噪声环境下的语音通信质量以及骨导产品的推广具有重要意义。骨导麦克风语音盲增强在语音增强阶段仅拥有骨导语音信息,相比于融合带噪气导语音的增强,这种直接的增强方式具有更广泛的应用前景。本文在分析骨导语音特点的基础上,梳理总结了无监督频谱扩展法、均衡法和谱包络转换法等3种骨导麦克风语音盲增强方法,并展望了骨导麦克风语音盲增强研究的发展方向。 展开更多
关键词 骨导麦克风 语音盲增强 强背景噪声 非声传感器
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内蒙古东部预警基准站同台测震与强震背景噪声特征 被引量:2
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作者 郭延杰 安全 +2 位作者 包莹 冯超 王玥 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2023年第7期761-766,共6页
对内蒙古东部地区不同区域5个预警基准站同台测震和强震在2022-06的连续波形数据进行背景噪声特征分析。结果表明,5个预警基准站测震的RMS值均低于强震,且RMS值在30 d内变化不大,背景噪声源较为稳定。各基准站测震与强震1~20 Hz频带内... 对内蒙古东部地区不同区域5个预警基准站同台测震和强震在2022-06的连续波形数据进行背景噪声特征分析。结果表明,5个预警基准站测震的RMS值均低于强震,且RMS值在30 d内变化不大,背景噪声源较为稳定。各基准站测震与强震1~20 Hz频带内各频点噪声功率谱均受人为活动影响,呈现较强的规律性,主要体现在大于2 Hz频段。对比功率谱密度(PSD)概率密度函数(PDF)分布发现,强震在记录小于10~(-1) Hz噪声信号时不可靠,且在14 Hz左右的峰值频段会受近场干扰影响。 展开更多
关键词 预警基准站 测震 强震 背景噪声 PSD
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高分七号卫星激光载荷指向变化规律分析及应用 被引量:3
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作者 伍煜 龙小祥 +3 位作者 杨坚 韩启金 李庆鹏 李松 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第23期228-236,共9页
作为我国自主研制的首颗1:10000比例尺立体卫星,高分七号(GF-7)卫星搭载的全波形激光测高仪和双线阵光学相机为全球范围内数字高程模型的建立提供了新的途径。为确定激光脚点在双线阵立体影像中的位置,进而实现两者的复合测绘功能,监视... 作为我国自主研制的首颗1:10000比例尺立体卫星,高分七号(GF-7)卫星搭载的全波形激光测高仪和双线阵光学相机为全球范围内数字高程模型的建立提供了新的途径。为确定激光脚点在双线阵立体影像中的位置,进而实现两者的复合测绘功能,监视激光指向的足印相机和双线阵相机一般需要在白天同时工作,以确定激光光斑在双线阵相机图像坐标系下的位置。采用同步曝光模式时,足印相机中的光斑图像往往与地物和云层重叠,在强背景噪声条件下由足印相机图像提取的光斑中心精度较差,甚至无法提取光斑中心。基于多轨足印相机图像的分析,激光器在连续工作时,光斑中心随其工作时间的增加在X方向正向偏移并呈现一定的线性,其线性变化规律受激光器出光能量波动的影响;而在Y方向上则基本稳定,可以采用分段线性拟合、数据插值的方式来获取强背景噪声条件下光斑中心的位置,从而提升激光数据的利用效率。激光指向的变化规律也为后续激光载荷系统误差标定与计算提供了依据和参考,也为后续激光测高仪数据的分析和处理提供了新的思路。 展开更多
关键词 遥感 高分七号卫星 激光测高仪 激光指向 足印相机 强背景噪声 光斑中心
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一种基于随机共振的无人机侦察图像增强方法 被引量:2
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作者 刘进 《舰船电子对抗》 2018年第2期92-97,共6页
为了提升强背景噪声下的无人机侦察图像识别及目标特征提取能力,提出了一种基于随机共振的无人机侦察图像增强方法。该方法借助随机共振系统具有的利用噪声增强信号的独特性质,通过研究侦察图像信号、噪声和非线性随机共振系统三者之间... 为了提升强背景噪声下的无人机侦察图像识别及目标特征提取能力,提出了一种基于随机共振的无人机侦察图像增强方法。该方法借助随机共振系统具有的利用噪声增强信号的独特性质,通过研究侦察图像信号、噪声和非线性随机共振系统三者之间的共振匹配关系,采用调节随机共振系统参数的方式,使得三者之间达到匹配状态产生随机共振现象,实现将有害噪声转变为增强侦察图像的有利因素。理论分析和系统仿真结果表明,该方法可以有效改善强背景噪声下的侦察图像识别性能,预计在无人机军事侦察、目标监视、毁伤效果评估等领域具有潜在的应用价值。 展开更多
关键词 强背景噪声 侦察图像 随机共振 图像识别
