检索结果-南通市图书馆

基于遗传算法优化稀疏分解的防护涂层测厚研究

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振动与冲击 2024年第11期43卷 279-287页

作者：刘易奕陈尧李秋锋王志刚王海涛南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室南昌330063 南昌市建筑科学研究所有限公司南昌330096 中建一局集团第二建筑有限公司北京100161

针对采用高频超声水浸法检测装配式钢结构的防护涂层厚度的仿真试验中,防护涂层的界面反射回波相互混叠,导致无法提取涂层的时域信息的问题,利用基于遗传算法优化稀疏分解中的匹配追踪过程对混叠信号进行分离与重构。该算法在构建的Gabo... 详细信息

针对采用高频超声水浸法检测装配式钢结构的防护涂层厚度的仿真试验中,防护涂层的界面反射回波相互混叠,导致无法提取涂层的时域信息的问题,利用基于遗传算法优化稀疏分解中的匹配追踪过程对混叠信号进行分离与重构。该算法在构建的Gabor原子库中,利用遗传算法对最佳原子参数的搜索过程进行优化,同时将传统稀疏分解匹配追踪算法中的内积运算优化为互相关运算,从而优化了稀疏分解的运算效率。与金相检测涂层厚度的结果相比较,该改进算法的检测相对误差为2.50%,在可接受的范围内,且较传统稀疏分解匹配追踪算法5.01%的检测相对误差的检测精度高,同时运算速度得到较大提升。

关键词：防护涂层超声水浸稀疏分解遗传算法互相关运算

基于共振稀疏分解的轴承故障信号多级降噪及诊断

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机械设计与研究 2024年第2期40卷 139-142页

作者：李有新袁有栋林占宏青海高等职业技术学院机电工程系青海海东810799 兰州理工大学机电工程学院兰州730050 青海盐湖特立镁有限公司西宁810000

综合考虑了轴承故障包络谱特征频率与倍频成分周期特征,建立了一种可以消除偶然冲击载荷影响与强背景噪声周期冲击特征的判断指标,对于RSSD方法需要通过人工方法设置品质因子的需求,建立标准ESMK作适应度函数,再根据包络谱诊断轴承运行... 详细信息

综合考虑了轴承故障包络谱特征频率与倍频成分周期特征,建立了一种可以消除偶然冲击载荷影响与强背景噪声周期冲击特征的判断指标,对于RSSD方法需要通过人工方法设置品质因子的需求,建立标准ESMK作适应度函数,再根据包络谱诊断轴承运行过程的故障信号。外圈故障信号结果表明:受到偶然性冲击时形成了比轴承故障冲击更大的幅度,此时已经不能获取明确的轴承外圈故障冲击特征。形成了176 Hz与263 Hz的倍频数据,表明轴承中已经存在外圈故障。内圈故障信号结果表明:受噪声因素的强烈干扰后,已观察不到明显的内圈故障特征频率,冲击成分也获得了显著强化。形成了261.1 Hz与391.2 Hz的明显倍频,表明轴承中已经存在内圈故障。该研究能够有效提取获得轴承振动信号特征,也能适用于其它的机械传动领域。

关键词：故障诊断轴承特征提取稀疏分解

基于改进近似共轭梯度追踪的轴承故障诊断方法

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振动与冲击 2024年第10期43卷 292-298页

作者：惠亦聪张延超陈润霖李喆刘佳鑫崔亚辉西安理工大学机械与精密仪器工程学院西安710048

在确保机械系统的可靠性和功能性、生产效率和安全性方面,滚动轴承的状态监测和故障诊断极其重要。然而,故障特征通常总是被背景噪音和其他不稳定的干扰成分所掩盖,这使得这项工作变得非常困难。为了更好地提取轴承故障特征,提出了结合... 详细信息

在确保机械系统的可靠性和功能性、生产效率和安全性方面,滚动轴承的状态监测和故障诊断极其重要。然而,故障特征通常总是被背景噪音和其他不稳定的干扰成分所掩盖,这使得这项工作变得非常困难。为了更好地提取轴承故障特征,提出了结合改进的正余弦优化算法(improved sine cosine algorithm, ISCA)的弱选择近似共轭梯度追踪(weak selection approximate conjugate gradient pursuit, WACGP)算法。将惯性权重和非线性参数更新策略引入正余弦优化算法(sine cosine algorithm, SCA)中,提高了信号稀疏表示的效率和精度,以便用字典原子最大限度地逼近原始信号,并且将弱选择策略引入近似共轭梯度追踪(approximate conjugate gradient pursuit, ACGP)中,提高了提取轴承故障特征的速度和能力。通过对轴承的故障仿真信号和实际轴承内、外圈和滚动体振动信号的分析,验证了该方法的有效性。详细说明了与基于正余弦优化的梯度追踪算法的比较,突出了所提出的方法的优点。

