针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)及马氏距离敏感阈值的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行LMD分解,获得一系列乘积函数(Production Function,PF),有的PF分量包含的故障...针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)及马氏距离敏感阈值的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行LMD分解,获得一系列乘积函数(Production Function,PF),有的PF分量包含的故障信息多,有的包含的少,为此采用K-L散度法提取出主要PF分量;计算主要PF分量的时域参数指标,将其组合成特征向量,根据马氏距离提出马氏距离敏感阈值来表征不同的故障状态,取多组正常信号的特征向量均值作为标准特征向量,计算未知特征向量与标准特征向量的马氏距离敏感阈值,从而对其故障状态进行识别。试验结果表明,在不同转速下,该方法能够有效的对滚动轴承故障进行识别,且效果较EMD方法好。展开更多
传统的视觉词典模型(Bag of Visual Words Model,Bo VWM)中广泛存在视觉单词同义性和歧义性问题.且视觉词典中的一些噪声单词—"视觉停用词",也会降低视觉词典的语义分辨能力.针对这些问题,本文提出了基于近义词自适应软分配...传统的视觉词典模型(Bag of Visual Words Model,Bo VWM)中广泛存在视觉单词同义性和歧义性问题.且视觉词典中的一些噪声单词—"视觉停用词",也会降低视觉词典的语义分辨能力.针对这些问题,本文提出了基于近义词自适应软分配和卡方模型的图像目标分类方法.首先,该方法利用概率潜在语义分析模型(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)分析图像中视觉单词的语义共生概率,挖掘图像隐藏的语义主题,进而得到语义主题在某一视觉单词上的概率分布;其次,引入K-L散度度量视觉单词间的语义相关性,获取语义相关的近义词;然后,结合自适应软分配策略实现SIFT特征点与若干语义相关的近义词之间的软映射;最后,利用卡方模型滤除"视觉停用词",重构视觉词汇分布直方图,并采用SVM分类器完成目标分类.实验结果表明,新方法能够有效克服视觉单词同义性和歧义性问题带来的不利影响,增强视觉词典的语义分辨能力,较好地改善了目标分类性能.展开更多
文摘针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)及马氏距离敏感阈值的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行LMD分解,获得一系列乘积函数(Production Function,PF),有的PF分量包含的故障信息多,有的包含的少,为此采用K-L散度法提取出主要PF分量;计算主要PF分量的时域参数指标,将其组合成特征向量,根据马氏距离提出马氏距离敏感阈值来表征不同的故障状态,取多组正常信号的特征向量均值作为标准特征向量,计算未知特征向量与标准特征向量的马氏距离敏感阈值,从而对其故障状态进行识别。试验结果表明,在不同转速下,该方法能够有效的对滚动轴承故障进行识别,且效果较EMD方法好。
文摘传统的视觉词典模型(Bag of Visual Words Model,Bo VWM)中广泛存在视觉单词同义性和歧义性问题.且视觉词典中的一些噪声单词—"视觉停用词",也会降低视觉词典的语义分辨能力.针对这些问题,本文提出了基于近义词自适应软分配和卡方模型的图像目标分类方法.首先,该方法利用概率潜在语义分析模型(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)分析图像中视觉单词的语义共生概率,挖掘图像隐藏的语义主题,进而得到语义主题在某一视觉单词上的概率分布;其次,引入K-L散度度量视觉单词间的语义相关性,获取语义相关的近义词;然后,结合自适应软分配策略实现SIFT特征点与若干语义相关的近义词之间的软映射;最后,利用卡方模型滤除"视觉停用词",重构视觉词汇分布直方图,并采用SVM分类器完成目标分类.实验结果表明,新方法能够有效克服视觉单词同义性和歧义性问题带来的不利影响,增强视觉词典的语义分辨能力,较好地改善了目标分类性能.
