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291.
针对飞轮早期故障难以检测、精确数学模型难以建立的问题,提出一种基于混沌吸引子特征的故障检测方法。该方法利用辅助曲面函数与系统参量构造离散动力系统,通过迭代产生近似混沌吸引子,正常数据与故障数据所产生的混沌吸引子形态不同,以此为特征进行故障检测。仿真结果表明,该方法构造的离散动力系统能够稳定地产生混沌吸引子;产生的混沌吸引子与初始迭代点无关;同种故障在不同工况下的特征相同;混沌吸引子特征对微小幅度的故障敏感。 相似文献
292.
针对特征词袋(BoF)模型缺乏空间和几何信息,对纹理图像内容表达不明显等问题,提出一种基于BoF模型的多特征融合纹理分类算法。将灰度梯度共生矩阵(GGCM)和尺度不变特征转换(SIFT)融合特征作为纹理图像的区域特征描述,通过动态权重鉴别能量分析进行最优参数特征选择,并用BoF量化纹理特征,使用支持向量机对图像进行训练和预测,得出分类结果。实验结果表明,本文算法对有旋转扭曲的纹理、边缘模糊纹理、有光照变化的纹理及杂乱纹理等均能取得较好的分类效果,相对于传统BoF模型及凹凸划分(CCP)方法等算法在UIUC纹理库上的分类正确率均有不同程度的提高,平均分类正确率分别提高12.8%和7.9%,说明本文算法针对纹理图像分类具有较高的精度和较好的鲁棒性。 相似文献
293.