一种基于学习向量量化神经网络的图象分割方法 被引量：2

1

作者 况菲 王耀南 +1 位作者 余洪山 万琴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第14期34-36,共3页

基于视觉传感器实现道路信息的理解是目前移动机器人自主导航的重要研究方向,其中道路图象的正确分割是提取有效路径信息的关键。该文针对复杂、干扰因素多的室外环境下传统方法难以实现道路图象正确分割的问题,提出了一种基于LV Q神经... 基于视觉传感器实现道路信息的理解是目前移动机器人自主导航的重要研究方向,其中道路图象的正确分割是提取有效路径信息的关键。该文针对复杂、干扰因素多的室外环境下传统方法难以实现道路图象正确分割的问题,提出了一种基于LV Q神经网络的道路图象分割方法。该方法通过选取道路图象的归一化色彩分量为特征向量,应用基于LV Q学习算法的神经网络分类器进行道路与非道路识别;为解决环境噪声对神经网络输出的影响,本文设计了串行级联式四阶形态滤波器实现对神经网络输出的分割图象的滤波处理。通过对实测图象进行分割处理验证了该方法的有效性和鲁棒性,可用于室外环境下机器人的实时视觉导航控制。 展开更多

关键词 图象分割 神经网络 学习向量量化 形态学滤波 视觉导航

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学习向量量化神经网络用于胃癌组织样品分类识别的研究 被引量：5

2

作者 童义平 林燕文 《化学研究与应用》 CAS CSCD 北大核心 2006年第4期365-367,共3页

将lvq神经网络(Learn ing Vector Quantization Neural Networks)用于胃癌组织样品的分类识别,根据胃癌组织及相应正常组织的FTIR光谱的主要特征吸收峰值(包括vas(CH3)、vs(CH2)、δ(CH2)、v(C-O)、vs(PO2-)、vas(PO2-)和vs(核酸,细胞... 将lvq神经网络(Learn ing Vector Quantization Neural Networks)用于胃癌组织样品的分类识别,根据胃癌组织及相应正常组织的FTIR光谱的主要特征吸收峰值(包括vas(CH3)、vs(CH2)、δ(CH2)、v(C-O)、vs(PO2-)、vas(PO2-)和vs(核酸,细胞蛋白及膜脂))全部或部分作为网络输入向量,对未知的胃组织样品进行分类识别,结果显示:i)以上述全部七个谱峰为输入向量时,网络经训练学习后,其平均识别正确率最高(达89.3%),表明该网络对胃癌组织样品的分类识别是满意的,完全可作为临床医学的辅助诊断手段;ii)总体上,当作为输入向量的FTIR特征谱峰越多时,则网络的平均分类识别正确率越高;iii)作为输入的FTIR特征谱峰不同时,则网络的平均分类识别正确率也不同。 展开更多

关键词 人工神经网络 学习向量量化 胃癌 傅里叶变换红外光谱 识别

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基于学习向量量化神经网络的软件可靠性预测 被引量：2

3

作者 乔辉 周雁舟 邵楠 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第5期1436-1438,1442,共4页

针对传统的软件可靠性预测模型在实际应用中存在预测泛化性能不佳等问题,提出一种基于学习向量量化(LVQ)神经网络的软件可靠性预测模型。首先分析了LVQ神经网络的结构特点以及它与软件可靠性预测的联系,然后运用该网络来进行软件可靠性... 针对传统的软件可靠性预测模型在实际应用中存在预测泛化性能不佳等问题,提出一种基于学习向量量化(LVQ)神经网络的软件可靠性预测模型。首先分析了LVQ神经网络的结构特点以及它与软件可靠性预测的联系,然后运用该网络来进行软件可靠性的预测,并基于美国国家航空航天局(NASA)软件数据项目中的实例数据集,运用Matlab工具进行了仿真实验。通过与传统预测方法的对比,证明该方法具有可行性和较高的预测泛化性能。 展开更多

关键词 软件可靠性预测 泛化性能 软件度量 学习向量量化 神经网络 映射网络 MATLAB仿真

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基于提升小波和学习向量量化神经网络的小麦病害图像识别 被引量：12

