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161.
直线参数检测的快速哈夫变换 总被引:18,自引:0,他引:18
在直线参数检测的哈夫变换中,基于两点确定一条直线的几何原理,可以消除图像点与参数点对应关系中的不确定性,利用这个原理可缩小每个非零图像点对应的参数空间,减小每个非零图像点的计算量.同时将整幅图像分成小块表决,能大幅度减少哈夫变换的总计算量,而参数检测的精度保持不变. 相似文献
162.
一种星图识别的星体图像高精度内插算法 总被引:9,自引:3,他引:9
介绍了一种从星敏感器成像中高精度提取恒星位置和星等的方法.这种方法把星光成像看成是高斯点扩散函数模型,利用线性内插和最小二乘法方法,拟合得到高斯曲面参数.从高斯曲面模型中得到亚像素级的恒星位置和恒星星等.理论研究表明,曲面拟合法提取的星体位置精度高于传统的质心法.由于直接进行高斯曲面拟合计算非常复杂,为了简化计算,利用了星体成像点附近x,y方向的非线性插值方法,分别得到不同的曲面系数.仿真结果显示,在信噪比小于0.05时,定位精度小于1/20像素,星等误差小于5%. 相似文献
163.
基于EMD与切片双谱的轴承故障诊断方法 总被引:1,自引:1,他引:1
针对轴承故障诊断问题,提出一种基于经验模态分解(EMD,Empirical Mode Decomposition)与切片双谱分析相结合的新方法.将原始信号分解成不同尺度的固有模态函数(IMF,Intrinsic Mode Function),求取IMF分量的包络,计算其对角切片双谱,提取由于二次相位耦合产生的非线性特征,得到轴承的故障特征频率.通过对仿真信号进行分析,表明该方法克服了传统的基于EMD的包络功率谱方法不能抑制噪声的缺点,同时较传统高阶谱方法计算量更小.给出了6205-2RS JEM SKF轴承诊断实例,说明了该方法的可用性. 相似文献
164.
基于盲源分离技术的航空发动机振动信号分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于双转子航空发动机机匣拾取振动信号特征的分析,采用基于数学形态学滤波前处理的盲源分离识别方法进行特征提取.针对机匣拾取振动信号的特征,利用开—闭和闭—开组合数学形态滤波器在保留信号基本形状的前提下,滤除掉原始信号中的噪声分量.利用Fast ICA算法恢复高、低压转子源振动信号的波形.对实测数据的分析表明,该方法能够较好地恢复高、低压转子所激振动信号的频域结构信息,有利于提高故障定位的准确性. 相似文献
165.
研究一种基于G2的集故障注入、故障模拟和故障诊断为一体的半物理仿真系统,包括基于VxW orks的实时硬件模拟系统、星载姿轨控计算机、数管及遥控遥测模拟器和专用接口箱等.开发了基于G2的以某一类典型卫星控制系统为对象的故障诊断专家系统,并对G2外部接口进行了扩展设计.最后,以典型故障为例,在半物理仿真平台上进行了演示验证. 相似文献
166.
面向深空探测这类型号任务,提出一种基于知识推理的航天器自主故障诊断的智能方法,采取直接线性存储的知识库结构、主动监测事实更新并触发推理以及基于散列算法的事实管理三项关键技术,适用于航天器硬件处理能力和存储容量受限的应用环境.采用C语言在基于TSC695处理器的嵌入式系统上实现了该故障诊断方法,实验的结果表明该方法有效. 相似文献
167.
168.
针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性. 相似文献
169.
针对海天混杂闪烁背景及单像素运动点目标的特征,设计了海天相连区域快速定位及基于模式分类的环域全向差分扩展中-均值滤波的预处理算法,二次进行全向差分均值滤波后,利用基于直方图的自适应阈值分割得到初步侯选目标点.形态学滤波保留有效的单像素侯选点,最后进行帧间侯选目标点之间的相关性分析和目标短时丢失的直接再搜索.仿真实验采用两个实拍场景中加入单像素仿真目标生成的220帧图像,结果为:信噪比≥0.5时单帧检测率为91%,3帧以上的连续检测中检测率达到95%;对照组22帧不含仿真点目标,3帧以上的连续检测虚警数为0. 相似文献
170.
基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:0
针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。 相似文献