检索结果-南通市图书馆

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

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Parzen窗的Vague集理论用于油液原子光谱特征优选

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光谱学与光谱分析 2011年第2期31卷 465-468页

作者：徐超张培林任国全张晓东杨玉栋军械工程学院一系河北石家庄050003

油液原子光谱信息量大且具有模糊性,严重影响了在故障诊断中的应用效率和精度。为选择数量少、效率高的光谱特征,提出了一种光谱特征选择的新方法。基于齿轮箱实验台架,模拟了齿轮正常磨损状态和两种典型故障,并采集了油液样本。将三种... 详细信息

油液原子光谱信息量大且具有模糊性,严重影响了在故障诊断中的应用效率和精度。为选择数量少、效率高的光谱特征,提出了一种光谱特征选择的新方法。基于齿轮箱实验台架,模拟了齿轮正常磨损状态和两种典型故障,并采集了油液样本。将三种磨损状态视为三个Vague集,光谱特征值视为Vague集上的Vague值。基于Vague值之间的相似度量,定义了平均Vague敏感度(mean vague sensitivity,MVS),用来描述光谱特征对不同磨损状态的敏感程度,并据此选择出对磨损状态敏感度高的光谱特征。此外,针对Vague集隶属度的确定严重依赖人为经验的问题,利用Parzen窗法分别估计出三种状态光谱数据的概率密度分布后,结合贝叶斯公式确定出Vague集的隶属度上、下限。实验表明,此方法可以有效地从大量光谱特征中选择出对故障敏感程度较高的特征。

关键词：油液原子光谱特征选择 Vague集 Parzen窗贝叶斯公式

传感器阵列六自由度振动测试数值积分误差消除方法研究

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振动与冲击 2014年第16期33卷 115-119页

作者：陈海龙汪伟军械工程学院一系石家庄050003

利用多个加速度计组成的传感器阵列进行复杂振动测试,多组加速度计测试值可求解被测物质心线加速度及相对载体坐标系三轴方向转动角速度。对角速度、线加速度积分可求解被测物任意时刻相对于固定坐标系位置及姿态,达到六自由度复杂振动... 详细信息

利用多个加速度计组成的传感器阵列进行复杂振动测试,多组加速度计测试值可求解被测物质心线加速度及相对载体坐标系三轴方向转动角速度。对角速度、线加速度积分可求解被测物任意时刻相对于固定坐标系位置及姿态,达到六自由度复杂振动测试目的。针对积分过程中存在积分误差及随测试时间增加积分误差迅速增大导致速度、位移信号严重偏离实际问题,利用EMD分解获得多组经验模态分量(IMF),据IMF分量频率不同判断出积分误差成分并分离,获得实际积分结果。

关键词：传感器阵列振动测试积分误差 EMD

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基于阶比滤波的单通道缸盖振动信号盲源分离

振动．测试与诊断 2014年第1期34卷 136-140,195页

作者：孙宜权张英堂陈爱民李志宁尹刚军械工程学院一系 66267部队

传统盲源分离方法要求传感器观测信号数目不小于源信号数目,且在源信号平稳、相互独立的前提下,才能得到较为准确的分离信号,但对于发动机缸盖振动非平稳信号,由于激励源较多,这些条件不易满足。为实现缸盖振动信号盲源分离,提出了基于... 详细信息

传统盲源分离方法要求传感器观测信号数目不小于源信号数目,且在源信号平稳、相互独立的前提下,才能得到较为准确的分离信号,但对于发动机缸盖振动非平稳信号,由于激励源较多,这些条件不易满足。为实现缸盖振动信号盲源分离,提出了基于阶比滤波的单通道缸盖振动信号盲源分离方法。利用燃爆激励信号频率随转频变化的先验信息,通过阶比滤波得到阶比分量,将阶比分量和单通道信号组成多维观测信号,通过快速独立成分分析方法得到了缸盖振动非平稳信号的分离信号。仿真和应用研究证明了该方法的有效性。

关键词：缸盖振动阶比滤波盲源分离快速独立成分分析

基于Curvelet变换的图像照度不均匀校正

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振动．测试与诊断 2013年第6期33卷 1081-1083,1101页

作者：唐力伟原瑞宏王平军械工程学院一系石家庄050003

为解决身管内膛疵病检测中图像照度不均匀问题,提高火炮内膛疵病检测准确性,提出了一种基于Curvelet变换的图像照度不均匀校正方法。利用Curvelet变换对图像进行分解,对分解后的每一层图像进行照度均匀性特点分析。第1层分解图像中主要... 详细信息