4

作者 张飞云 《江苏农业科学》 北大核心 2013年第5期103-106,共4页

通过研究小麦叶部病害的症状特点及图像特点,应用K_means硬聚类算法对小麦叶部病害图像进行彩色图像分割,得到二值化分割和彩色分割,利用多重分形分析从二值化分割图像中提取病害形状特征参数,分别利用提升小波变换和脉冲耦合神经网络... 通过研究小麦叶部病害的症状特点及图像特点,应用K_means硬聚类算法对小麦叶部病害图像进行彩色图像分割,得到二值化分割和彩色分割,利用多重分形分析从二值化分割图像中提取病害形状特征参数,分别利用提升小波变换和脉冲耦合神经网络从彩色分割图像中提取颜色特征参数和纹理特征参数。根据提取的组合特征参数,利用学习向量量化神经网络进行小麦病害分类识别。结果表明,该算法对小麦病害的识别率可达到95%以上。 展开更多

关键词 小麦病害 多重分形 提升小波 脉冲耦合神经网络 学习向量量化 图像识别

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基于双分辨率S变换和学习向量量化神经网络的电能质量扰动检测方法 被引量：32

5

作者 李建闽 林海军 +2 位作者 梁成斌 滕召胜 成达 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第16期3453-3463,共11页

随着实际电网中非线性负荷以及冲击性负荷的不断增加,电能质量问题日趋严重。实现电能质量扰动信号的准确、快速检测对于查找电能质量问题根源、改善电能质量、确保电网安全、保障经济稳定具有重大意义。为此,提出一种基于双分辨率S变... 随着实际电网中非线性负荷以及冲击性负荷的不断增加,电能质量问题日趋严重。实现电能质量扰动信号的准确、快速检测对于查找电能质量问题根源、改善电能质量、确保电网安全、保障经济稳定具有重大意义。为此,提出一种基于双分辨率S变换和学习向量量化(LVQ)神经网络的电能质量扰动信号检测方法。算法先采用双分辨率S变换实现扰动信号特征向量的准确、快速提取。在获得扰动信号的特征向量后对各特征向量进行归一化处理并利用经过训练的LVQ神经网络对扰动信号进行分类识别。仿真和实际测试结果表明,该文提出的基于双分辨率S变换和LVQ神经网络的电能质量扰动检测算法具有训练速度快、分类准确率高、适合嵌入式实现等优点。 展开更多

关键词 电能质量 扰动分类 S变换 学习向量量化神经网络 时频分析

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基于模糊C均值聚类及学习向量量化神经网络的负荷同时系数预测模型 被引量：5

6

作者 李江 杨润冰 +3 位作者 于文双 杨铮 巩彦江 叶宝柱 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期567-574,共8页

针对变压器及电缆容量确定问题,该文以负荷同时系数(LSF)预测为目标,建立考虑社会发展水平、人口构成、负荷类型的LSF影响因素指标体系。应用模糊C均值聚类对台区负荷的用电类型进行划分,基于学习向量量化(LVQ)神经网络建立LSF预测模型... 针对变压器及电缆容量确定问题,该文以负荷同时系数(LSF)预测为目标,建立考虑社会发展水平、人口构成、负荷类型的LSF影响因素指标体系。应用模糊C均值聚类对台区负荷的用电类型进行划分,基于学习向量量化(LVQ)神经网络建立LSF预测模型。该预测模型具有自动确定LSF影响因素权重、针对不同类型综合负荷预测的选择性强、便于依据实测数据更新模型参数的特点。LSF预测精度提高,为配变定容提供了有利依据。应用京津唐地区实际负荷验证了该文LSF预测方法的有效性。 展开更多

关键词 负荷同时系数 模糊C均值聚类 学习向量量化神经网络 变压器 电缆 容量

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基于学习向量量化网络的指定颜色物体的识别 被引量：5

7

作者 袁野 仲崇权 +1 位作者 杨素英 欧宗瑛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第10期100-102,共3页

