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泄流激励下水工闸门运行模态参数自动识别
1
作者
张钰奇
赵华东
+2 位作者
付春健
铁瑛
李何林
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第20期59-66,共8页
为了能够自动快速准确的识别泄流激励下水工闸门的模态参数,解决系统稳态图自动化定阶困难和真实模态筛选的问题,该研究提出了一种改进的势能聚类(Potential-based Hierarchical Agglomerative,PHA)的协方差驱动随机子空间(Covariance-d...
为了能够自动快速准确的识别泄流激励下水工闸门的模态参数,解决系统稳态图自动化定阶困难和真实模态筛选的问题,该研究提出了一种改进的势能聚类(Potential-based Hierarchical Agglomerative,PHA)的协方差驱动随机子空间(Covariance-driven Stochastic Subspace Identification,COV-SSI)水工闸门自动模态参数识别方法。首先采用小波阈值的方法对采集信号进行去噪处理。再通过奇异值加权判断指标(Singular-value Weighted Index,SWI)进行系统阶次及稳态图最大阶次的自动化确定,剔除稳态图中的噪声模态,进一步使用势能聚类方法实现结构模态参数的自动化识别。将该方法应用于泄流激励下弧形闸门试验模型中,并与锤击法测试结果进行对比分析,结果表明,所提识别方法在无需人工激励条件下,能够实现系统阶次和稳态图最大阶次的自动化确定,剔除稳定图中虚假极点。通过与试验对比,该方法平均相对误差为3.5%,可用于泄流激励下水工闸门结构运行模态参数的自动智能化识别。
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关键词
振动
模态
试验
势能聚类
自动识别
系统定阶
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职称材料
自动确定聚类中心的势能聚类算法
被引量：
9
2
作者
于晓飞
葛洪伟
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2018年第6期1004-1012,共9页
基于势能的快速层次聚类算法使用一种全新的相似性度量准则,可以更高效地得到聚类结果。但该算法需人工设定聚类数目,而且在分配样本时仅依据距离测度,削弱了势能的影响。针对上述问题,提出一种自动确定聚类中心的势能聚类算法。新算法...
基于势能的快速层次聚类算法使用一种全新的相似性度量准则,可以更高效地得到聚类结果。但该算法需人工设定聚类数目,而且在分配样本时仅依据距离测度,削弱了势能的影响。针对上述问题,提出一种自动确定聚类中心的势能聚类算法。新算法基于势能的物理意义和数据点与父节点的距离两个特征来自动确定聚类中心,并在分配机制上同时考虑势能和距离两个因素。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,新算法不仅可以自动确定聚类数目,而且具有更优的聚类结果。
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关键词
聚类
基于势能的快速层次聚类(PHA)
势能聚类
自动确定聚类数目
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职称材料
噪声环境下复杂流形数据的势能层次聚类算法
被引量：
3
3
作者
于晓飞
葛洪伟
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2018年第6期848-854,共7页
基于势能的快速凝聚层次聚类算法使用一种全新的相似性度量准则,可以更高效地得到聚类结果。针对该算法无法有效处理含噪声的复杂流形数据的缺陷,提出噪声环境下复杂流形数据的势能层次聚类算法。通过势能递增曲线识别噪声点,在新定义...