关键词：滚动轴承故障诊断正余弦优化算法(SCA) 近似共轭梯度追踪(ACGP) 稀疏分解

混合高斯噪声条件下稀疏表示方法及其在冲击类故障特征提取中的应用

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机械科学与技术 2024年第6期43卷 917-924页

作者：魏江罗杨第五振坤兰海曹宏瑞西安交通大学机械工程学院西安710049 中国北方车辆研究所北京100072 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049

传统稀疏表示方法因其在冲击类信号特征提取中的独特优势而在故障诊断领域被广泛研究。然而,传统稀疏表示理论基于对干扰噪声的高斯分布假设,导致其难以适用于多种噪声分布混合的实际现场。针对上述问题,提出一种混合高斯噪声条件下的... 详细信息

传统稀疏表示方法因其在冲击类信号特征提取中的独特优势而在故障诊断领域被广泛研究。然而,传统稀疏表示理论基于对干扰噪声的高斯分布假设,导致其难以适用于多种噪声分布混合的实际现场。针对上述问题,提出一种混合高斯噪声条件下的冲击类故障特征稀疏表示方法。基于传统稀疏表示理论的贝叶斯框架,借助混合高斯分布的万有逼近性质,建立了基于db4小波字典的混合高斯噪声稀疏分解模型,并推导了基于EM(Expectation-maximum,EM)和ADMM(Alternating direction method of multipliers,ADMM)的优化求解算法用于模型求解。仿真和实验结果表明,所提出的方法能够有效提取混合噪声干扰下的冲击类微弱故障特征信号。

关键词：冲击类故障故障特征提取稀疏分解混合高斯噪声

基于通道注意力和稀疏时频分解的运动想象分类

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生物医学工程学杂志 2022年第3期39卷 488-497页

作者：李红利尹飞超张荣华马欣陈虹宇天津工业大学控制科学与工程学院天津300387 天津工业大学人工智能学院天津300387 天津工业大学电子与信息工程学院天津300387

运动想象脑电信号是低信噪比的非平稳时间序列,单通道脑电分析方法难以有效刻画多通道信号之间的交互特征。本文提出了一种基于多通道注意力的深度学习网络模型,该模型对预处理后的数据进行稀疏时频分解,增强了脑电信号时频特征的差异... 详细信息

运动想象脑电信号是低信噪比的非平稳时间序列,单通道脑电分析方法难以有效刻画多通道信号之间的交互特征。本文提出了一种基于多通道注意力的深度学习网络模型,该模型对预处理后的数据进行稀疏时频分解,增强了脑电信号时频特征的差异性。然后利用注意力模块在时间和空间对数据进行注意力映射,让模型可以充分利用脑电信号不同通道的数据特征。最后利用改进的时间卷积网络进行特征融合并进行分类识别。利用BCI competition Ⅳ-2a数据集对所提算法进行验证,结果表明所提算法可有效提升运动想象脑电信号的分类正确率,9名受试者的平均识别率为83.03%,与现有方法相比,提高了脑电信号的分类精度。所提方法增强了不同运动想象脑电数据之间的差异特征,对提升分类器性能的研究具有重要意义。

关键词：脑-机接口运动想象注意力机制稀疏分解深度学习

基于稀疏分解和复合熵编码的电能质量扰动数据高效压缩算法

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电工技术学报 2023年第23期38卷 6318-6331页

作者：肖贤贵李开成贺才郡宋朝霞董宇飞强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学) 武汉430074

对于电能质量扰动信号压缩问题,压缩比和重构误差是一对互相矛盾的指标。传统的压缩算法难以同时满足高压缩比和低重构误差的要求。为了同时提高压缩比和减小重构误差,该文提出了一种基于稀疏分解、哈夫曼编码和行程编码的混合压缩算法... 详细信息

对于电能质量扰动信号压缩问题,压缩比和重构误差是一对互相矛盾的指标。传统的压缩算法难以同时满足高压缩比和低重构误差的要求。为了同时提高压缩比和减小重构误差,该文提出了一种基于稀疏分解、哈夫曼编码和行程编码的混合压缩算法。首先,使用基于联合字典的稀疏分解算法,将电能质量扰动信号中的暂态分量和稳态分量进行分离;其次,对暂态分量使用小波分析、哈夫曼编码、行程编码算法进行编码压缩,对稳态分量,即基波和谐波分量,则保留其大于设定阈值的部分,进而完成对信号的压缩;最后,仿真信号和实测信号的实验结果表明该算法较对比算法具有更高的压缩比和更低的重构误差,同时证明了其对采样频率和高斯白噪声具有较强的抗干扰能力。