为解决计算机视觉中已知颜色属性的物体的识别问题,文章提出了一种基于HSV模型,以H、V参数特征值作为特征向量,应用基于LVQ学习算法的神经网络分类器进行颜色识别的的方法,很好地解决了指定颜色物体的识别问题。通过实验,对指定颜色的... 为解决计算机视觉中已知颜色属性的物体的识别问题,文章提出了一种基于HSV模型,以H、V参数特征值作为特征向量,应用基于LVQ学习算法的神经网络分类器进行颜色识别的的方法,很好地解决了指定颜色物体的识别问题。通过实验,对指定颜色的目标物体的识别效果比较理想,表明该算法是确实可行的。 展开更多

关键词 计算机视觉 神经网络 学习向量量化 颜色物体 识别

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一种基于LVQ神经网络与图像处理的火焰识别算法 被引量：14

8

作者 包晗 康泉胜 周明 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期60-64,共5页

针对传统火灾探测技术存在的不稳定、误判率高等缺点,通过分析室内火灾图像与常见干扰光源图像的特点,提出一种基于人工神经网络的火焰图像检测技术。对火焰图像的基本特性进行分析,利用火焰图像序列的面积重叠率和中心相对移动率以及... 针对传统火灾探测技术存在的不稳定、误判率高等缺点,通过分析室内火灾图像与常见干扰光源图像的特点,提出一种基于人工神经网络的火焰图像检测技术。对火焰图像的基本特性进行分析,利用火焰图像序列的面积重叠率和中心相对移动率以及颜色等信息,结合实现学习向量量化(LVQ)神经网络融合技术,对视频序列图像中火焰的自动检测。仿真试验结果表明,基于LVQ神经网络的信息融合算法的网络收敛速度较快,有较高的火灾火焰识别准确率。 展开更多

关键词 学习向量量化(lvq)神经网络 图像处理 火焰识别 目标检测 火灾火焰

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广义LVQ神经网络的性能分析及其改进 被引量：9

9

作者 张志华 郑南宁 王天树 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第5期583-589,共7页

首先从理论上分析了广义学习矢量量化（ＧＬＶＱ）网络的ＧＬＶＱＦ算法的性能，ＧＬＶＱＦ算法在一定程度上克服了ＧＬＶＱ 算法存在的问题．然而，它对获胜表现型的学习具有好的性能，对于其它的表现型，性能却十分不稳定．分析... 首先从理论上分析了广义学习矢量量化（ＧＬＶＱ）网络的ＧＬＶＱＦ算法的性能，ＧＬＶＱＦ算法在一定程度上克服了ＧＬＶＱ 算法存在的问题．然而，它对获胜表现型的学习具有好的性能，对于其它的表现型，性能却十分不稳定．分析了产生这个问题的原因，直接从表现型的学习率出发，提出了选取学习率的准则，并给出了两种改进的算法．最后，使用ＩＲＩＳ数据验证了算法的性能，改进算法较之ＧＬＶＱＦ算法具有明显的稳定性和有效性． 展开更多

关键词 亏损因子 学习率 lvq 神经网络 聚类算法

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基于MA及LVQ神经网络的智能NIPS模型与实现 被引量：3

10

作者 贾铁军 刘泓漫 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第8期1836-1840,共5页

为了提高入侵防御系统的智能性和准确率,在讨论入侵防御技术特性和关键技术的基础上,分析了利用MA(MobileAgent)及LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络构建入侵防御系统的优势,以及LVQ神经网络的结构特性和学习算法,提出基于MA及... 为了提高入侵防御系统的智能性和准确率,在讨论入侵防御技术特性和关键技术的基础上,分析了利用MA(MobileAgent)及LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络构建入侵防御系统的优势,以及LVQ神经网络的结构特性和学习算法,提出基于MA及LVQ神经网络的新智能入侵防御系统模型结构,概述了新模型的实现方法,并用Matlab算法进行了仿真实验.结果表明,基于MA及LVQ神经网络的新智能入侵防御系统模型整体防御准确率与检测辨识性能都有较大提高. 展开更多

