特征提取论文

论文摘要针对风机主轴承可靠度要求高、维护费用高昂这一现状提出了一种基于单位时间维护成本最低的维护优化模型。首先通过对风机主轴承振动信号进行分析,提取能够较好地反映轴承退化过程的...

论文摘要齿轮发生故障后,由于采集到的振动信号同时包含故障冲击、确定性啮合信号及噪声等多种信号,同时,各种信号还会受传递路径的影响,使得齿轮故障特征提取难度较大。倒频谱分析是常见...

论文摘要为了充分挖掘转子振动信号的特征信息,研究提出了一种基于FFT和EWT的转子振动信号特征提取方法。从转子实验台获取转子四种状态的振动信号,将转子特征频率和EWT模态分量组...

论文摘要随着电力电缆的应用日益广泛,电力电缆早期故障的发生日趋频繁,对早期故障定位精度以及速度的要求日益提高。为实现电力电缆早期故障的定位,结合早期故障特征,提出了一种基于小波...

论文摘要有源干扰是雷达面临的主要威胁之一,现代军用雷达普遍采用了多种抗干扰措施,要想针对不同的干扰样式自适应的采取有效的措施进行对抗,需要对有源干扰的类型进行鉴别。对有源干扰鉴...

论文摘要为了有效提取高压断路器振动信号的特征,提出了一种基于变分模态分解(VariationalModeDecomposition,VMD)模糊熵和支持向量机(SupportV...

论文摘要本文应用小波变换技术对电力用户每15分钟采集一次的用电负荷数据的特征进行了梳理,选择小波变换算法开展用电负荷数据的特征提取,优化数据存储方式实现数据压缩与脱敏存储,用以...

论文摘要由于汽车管路连接件表面缺陷图像中的高频噪声和椒盐斑状噪声直接影响缺陷特征提取的精度,提出一种小波与中值滤波相结合的去噪新方法。该方法首先对原始图像进行小波变换分解,分离...

论文摘要为解决最大相关峭度解卷积存在的故障周期需要预先设置等问题,提出多点优化最小熵解卷积修正(MOMEDA)用于增强轴承故障信号,并应用改进信息图降低噪声对其多点峭度谱的干扰...

论文摘要针对滚动轴承振动信号受强噪声干扰,难以提取其微弱故障特征的问题,提出了自适应最大相关峭度解卷积(MCKD)和自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)的故障特征提...

论文摘要针对扩充建筑垃圾遥感图像样本集问题,本文基于Wasserstein对抗生成网络,在网络整体流程中加入结合自适应直方图均衡化与图像融合的对比度调整方法,并对网络内部模型生...

论文摘要通过对二维Hilbert-Huang变换方法的改进,提出了一种基于二维变分模态分解（VMD）和Hilbert变换的局部放电灰度图像特征提取方法。利用局部放电样本生成相应...

论文摘要针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声...

论文摘要针对卷积神经网络的特征表达方法难以满足大规模遥感图像检索需要的问题,该文将卷积层特征和全连接层特征进行联合,提出一种基于卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索方法。该方...

论文摘要针对轴承振动信号中早期故障特征难以识别的问题,提出了利用非相关字典学习稀疏提取微弱冲击特征,进而完成故障诊断的方法。字典的构造是影响稀疏表示算法性能的关键步骤,而传统字...

论文摘要水声目标探测技术是水声信号处理与声呐领域的重要研究方向,是环境感知、海洋监测、资源勘探、情报收集等海洋应用领域的核心技术之一。文章概述了水声目标探测技术发展现状,并结合...

论文摘要针对轴承故障信号的非平稳性和非线性的特点,采用小波包分解和自回归（auto-regressive,AR）谱估计相结合的方法提取振动信号特征值;为了提高诊断结果的精度,提...

论文摘要为了准确识别轴承当前所处的退化状态,并进一步精确有效地预测其剩余寿命,提出一种基于连续型隐马尔可夫模型（CHMM）与PSO-SVM相结合的预测方法。首先,提取轴承振动全...

论文摘要针对滚动轴承故障特征很难提取及传统故障诊断方法准确率偏低的问题,提出一种基于Dropout的改进卷积神经网络（Dropout-CNN）结构,可以无需预先提取滚动轴承振动...

论文摘要针对传统的振动信号特征提取效率低、诊断时间较长等问题,提出了基于经验模态分解与主成分分析的滚动轴承故障诊断方法。首先利用经验模态分解将振动信号分解为有限个本征模函数和一...