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强噪声条件下原子重力仪小波降噪适应性研究
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作者 李冬毅 覃方君 +2 位作者 李安 黄春福 吴岳洋 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2023年第2期52-58,共7页
为消除海洋原子重力仪测量数据中的强背景噪声,提升海洋重力场测定精度,研究了不同阈值量化方法下小波降噪算法在海洋原子重力仪数据处理中的适用性问题。首先,通过仿真试验,以数字滤波器作参考,比较了多种阈值计算方法、多种阈值选取... 为消除海洋原子重力仪测量数据中的强背景噪声,提升海洋重力场测定精度,研究了不同阈值量化方法下小波降噪算法在海洋原子重力仪数据处理中的适用性问题。首先,通过仿真试验,以数字滤波器作参考,比较了多种阈值计算方法、多种阈值选取规则下的小波降噪算法对不同强背景噪声的滤波效果,指明了最适合用于船载原子重力仪测量数据降噪的阈值量化方法;然后,结合本课题组的湖上动态测量数据,对仿真试验得到的结论加以验证。结果表明:强背景噪声条件下,小波降噪的滤波效果受阈值量化方法选择的影响会有很大的差异,不同阈值计算方法中,固定阈值计算方法对应的降噪效果最好,滤波后信号信噪比至少提升49 dB,精度较数字滤波器至少提升7.6%;不同阈值选取规则中,软阈值选取规则对应的降噪效果最好,无需利用改进阈值选取规则进行优化。 展开更多
关键词 小波降噪 原子重力仪 信号处理 强背景噪声
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基于随机共振的强噪背景下船舶辐射噪声检测 被引量:1
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作者 杨文忠 张贤亮 谢晶 《指挥控制与仿真》 2018年第3期98-103,共6页
随着现代舰船辐射噪声谱级的大幅降低,被动声呐所接收到的水声信号的强度也相应降低。在远海情况下,实际接收到的信号信噪比都是很低的。常规的线性检测方法在高信噪比情况下都可以取得很好的检测效果,但是在信噪比很低的情况下,目标信... 随着现代舰船辐射噪声谱级的大幅降低,被动声呐所接收到的水声信号的强度也相应降低。在远海情况下,实际接收到的信号信噪比都是很低的。常规的线性检测方法在高信噪比情况下都可以取得很好的检测效果,但是在信噪比很低的情况下,目标信号几乎被强噪声完全淹没,检测效果极差,大大降低了检测概率。将非线性处理手段双稳态随机共振引入水声信号的检测,通过实验仿真验证了该方法可以实现低信噪比(-20dB甚至-30dB)情况下的目标信号的检测,对比常规检测方法,该方法可以突破极低信噪比的束缚,具有很好的应用前景及研究价值。 展开更多
关键词 船舶辐射噪声 双稳态随机共振 强背景噪声 功率谱估计
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基于改进Laplace小波和改进卷积神经网络的压裂车动力端轴承故障识别 被引量:2
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作者 林华钊 王迪 鲁国阳 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第5期691-698,共8页
在强背景噪声工况下,压裂车动力端轴承振动信号故障特征较微弱,导致轴承故障诊断的准确率较低。针对这一问题,提出了一种基于改进Laplace小波(ELW)和改进卷积神经网络(ECNN)的压裂车动力端轴承故障识别方法。首先,采用了一种Laplace小... 在强背景噪声工况下,压裂车动力端轴承振动信号故障特征较微弱,导致轴承故障诊断的准确率较低。针对这一问题,提出了一种基于改进Laplace小波(ELW)和改进卷积神经网络(ECNN)的压裂车动力端轴承故障识别方法。首先,采用了一种Laplace小波振荡频率参数选取策略,使Laplace小波搜寻到了最佳频率参数;然后,采用改进Laplace小波,对采集到的压裂车动力端轴承故障振动信号进行了降噪处理,并在卷积神经网络(CNN)的基础上引入了自注意力机制和编码器、解码器结构,设计出了改进卷积神经网络(ECNN)模型;最后,将压裂车动力端轴承降噪后的信号输入改进卷积神经网络,进行了自动特征提取和故障识别;为了验证该方法的有效性和先进性,将其与其他方法(模型)进行了对比分析。研究结果表明:采用基于改进Laplace小波与和改进卷积神经网络的方法(模型),对压裂车动力端轴承故障进行识别的准确率可高达99.67%,单个样本的测试时间仅为0.14 s;在识别准确率、召回率、F1得分和统计检验等方面,与其他方法(模型)相比,基于改进Laplace小波与改进卷积神经网络的组合模型具有更为优秀的故障识别性能。 展开更多
关键词 压裂车 强背景噪声工况 自动特征提取 故障识别 改进Laplace小波 改进卷积神经网络
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