关键词 移动代理MA 学习向量量化lvq lvq神经网络 基于网络的入侵防御系统NIPS 模型构建与实现

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LVQ神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用研究 被引量：10

11

作者 蒋宇 李志雄 唐茗 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2011年第3期408-411,共4页

滚动轴承多部位多类别故障诊断属于大规模或者较复杂分类问题,利用智能方法诊断时需要设计结构合理的神经网络才能实现高精度诊断。因此,笔者对基于学习向量量化(LVQ)神经网络的滚动轴承多故障诊断进行了研究。首先通过模拟故障实验采... 滚动轴承多部位多类别故障诊断属于大规模或者较复杂分类问题,利用智能方法诊断时需要设计结构合理的神经网络才能实现高精度诊断。因此,笔者对基于学习向量量化(LVQ)神经网络的滚动轴承多故障诊断进行了研究。首先通过模拟故障实验采集到滚动轴承不同部位和类型的10种故障振动信号。然后选择db16母小波对实验所采集的数据信号进行三层小波变换,并提取第三层小波8个节点信号的能量特征。最后将能量特征组成LVQ神经网络的输入特征向量进行网络训练与检测,以实现滚动轴承的故障定位和模式识别。实验结果证明,所提出的诊断方法避免了故障定位和故障类型的分别诊断,能够在网络训练后同时较精确地实现滚动轴承10种故障的定位与模式识别。 展开更多

关键词 滚动轴承 小波包 学习向量量化神经网络 故障诊断

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基于MEA-LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别研究 被引量：3

12

作者 李亚 崔昊杨 +3 位作者 李鑫 刘晨斐 束江 许永鹏 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期61-66,共6页

针对学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络在气体绝缘全封闭组合电器GIS特高频局部放电识别过程中存在初始权值敏感、竞争层未被充分利用的问题,提出了利用思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)优化LVQ神... 针对学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络在气体绝缘全封闭组合电器GIS特高频局部放电识别过程中存在初始权值敏感、竞争层未被充分利用的问题,提出了利用思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)优化LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别模型。该模型采用K交叉验证来确定LVQ网络竞争层中最佳神经元数目,并在此基础上利用思维进化算法寻找LVQ网络的最优初始权值,构建最佳的局部放电识别网络模型。对比该模型和BP网络、LVQ网络以及K交叉验证LVQ网络的放电识别准确率,结果表明:MEA优化的LVQ神经网络具有更高的识别精度。文中的研究对于提高局部放电识别准确率具有一定的价值。 展开更多

关键词 思维进化算法 气体绝缘全封闭组合电器 K交叉验证 学习向量量化神经网络 放电识别

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基于LVQ神经网络的改进覆盖算法 被引量：1

13

作者 李家兵 何富贵 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第17期165-169,共5页

覆盖算法是一种具有高分类准确度和强泛化能力的构造性神经网络分类算法。针对其选择覆盖中心的随意性,结合竞争性神经网络方法对覆盖算法进行改进,在覆盖学习之前进行预学习,选择最佳覆盖球形中心,来优化覆盖。通过标准UCI测试数据实... 覆盖算法是一种具有高分类准确度和强泛化能力的构造性神经网络分类算法。针对其选择覆盖中心的随意性,结合竞争性神经网络方法对覆盖算法进行改进,在覆盖学习之前进行预学习,选择最佳覆盖球形中心,来优化覆盖。通过标准UCI测试数据实验的比较,从分类的准确性和覆盖个数方面进行对比,得到改进的覆盖算法有很好的效果。 展开更多

关键词 分类 神经网络 覆盖算法 学习向量量化(lvq)

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基于人工神经网络与图像处理的苹果识别方法研究 被引量：42