为解决身管内膛疵病检测中图像照度不均匀问题,提高火炮内膛疵病检测准确性,提出了一种基于Curvelet变换的图像照度不均匀校正方法。利用Curvelet变换对图像进行分解,对分解后的每一层图像进行照度均匀性特点分析。第1层分解图像中主要是图像的背景信息,照度不均匀性与原始图像基本一致;后几层分解图像对应图像的细节信息,且图像中照度较均匀。用第1层分解图像灰度的均值填充该层图像,然后与其他层图像叠加,得到的照度均匀的图像,达到校正图像照度的目的。实验结果显示,使用笔者方法处理后的图像具有较好的品质,同时验证了Curvelet变换对二维图像进行信号处理的有效性。

关键词：图像处理 Curvelet变换照度均匀性校正方法

基于Parzen窗的油液原子光谱数据半监督FCM聚类研究

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光谱学与光谱分析 2010年第8期30卷 2175-2178页

作者：徐超张培林任国全吴定海军械工程学院一系河北石家庄050003

提出了一种基于Parzen窗的半监督模糊C-均值(Semi-supervised Fuzzy C-Means Based on Parzen window,PSFCM)聚类算法。根据训练样本确定出模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)的初始聚类中心;利用Parzen窗法计算出测试样本对各类状态的隶属... 详细信息

提出了一种基于Parzen窗的半监督模糊C-均值(Semi-supervised Fuzzy C-Means Based on Parzen window,PSFCM)聚类算法。根据训练样本确定出模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)的初始聚类中心;利用Parzen窗法计算出测试样本对各类状态的隶属度后,重新定义了隶属度迭代公式。通过齿轮箱磨损实验台模拟了齿轮箱的2种典型磨损故障并采集了油样。选取实验油样光谱分析数据中代表性元素Fe,Si,B的浓度值作为分析数据集的3维特征量,分别进行了FCM聚类和PSFCM聚类分析。聚类结果为:FCM聚类的正确率为48.9%,而融入了监督信息的PSFCM聚类的正确率为97.4%。实验说明,将PSFCM算法引入到油液原子光谱分析,降低了对人为经验和大量故障数据的依赖,提高了齿轮箱磨损故障诊断的准确度。

关键词：齿轮箱油液原子光谱分析半监督模糊C-均值聚类 Parzen窗故障诊断

基于Vold-Kalman阶比跟踪的发动机燃烧始点在线估计

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内燃机工程 2013年第2期34卷 62-66,73页

作者：孙宜权张英堂程利军李志宁军械工程学院一系 66267部队

根据发动机燃爆振动信号的频率与发动机转速变化相关,提出了一种通过测量发动机气缸盖振动信号来间接在线估计发动机燃烧始点的方法。利用Vo1d-Kalman阶比跟踪算法提取了表征发动机燃爆振动信号的阶比分量,以压升率折点作为燃烧始点的... 详细信息

根据发动机燃爆振动信号的频率与发动机转速变化相关,提出了一种通过测量发动机气缸盖振动信号来间接在线估计发动机燃烧始点的方法。利用Vo1d-Kalman阶比跟踪算法提取了表征发动机燃爆振动信号的阶比分量,以压升率折点作为燃烧始点的参考值,对比研究了阶比分量和的时域波形与压升率变化曲线,实现了发动机各缸燃烧始点的在线估计。正常工况下,发动机各缸燃烧始点的估计正确,间隔不均匀误差小于3°CA,表明该方法可用于发动机各缸燃烧始点的估计。

关键词：内燃机发动机 Vold-Kalman阶比跟踪在线估计燃烧始点

基于EMD与GA-PLS的特征选择算法及应用

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振动与冲击 2012年第4期31卷 134-138页

作者：李胜张培林军械工程学院一系石家庄050003

针对振动信号非平稳性和特征优化选择的问题,提出一种基于EMD和GA-PLS的特征选择算法。在该算法中,首先,采用EMD方法将振动信号分解成多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),对IMF分量建立自回归(AR)模型,以AR模型系数和残差... 详细信息

针对振动信号非平稳性和特征优化选择的问题,提出一种基于EMD和GA-PLS的特征选择算法。在该算法中,首先,采用EMD方法将振动信号分解成多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),对IMF分量建立自回归(AR)模型,以AR模型系数和残差作为初始特征向量,然后,遗传算法与偏最小二乘法相结合(GA-PLS)的算法对初始特征向量进行筛选得到新的特征向量,最后,以新的特征向量为输入,建立分类器,用来识别手动换向阀的工作状态和判断故障类型。实验结果表明,采用该特征选择算法能准确地选择出特征,并能应用于手动换向阀的故障诊断。

关键词：经验模态分解自回归模型遗传算法与偏最小二乘法算法特征选择手动换向阀