基于势能的快速凝聚层次聚类算法使用一种全新的相似性度量准则,可以更高效地得到聚类结果。针对该算法无法有效处理含噪声的复杂流形数据的缺陷,提出噪声环境下复杂流形数据的势能层次聚类算法。通过势能递增曲线识别噪声点,在新定义的势能最大、最小2层数据上进行自动聚类,以确定类簇的大体框架,并在此基础上对整个数据集进行层次聚类。人工数据集上的实验表明,新算法可以有效处理噪声环境下复杂流形数据;真实数据集上的实验表明,新算法具有更优的聚类效果。
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关键词
聚类
PHA
势能分层
层次聚类
噪声识别
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职称材料
题名
泄流激励下水工闸门运行模态参数自动识别
1
作者
张钰奇
赵华东
付春健
铁瑛
李何林
机构
郑州大学机械与动力工程学院
河南省智能制造研究院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第20期59-66,共8页
基金
国家工信部智能制造综合标准化与新模式应用项目(2018037)。
文摘
为了能够自动快速准确的识别泄流激励下水工闸门的模态参数,解决系统稳态图自动化定阶困难和真实模态筛选的问题,该研究提出了一种改进的势能聚类(Potential-based Hierarchical Agglomerative,PHA)的协方差驱动随机子空间(Covariance-driven Stochastic Subspace Identification,COV-SSI)水工闸门自动模态参数识别方法。首先采用小波阈值的方法对采集信号进行去噪处理。再通过奇异值加权判断指标(Singular-value Weighted Index,SWI)进行系统阶次及稳态图最大阶次的自动化确定,剔除稳态图中的噪声模态,进一步使用势能聚类方法实现结构模态参数的自动化识别。将该方法应用于泄流激励下弧形闸门试验模型中,并与锤击法测试结果进行对比分析,结果表明,所提识别方法在无需人工激励条件下,能够实现系统阶次和稳态图最大阶次的自动化确定,剔除稳定图中虚假极点。通过与试验对比,该方法平均相对误差为3.5%,可用于泄流激励下水工闸门结构运行模态参数的自动智能化识别。
关键词
振动
模态
试验
势能聚类
自动识别
系统定阶
Keywords
vibration
modal
test
potential
-
based
hierarchical
agglomerative
automated
identification
system
order
determination
分类号
S275 [农业科学—农业水土工程]
TV66 [农业科学—农业工程]
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职称材料
题名
自动确定聚类中心的势能聚类算法
被引量：
9
2
作者
于晓飞
葛洪伟
机构
江南大学物联网工程学院
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2018年第6期1004-1012,共9页
基金
国家自然科学基金No.61305017
江苏省普通高校研究生科研创新计划项目No.KYLX15_1169~~
文摘
基于势能的快速层次聚类算法使用一种全新的相似性度量准则,可以更高效地得到聚类结果。但该算法需人工设定聚类数目,而且在分配样本时仅依据距离测度,削弱了势能的影响。针对上述问题,提出一种自动确定聚类中心的势能聚类算法。新算法基于势能的物理意义和数据点与父节点的距离两个特征来自动确定聚类中心,并在分配机制上同时考虑势能和距离两个因素。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,新算法不仅可以自动确定聚类数目,而且具有更优的聚类结果。
关键词
聚类
基于势能的快速层次聚类(PHA)
势能聚类
自动确定聚类数目
Keywords
clustering
potential
-
based
hierarchical
agglomerative
clustering（PHA）
potential
clustering
automatically
determining
the
number
of
clustering
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
噪声环境下复杂流形数据的势能层次聚类算法
被引量：
3
3
作者
于晓飞
葛洪伟
机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
江南大学物联网工程学院
出处
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2018年第6期848-854,共7页
基金
江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYLX16_0781)
江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYLX16_0782)
江苏省高校优势学科建设工程项目~~
文摘
基于势能的快速凝聚层次聚类算法使用一种全新的相似性度量准则,可以更高效地得到聚类结果。针对该算法无法有效处理含噪声的复杂流形数据的缺陷,提出噪声环境下复杂流形数据的势能层次聚类算法。通过势能递增曲线识别噪声点,在新定义的势能最大、最小2层数据上进行自动聚类,以确定类簇的大体框架,并在此基础上对整个数据集进行层次聚类。人工数据集上的实验表明,新算法可以有效处理噪声环境下复杂流形数据;真实数据集上的实验表明,新算法具有更优的聚类效果。
关键词
聚类
PHA
势能分层
层次聚类
噪声识别
Keywords
clustering
potential
-
based
hierarchical
agglomerative
(PHA)
potential
hierarch
y
hierarchical
agglomerative
clustering
noise
recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
泄流激励下水工闸门运行模态参数自动识别
张钰奇
赵华东
付春健
铁瑛
李何林
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
下载PDF
职称材料
2
自动确定聚类中心的势能聚类算法
于晓飞
葛洪伟
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2018
9
下载PDF
职称材料
3
噪声环境下复杂流形数据的势能层次聚类算法
于晓飞
葛洪伟
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2018
3
下载PDF
职称材料
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