多特征提取

作品数：127被引量：692H指数：14
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铁路货车空气制动系风压信号多特征提取方法
《计算机仿真》2024年第12期177-182,233,共7页曹孟恺 岳建海 胡准庆 
3万吨列车制动试验台数据采集系统和制动缸状态诊断显示系统(M21L01550)。
空气制动系统是铁路货车安全运行的重要保障,其复杂的结构使系统故障与风压信号间的关系存在模糊性。基于3万吨列车制动试验台数据采集系统采集到的空气制动系统四通道风压信号数据集,提出了一种风压信号的多特征提取方法。将长时间序...
关键词：特征提取 特征选择 空气制动系统 风压信号 故障诊断 
多特征提取与IGWO-SVM的谐波减速器故障识别
《制造技术与机床》2024年第10期5-12,共8页刘彪 石超 郭世杰 
国家自然科学基金资助项目(52065053,52365064);内蒙古关键技术攻关资助项目(2020GG0255);内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划资助项目(NJYT23043)。
为解决对谐波减速器进行故障诊断时,提取的特征信息不足、使用的分类网络容易陷入过拟合的问题,提出了利用改进的完全自适应噪声集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMD...
关键词：故障识别 谐波减速器 时频熵特征 支持向量机 改进灰狼算法 
基于多特征提取与灰狼算法优化SVM的车内异响识别方法被引量：2
《计算机应用与软件》2024年第3期41-48,共8页王若平 陈严 王东 梁博洋 曾发林 
国家自然科学基金项目(51575238)。
传统的异响识别方法对测试设备要求较高且易受实验员经验差异影响。针对这种情况,提出一种基于多特征提取与灰狼算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的车内异响识别方法。该方法以采集实验获得的6种车内常见异响作为研究对...
关键词：车内异响识别 短时能量 DWT-MFCC 灰狼优化算法 支持向量机 
基于改进YOLO v5的烟包切层断面异物检测方法
《电子测试》2022年第22期55-58,共4页沈飞翔 陈成军 王金磊 李东年 代成刚 
国家自然科学基金资助(52175471)。
当前主流目标检测网络应用于烟包切层断面异物检测时存在召回率低、小目标异物大量漏检误检的问题,针对这一问题,本研究提出一种烟包切层断面异物检测网络YOLO v5-MFF。提出了多特征提取网络、多阶段并行融合机制,增强了网络对小目标异...
关键词：异物检测 多特征提取网络、多阶段并行融合机制 ACON激活函数 
多特征提取与BT-SVM的焊缝表面缺陷检测被引量：7
《机械科学与技术》2022年第10期1615-1622,共8页胡曦 余震 刘海生 
湖北文理学院年度学科开放基金项目(XK2019003)。
为实现化工管道焊缝表面缺陷的自动检测分类,提出一种基于多特征提取和二叉树支持向量机(BT-SVM)分类的机器视觉检测方法。针对正常焊缝、气孔、咬边、成型不良、焊穿、焊瘤6种分类目标,采用被动视觉传感技术和激光视觉传感技术两种模...
关键词：焊缝缺陷检测 多特征提取 激光视觉传感 二叉树支持向量机 
基于多特征提取和KECA柴油机关键部件故障识别被引量：4
《电子测量技术》2021年第19期63-68,共6页许昕 韩慧苗 潘宏侠 赵璐 
内燃机可靠性国家重点实验室基金项目(skler-201911)资助。
针对柴油机系统故障特征信息微弱、识别率低的问题,提出一种基于多特征提取和核熵成分分析(KECA)的柴油机关键部件故障识别方法。首先对采集的信号经集合经验模态分解重构降噪后提取方差、峭度、方根幅值、峰值因子和排列熵作为特征参量...
关键词：多特征提取 核熵成分分析 柴油机 故障诊断 
基于信号稀疏表示和瞬态冲击信号多特征提取的滚动轴承故障诊断被引量：8
《计量学报》2019年第5期855-860,共6页孟宗 殷娜 李晶 
国家自然科学基金(51575472,61873226,61873227);河北省高等学校科学研究计划重点项目(ZD2015049);河北省留学人员科技活动项目择优资助(C2015005020)
在滚动轴承故障信号特征分析中,针对瞬态冲击信号稀疏表示和特征提取问题,提出一种基于IChirplet原子的故障信号多重特征提取方法。在分析故障信号特点的基础上,构建IChirplet原子库,利用优化的OMP算法进行原子寻优,然后提取IChirplet...
关键词：计量学 滚动轴承 故障诊断 稀疏分解 IChirplet原子 多重特征提取 
基于改进VMD和深度置信网络的风机易损部件故障预警被引量：38
《振动与冲击》2019年第8期153-160,179,共9页郑小霞 陈广宁 任浩翰 李东东 
国家自然科学基金(51507098);上海市电站自动化技术重点实验室项目(13DZ2273800)
考虑到风电机组运行时监测到的轴承、齿轮等易损部件的振动信号早期故障特征微弱且难以提取,提出了基于变分模态分解的风机易损部件故障特征提取方法,并采用深度置信网络对故障进行预警。为克服变分模态分解参数选取对特征提取效果的影...
关键词：变分模态分解 多特征提取(VMD) 深度置信网络(DBN) 故障诊断 
基于多特征提取与IPSO＿LSSVM的故障诊断被引量：4
《组合机床与自动化加工技术》2018年第12期38-42,共5页付伟 周新志 宁芊 刘才学 艾琼 何攀 
武器装备预研基金
针对滚动轴承运行过程中故障难以识别的问题,提出一种多特征提取与改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,简称IPSO)优化最小二乘支持向量机的诊断方法。首先用小波包变换对振动信号消噪、分解,提取频域特征;然后结合时...
关键词：故障诊断 特征降维 核主元分析 粒子群算法 最小二乘支持向量机 
基于多特征提取和SVM参数优化的车型识别被引量：21
《计量学报》2018年第3期348-352,共5页程淑红 高许 周斌 
国家自然科学基金(61601400);河北省博士后择优资助项目(B2016003027);秦皇岛市科学技术研究与发展计划(201701B009)
提出了一种基于多特征提取和支持向量机(support vector machines,SVM)参数优化的车型识别方法,此方法解决了采用单一特征容易受到光照、天气、阴影等环境影响的问题,并且可以对运动中的车辆进行车型识别。首先,采集车辆样本并进行图像...
关键词：计量学 车型识别 图像处理 多特征提取 支持向量机 参数优化 
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