14

作者 包晓安 张瑞林 钟乐海 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期109-112,共4页

针对中国苹果等级划分主要依靠人工感官进行识别判断的现状,提出了以应用计算机视觉以及图像处理技术为基础,通过改变传统学习向量量化(LVQ)网络输入层各参数的权重来改变其在竞争层中的竞争能力。采用改进后的LVQ网络算法,对苹果进行... 针对中国苹果等级划分主要依靠人工感官进行识别判断的现状,提出了以应用计算机视觉以及图像处理技术为基础,通过改变传统学习向量量化(LVQ)网络输入层各参数的权重来改变其在竞争层中的竞争能力。采用改进后的LVQ网络算法,对苹果进行等级判别试验,取得了良好的试验结果,识别正确率达88.9%,且具有较好的稳定性。 展开更多

关键词 计算机视觉 学习向量量化网络 人工神经网络 图像处理 等级判别

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基于神经网络的智能下肢假肢自适应控制 被引量：8

15

作者 马玉良 徐文良 +2 位作者 孟明 罗志增 杨家强 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1373-1376,1381,共5页

下肢假肢的膝关节是一种具有高度非线性、时变、强耦合的阻尼系统,传统控制方法很难达到良好控制效果.针对这一问题,提出将神经网络(NN)应用于下肢假肢控制.以学习矢量量化(LVQ)神经网络为基础,提出神经网络模型参考自适应控制方法.该... 下肢假肢的膝关节是一种具有高度非线性、时变、强耦合的阻尼系统,传统控制方法很难达到良好控制效果.针对这一问题,提出将神经网络(NN)应用于下肢假肢控制.以学习矢量量化(LVQ)神经网络为基础,提出神经网络模型参考自适应控制方法.该方法通过选择适当的参考模型和自适应算法,利用参考模型输出与实际系统输出之间的误差信号,由自适应算法计算当前的控制量以控制智能下肢假肢,达到自适应控制的目的.该方法不需要进行性能指标的变换,容易实现且自适应速度快,仿真结果表明了该方法的有效性. 展开更多

关键词 智能下肢假肢 自适应控制 学习矢量量化(lvq) 神经网络(NN) 参考模型

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用人工神经网络方法评估桥梁缺损状况 被引量：18

16

作者 韩大建 杨炳尧 颜全胜 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期72-75,96,共5页

针对现有桥梁评估方法存在的不足 ,介绍了一种应用神经网络进行桥梁缺损状况评估的方法 ,并对几种常见的人工神经网络模型的评估效果进行了比较 .利用广东省内10 18座桥梁的养护数据 ,对神经网络进行训练和测试 ,发现使用神经网络对桥... 针对现有桥梁评估方法存在的不足 ,介绍了一种应用神经网络进行桥梁缺损状况评估的方法 ,并对几种常见的人工神经网络模型的评估效果进行了比较 .利用广东省内10 18座桥梁的养护数据 ,对神经网络进行训练和测试 ,发现使用神经网络对桥梁进行评估 ,能够取得比较好的评估效果 .使用神经网络方法对桥梁“等级”进行评估 ,其准确率超过 6 0 % ,平均每座桥的评估误差为 0 .2 5个等级 . 展开更多

关键词 人工神经网络 桥梁评估 学习向量量化网络 径向基网络 ELMAN网络

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基于神经网络的回转窑火焰图像分割 被引量：16

17

作者 李树涛 王耀南 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期10-12,16,共4页

回转窑火焰图像的正确分割对于提取回转窑工况参数具有重要的意义。本文研究了多层感知器、径向基函数网络、学习向量量化网络和自组织特征映射网络等四种神经网络在回转窑火焰图像分割中的应用。选取火焰图像的归一化色彩值作为训练样... 回转窑火焰图像的正确分割对于提取回转窑工况参数具有重要的意义。本文研究了多层感知器、径向基函数网络、学习向量量化网络和自组织特征映射网络等四种神经网络在回转窑火焰图像分割中的应用。选取火焰图像的归一化色彩值作为训练样本 ,分别采用有导师学习和无导师学习两种方法进行训练。对实测图像进行分割的结果表明 。 展开更多