关键词：信号压缩电能质量扰动哈夫曼编码行程编码小波分析稀疏分解

广义平滑对数正则化稀疏分解方法研究及其在齿轮箱复合故障诊断中的应用

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机械工程学报 2022年第23期58卷 123-137页

作者：宋泽树黄伟国石娟娟王俊沈长青郭剑峰刘金朝朱忠奎苏州大学轨道交通学院苏州215131 中国铁道科学研究院集团有限公司北京100081

齿轮箱由于其工况复杂、工作环境恶劣,极易发生故障,并且振动信号中往往包含多种成分并且伴随着强烈的背景噪声,给齿轮箱故障诊断带来了很大的困难。稀疏分解方法能够在强背景噪声下有效地提取瞬态特征成分,针对传统稀疏分解方法存在的... 详细信息

齿轮箱由于其工况复杂、工作环境恶劣,极易发生故障,并且振动信号中往往包含多种成分并且伴随着强烈的背景噪声,给齿轮箱故障诊断带来了很大的困难。稀疏分解方法能够在强背景噪声下有效地提取瞬态特征成分,针对传统稀疏分解方法存在的计算效率低,幅值低估以及估计精度不足等问题,提出了一种基于调Q小波变换(Tunable Q-factor wavelet transform,TQWT)作为稀疏表示字典的广义平滑对数正则化稀疏分解方法。该方法研究了满足紧框架条件的TQWT来构建稀疏表示字典,然后基于Moreau包络平滑思想提出广义平滑对数正则化方法,该罚函数可以在保持幅值的基础上精确重构出齿轮箱故障瞬态成分,最后利用前向后项分裂(Forward-backward splitting,FBS)算法精确求解该稀疏表示模型。仿真信号和试验信号验证了所提方法在齿轮箱复合故障诊断中的有效性。

关键词：齿轮箱故障诊断稀疏分解正则化

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基于稀疏分解的海面微动目标识别

系统工程与电子技术 2023年第4期45卷 1016-1023页

作者：黄瀚仪胡仕友郭胜龙李珊君舒勤四川大学电气工程学院四川成都610000 北京华航无线电测量研究所北京100013

海洋环境下杂波较强,慢速微弱目标的多普勒频率往往会落入海杂波多普勒频宽中,传统动目标检测方法难以检测出目标回波。为了解决此类问题,依据海杂波与目标在震荡属性和稀疏特性上的差异,首先利用可调Q小波变换算法分别获得对应的自适... 详细信息

海洋环境下杂波较强,慢速微弱目标的多普勒频率往往会落入海杂波多普勒频宽中,传统动目标检测方法难以检测出目标回波。为了解决此类问题,依据海杂波与目标在震荡属性和稀疏特性上的差异,首先利用可调Q小波变换算法分别获得对应的自适应完备字典。然后,运用形态成分分析算法得到对应的目标稀疏系数和杂波稀疏系数;再把稀疏系数与各自的自适应字典相乘得到目标分量与杂波分量。最后,在雷达对海探测数据集下验证了算法的有效性。

关键词：海杂波目标识别稀疏分解可调Q小波变换

基于IDCQGA-OMP的变压器局部放电稀疏分解去噪

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高压电器 2022年第2期58卷 126-134页

作者：周国华原辉林语刘东超姜敏穆广祺国网山西省电力公司太原030002 国网山西省电力公司电力科学研究院太原030001 南京南瑞继保电气有限公司南京211102

噪声对变压器局部放电信号干扰强烈,严重影响最终监测效果。为进一步提高稀疏分解方法在变压器局部放电去噪过程中的收敛速度和去噪效果,文中提出了一种基于改进双链量子遗传算法与正交匹配追踪方法相结合的局部放电稀疏分解去噪新方法... 详细信息

噪声对变压器局部放电信号干扰强烈,严重影响最终监测效果。为进一步提高稀疏分解方法在变压器局部放电去噪过程中的收敛速度和去噪效果,文中提出了一种基于改进双链量子遗传算法与正交匹配追踪方法相结合的局部放电稀疏分解去噪新方法。利用该方法对仿真局部放电信号进行去噪,并与传统的小波阈值去噪法和EEMD去噪法的去噪效果进行对比,结果表明,新方法的去噪效果在各项评价指标上都明显优于后两者,同时新方法的收敛速度明显快于传统的匹配追踪方法。通过对实测变压器内部典型局部放电信号的去噪,进一步验证了该方法的有效性和实用性。

关键词：变压器局部放电稀疏分解双链量子遗传算法去噪