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1.
2.
基于图像识别的发动机内窥智能检测系统研究 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了一种基于图像识别技术的航空发动机内窥检测的新方法,采用最大类间方差法计算二值化分割的最佳阈值,并将提取的图像特征输入神经网络进行分层识别,最后由专家系统对损伤程度进行了诊断。通过现场测试,证明了该方法的有效性和实用性. 相似文献
3.
针对长时间动作识别难以充分利用时空域信息的问题,提出了基于相对骨骼点特征和时序自适应感受野的动作识别方法。首先,该方法在特征获取部分增加了相对骨骼点特征,以满足节点多样性和互补性要求,将其分别输入到空域图卷积网络,获得空间中相邻关节聚合的局部特征。然后,设计了一个时序自适应感受野网络,以获取在时域中关节变化的局部特征,并且增加了网络对不同持续时长动作的适应性。最后,经过决策级融合模块,计算类别概率,得到分类结果。仿真结果表明,基于NTU RGB+D和Kinetics-skeleton两大基准数据集,对比多种主流方法,均取得了更高的识别准确率,分别为96.2%与60.1%。该方法可以较好地提取不同动作的区别性时间特征,提高了动作时空特征的判别能力。 相似文献
4.
冰雹天气具有突发性和局地性强,以及破坏力大的特点。尽管地面自动站、雷达和卫星等获取的观测资料在冰雹识别中发挥了一定的作用,但单一观测资料的局限性导致冰雹识别虚警率较高和准确率较低。因此,亟需构建基于多源高分辨率观测的冰雹识别技术。本文提出了一种面向冰雹识别的多源数据融合网络,该深度学习方法利用时空特征提取模块、多源数据特征融合模块和UCUNet(U Connection Unet,U形连接卷积神经网络)识别模块,充分挖掘冰雹发生时FY4B(风云四号B星)、天气雷达和数值模式等多源数据的时空特征,并创新地加入地形高度、坡度、坡向等作为冰雹识别因子。为评估所提网络方法的性能,本文进行了系列实验,并将实验结果与真实标签数据进行对比。结果显示,HINet(Hail Identification Net,冰雹识别网络)能够充分利用多源数据,在复杂地形条件下有效改善冰雹识别结果,在冰雹研究和识别中具有较高的准确性和实用性。 相似文献
5.
基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断. 相似文献
6.
对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,提出了利用虚拟仪器和Matlab小波工具箱分析软件对其早期故障进行检测和特征提取的方法.文中对早期故障特征量的选取、有用信号与噪声信号的分离方法、突变信号与奇异信号的特征提取等进行了分析和研究,并以转子早期碰摩和早期不平衡为例进行了实验研究.结果表明,Labview和Matlab小波分析软件相结合,能够快速有效地提取发动机转子系统的早期故障特征,为发动机转子系统早期故障的快速识别提供了一种新途径. 相似文献
7.
《燃气涡轮试验与研究》2013,(3):38-42
针对发动机转子的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的SVM故障诊断方法。利用转子实验台,模拟了转子正常、转子不平衡、转子不对中、动静碰磨和基座松动5种典型振动模式,并使用振动传感器采集多路振动数据。计算振动数据的排列组合熵并将其作为故障特征向量,对特征向量样本集进行多级SVM分类诊断,并运用小波包能量特征提取方法提取信号特征。实例计算与结果对比表明,本文方法的正确率要高于基于小波包能量提取特征的SVM分类诊断方法,在提取转子振动信号的特征向量及在小样本下的故障分类诊断等方面,具有可行性和有效性。 相似文献
8.
9.
本文提出了结构健康监测中一种新颖的方法用于时变系统的损伤识别,选取FS-TARMA(函数基时变自回归移动平均)时间序列模型应用于一种随机振动信号中,这种振动信号在时变系统中用来估计TAR/TMA参数和创新方差。基于一种特征值分解技术,被估计的TAR/TMA参数和创新方差能够为损伤估计提供更多信息和数据,从而形成了一种新的理论LCs(潜在成分)。LCs被组合和分解成数值,接着输入概率神经网络中进行损伤识别。将这种新方法用于三自由度时变系统中进行评估,根据质量和弹簧刚度的降低来模拟不同级别的损伤。这种方法能够找出系统参数的时变性质和质量及刚度变化引起的损伤级别。结果表明:使用这种方法,与其他的非降维和普通的特征提取方法相比,识别的成功率有相当大的提高。 相似文献
10.
随着频谱信息资源愈发紧张,信号的调制处理方式也愈发多样化.由于通信信号的调制识别广泛应用于民用和军用领域,所以,对调制方式进行识别的研究具有极其重要的意义与战术价值.首先,根据大量文献,对基于最大似然函数和特征提取的经典调制识别方法进行了系统地梳理;其次,从常用数据集、深度神经网络结构和现有识别算法等方面,着重介绍了深... 相似文献