关键词 图像分割 神经网络 多层感知器 径向基函数 学习向量量化 自组织特征映射 回转窑

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基于神经网络的说话人识别算法的研究与实验 被引量：1

18

作者 李香萍 《电子测量技术》 2007年第11期170-172,共3页

人工神经网络通过学习可以实现对输入向量的分类,也就是说,对于经过训练的神经网络,每输入一个矢量,人工神经网络输出一个该矢量所属类别的标号,神经网络的这种分类作用可以运用到说话人识别中。本文在介绍人工神经网络实现对输入向量... 人工神经网络通过学习可以实现对输入向量的分类,也就是说,对于经过训练的神经网络,每输入一个矢量,人工神经网络输出一个该矢量所属类别的标号,神经网络的这种分类作用可以运用到说话人识别中。本文在介绍人工神经网络实现对输入向量分类原理的基础上,通过MATLAB实现了基于神经网络学习向量量化方法(LVQ)的说话人识别实验,取得了较为满意的结果。 展开更多

关键词 说话人识别 神经网络 学习向量量化

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基于人工神经网络的太阳能电池片表面质量检测系统 被引量：11

19

作者 伍李春 刘明周 +2 位作者 蒋倩男 葛茂根 凌琳 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第9期1176-1180,1192,共6页

针对依赖人工进行太阳能电池片表面质量检测时效率和精度低的问题,文章提出了基于机器视觉以及人工神经网络的太阳能电池片表面质量检测方法。将表面缺陷分为外形缺陷、颜色缺陷、裂纹以及丝印线路缺陷4类,基于模板匹配检测外形缺陷,基... 针对依赖人工进行太阳能电池片表面质量检测时效率和精度低的问题,文章提出了基于机器视觉以及人工神经网络的太阳能电池片表面质量检测方法。将表面缺陷分为外形缺陷、颜色缺陷、裂纹以及丝印线路缺陷4类,基于模板匹配检测外形缺陷,基于HIS空间下的颜色直方图检测颜色缺陷;针对细微性缺陷容易受噪声影响的特点,利用2类人工神经网络进行断栅检测,并对这2类神经网络进行比较。大量实验结果验证了上述方法能够准确、快速地检测出太阳能电池片表面缺陷。 展开更多

关键词 缺陷检测 机器视觉 人工神经网络 正则化径向基函数(RBF)网络 学习向量化(lvq)网络

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小波包奇异谱熵与LVQ网络齿轮箱轴承退化评估

20

作者 肖乾 汪寒俊 +5 位作者 朱海燕 王文静 朱恩豪 叶小芬 魏昱洲 李林 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1181-1189,1249,1250,共11页

为研究齿轮箱轴承性能退化评估,首先,根据高速列车齿轮箱轴承与齿轮的相关数据,对齿轮箱轴承仿真振动信号训练样本进行小波包分解并计算小波包奇异谱熵构成特征向量,输入到学习向量量化(learning vector quantization,简称LVQ)神经网络... 为研究齿轮箱轴承性能退化评估,首先,根据高速列车齿轮箱轴承与齿轮的相关数据,对齿轮箱轴承仿真振动信号训练样本进行小波包分解并计算小波包奇异谱熵构成特征向量,输入到学习向量量化(learning vector quantization,简称LVQ)神经网络聚类模型中,建立性能退化评估模型;其次,将测试样本按同样的方式提取特征向量,输入到建立好的模型中评估轴承性能退化状态;然后,选取轴承全寿命疲劳试验进行分析,并选择特征优选和模糊C均值聚类算法进行对比;最后,根据LVQ神经网络聚类算法确定训练样本中正常状态和失效状态的聚类中心,建立性能退化评估模型。结果表明:将小波包奇异谱熵和LVQ神经网络聚类算法相结合,能较好区分齿轮箱轴承不同的退化状态,准确表现轴承性能退化曲线;通过隶属度函数计算隶属度作为性能退化评价指标,可以对性能退化状态进行定量表征;通过对时域指标和频域指标特征优选进行对比,验证了本研究方法更加有效,对早期退化更敏感,能及时发现早期退化并且能对退化程度进行准确评估。 展开更多

关键词 交通工程 齿轮箱振动加速度 信号仿真 小波包奇异谱熵 学习向量量化神经网络聚类 性能退化评估

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