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简化PCNN在磨粒图像颜色特征提取中的应用

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内燃机工程 2013年第5期34卷 69-75页

作者：张云强张培林任国全军械工程学院一系石家庄050003

提出了一种简化脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的磨粒图像颜色特征提取方法,将简化PCNN分别作用于RGB磨粒图像的3个颜色分量,利用PCNN的脉冲耦合特性对颜色分量进行二值分解。通过定义图像像素捕获率把PCNN二值... 详细信息

提出了一种简化脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的磨粒图像颜色特征提取方法,将简化PCNN分别作用于RGB磨粒图像的3个颜色分量,利用PCNN的脉冲耦合特性对颜色分量进行二值分解。通过定义图像像素捕获率把PCNN二值图像序列转化为一维时间序列,提取捕获率时间序列的均值、标准差、峰值、能量和熵作为磨粒图像的颜色特征,并将提取的特征输入最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)对磨粒进行识别。研究结果表明:与单纯的颜色特征相比,PCNN颜色特征能更好地表达磨粒的颜色特征,平均识别率达到98%。

关键词：内燃机脉冲耦合神经网络磨粒图像特征提取最小二乘支持向量机

基于Curvelet变换的发动机磨粒图像多重分形研究

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内燃机工程 2013年第2期34卷 42-47页

作者：张云强张培林王国德杨宁军械工程学院一系石家庄050003

基于Curvelet变换理论,提出了利用多尺度多重分形谱参数表征发动机典型磨粒图像特征的新方法。利用Curvelet变换对磨粒图像进行分解与单尺度重构,获得不同尺度的磨粒子图像。运用多重分形理论对磨粒子图像进行研究,首先计算子图像的多... 详细信息

基于Curvelet变换理论,提出了利用多尺度多重分形谱参数表征发动机典型磨粒图像特征的新方法。利用Curvelet变换对磨粒图像进行分解与单尺度重构,获得不同尺度的磨粒子图像。运用多重分形理论对磨粒子图像进行研究,首先计算子图像的多重分形谱,得到磨粒的多尺度多重分形谱;然后提取磨粒的多尺度多重分形谱参数,并探讨多尺度多重分形谱参数与磨粒形态特征的内在联系。将多尺度多重分形谱参数用于典型磨粒识别,识别成功率达到90%。研究结果表明:多尺度多重分形谱能全面反映发动机磨粒的形态特征,不同类型磨粒的多尺度多重分形谱参数有较大差异,可以作为磨粒的新的有效特征参数。

关键词：内燃机多尺度几何分析磨粒图像 Curvelet变换多重分形谱参数特征提取

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基于CSLBP的轴承信号时频特征提取方法

振动．测试与诊断 2016年第1期36卷 22-27,195页

作者：张云强张培林吴定海李兵军械工程学院车辆与电气工程系石家庄050003

针对滚动球轴承振动加速度信号特征提取问题,提出一种基于中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary pattern,简称CSLBP)的时频特征提取方法。首先,利用广义S变换对滚动球轴承振动加速度信号进行处理,通过采用时频聚集性度... 详细信息

针对滚动球轴承振动加速度信号特征提取问题,提出一种基于中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary pattern,简称CSLBP)的时频特征提取方法。首先,利用广义S变换对滚动球轴承振动加速度信号进行处理,通过采用时频聚集性度量准则自适应地确定广义S变换的调整参数,从而获取时频分辨性较好的二维时频图;然后,计算二维时频图的CSLBP,提取CSLBP纹理谱描述滚动球轴承振动加速度信号的时频特征。对滚动球轴承正常、外圈故障、内圈故障和滚动体故障4种不同状态的振动加速度信号进行了研究。结果表明,CSLBP纹理谱能有效地表达滚动球轴承振动加速度信号的时频特征,与局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)和统一模式LBP纹理谱相比,CSLBP纹理谱具有特征维数低和区分性能好的优点。

关键词：滚动球轴承时频分析特征提取中心对称局部二值模式广义S变换

分数阶时频局部二值模式谱在齿轮故障诊断中的应用

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振动与冲击 2015年第11期34卷 122-127页

作者：张云强张培林李兵军械工程学院车辆与电气工程系石家庄050003

针对齿轮故障信号分析,提出采用分数阶时频LBP谱表达齿轮故障信号的时频特征。首先为克服S变换对高频信号的时频分辨性能差的不足,基于分数阶Fourier变换良好的时频旋转特性设计了一种分数阶S变换,用于获取齿轮信号的二维时频表示;然后... 详细信息

针对齿轮故障信号分析,提出采用分数阶时频LBP谱表达齿轮故障信号的时频特征。首先为克服S变换对高频信号的时频分辨性能差的不足,基于分数阶Fourier变换良好的时频旋转特性设计了一种分数阶S变换,用于获取齿轮信号的二维时频表示;然后引入局部二值模式(LBP)算子,将LBP算子作用于分数阶S变换时频图,提取分数阶时频LBP谱;最后结合"uniform"模式LBP的概念和类内类间距准则,对分数阶时频局部二值模式谱进行特征优选,用于表达齿轮故障特征。对5种不同状态的齿轮信号进行了分析,结果表明优选后的分数阶时频LBP谱具有较强的特征描述能力,是齿轮故障信号的一类新的有效特征参数。

关键词：故障诊断齿轮特征提取分数阶S变换局部二值模式