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题名小波变换和神经网络的电路故障诊断
被引量：12
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作者
何东中
贡丽霞
白艳萍
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机构
石家庄铁道大学四方学院
中北大学
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第10期30-32,37,共4页
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基金
山西省自然科学基金项目(201701D221121)
河北省高等教育教学改革研究与实践项目(2018GJJG624)。
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文摘
传统的电路故障诊断方法诊断波形图与实际波形差异较大,诊断准确率低。为了解决上述问题,基于小波变换和神经网络设计一种新的电路故障诊断方法。设定小波分解包,通过小波变换提取出故障特征,利用神经网络对原始信号进行离散小波变换,获得时频矩阵,分析能量变化特点,确定二维时频信息,根据不同故障类型的映射关系实现诊断。实验结果表明,基于小波变换和神经网络的电路故障诊断方法得到的波形与实际波形十分接近,能够精准地检测出电路故障。
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关键词
电路故障诊断
小波变换
神经网络
故障特征提取
时频信息确定
诊断效果检测
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Keywords
circuit fault diagnosis
wavelet transform
neural network
fault feature extraction
time-frequency information determination
diagnostic effect detection
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分类号
TN710.4-34
[电子电信—电路与系统]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于畸变校正的高光谱偏振图像配准方法
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作者
贡丽霞
何东中
白艳萍
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机构
石家庄铁道大学四方学院
中北大学
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出处
《激光杂志》
北大核心
2020年第7期90-94,共5页
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基金
山西省自然科学基金项目(No.201701D221121)。
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文摘
提出基于畸变校正的高光谱偏振图像配准方法,分析高光谱偏振图像成像特点构建畸变校正模型,依据高光谱偏振图像成像规律运算畸变校正模型,获取初始畸变系数,采用优化目标函数计算初始畸变系数得到最优畸变系数,采用该系数畸变校正不同偏振方向的高光谱图像;为提升畸变校正图像质量,采用后向插值算法-立方卷积插值方法灰度重建畸变校正高光谱偏振图像,在相同波段的重建高光谱偏振图像中选取0°、60°和120°偏振方向的图像,将60°偏振方向的图像作为基准图像,剩余方向的图像作为待配准图像,采用SURF算法实现高光谱偏振图像的图像配准。经过实验分析发现,该方法畸变校正后高光谱偏振图像径向畸变误差均方根最小值是0.438652个像素,基准图像和配准图像SSD最低数值分别是151.26和157.62,说明该方法畸变校正效果优、配准精度较高。
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关键词
畸变校正
高光谱
偏振图像
配准
畸变系数
基准图像
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Keywords
distortion correction
hyper-spectral
polarization image
registration
distortion coefficient
reference image
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分类号
TN247
[电子电信—物理电子学]
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