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基于小波去噪与同态滤波的带钢缺陷图像增强
1
作者 李恒 崔莹 +1 位作者 赵磊 刘辉 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期369-376,共8页
【目的】钢铁工业作为我国经济发展的支柱产业之一,在整个制造业中具有无可取代的地位。热轧带钢具有包容覆盖能力强、便于加工、节省材料等优点,是生产其他钢产品的主要原材料,提高带钢产品的表面质量是提高钢铁产品质量的重要环节。... 【目的】钢铁工业作为我国经济发展的支柱产业之一,在整个制造业中具有无可取代的地位。热轧带钢具有包容覆盖能力强、便于加工、节省材料等优点,是生产其他钢产品的主要原材料,提高带钢产品的表面质量是提高钢铁产品质量的重要环节。由于受到生产、加工、拍摄等多种因素的影响,原始带钢表面缺陷图像亮度不均匀、缺陷区域与非缺陷区域对比度较低,导致缺陷信息不够清晰、不便于检测。针对上述问题提出了一种基于小波去噪与改进同态滤波相结合的带钢表面缺陷图像增强算法。【方法】算法采用二级小波变换将原始图像分解为低频分量和高频分量。低频分量包含原图的主要信息,对低频分量进行增强处理以提升图像的整体效果。分别采用改进的同态滤波算法以及限制对比度自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)算法对低频分量进行增强,在均衡图像亮度的同时提高了整体对比度,并将上述两种算法处理后的低频图像基于适当的权重进行图像融合,得到增强后的低频分量。而高频分量包含图像的细节信息以及噪声,对高频分量使用了改进的阈值函数提升去噪效果,并较好地保留了边缘细节。将处理后的低频分量和高频分量通过小波重构得到最终的增强图像。【结果】通过主观视觉评价和客观评价指标对算法处理结果进行多组对比分析,与其他算法结果相比,经本文算法增强后的各类带钢表面缺陷图像亮度均明显提升,且整体亮度保持均衡,同时提高了对比度,图像的纹理细节和缺陷信息也更加明显。采用通用指标均方误差(mean square error,MSE)、峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和图像信息熵(image entropy,IE)对算法进行评估,综合分析各参数可知,本文算法对提高对比度、降低噪声效果较为显著,同时保留了更多的细节信息,失真度较小。【结论】实验结果表明,本文算法有效改善了带钢表面缺陷图像亮度不均匀的问题,在提高了整体对比度的同时提升了去噪效果,使缺陷信息和边缘细节得到显著增强,并且适用于多种类型的带钢表面缺陷检测。 展开更多
关键词 小波变换 同态滤波 阈值去噪 图像增强 带钢 表面缺陷 对比度自适应直方图均衡化 小波重构
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多谱自适应小波和盲源分离耦合的生理信号降噪方法
2
作者 王振宇 向泽锐 +2 位作者 支锦亦 丁铁成 邹瑞 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第3期910-921,共12页
为提高生理信号的质量和可靠性,将盲源分离和小波阈值方法进行耦合研究,提出了多谱自适应小波信号增强方法并与改进的盲源分离方法相结合进行降噪处理。为评估所提方法的有效性,使用小波变换中软阈值、硬阈值、自适应阈值3种方法计算信... 为提高生理信号的质量和可靠性,将盲源分离和小波阈值方法进行耦合研究,提出了多谱自适应小波信号增强方法并与改进的盲源分离方法相结合进行降噪处理。为评估所提方法的有效性,使用小波变换中软阈值、硬阈值、自适应阈值3种方法计算信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)。结果表明:所提方法在软阈值下具有较强的适用性,增强后的信号软阈值相比硬阈值,SNR提升约44.2%,RMSE下降约28.8%,处理时间减少约1.4%。软阈值相比自适应阈值,SNR提升约706%,RMSE下降约16.7%,处理时间减少约3.0%。为对比软阈值下各参数差异,使用软阈值对原始信号、加噪信号和增强信号进行对比分析及归一化处理。结果显示增强后的信号具有较好的SNR、较低的RMSE和较短的处理时间,软阈值下增强后的信号与原始信号相比,SNR提升约0.12%,RMSE下降约2.5%,处理时间减少约3.9%,进一步验证了所提方法的有效性,并提高了信号质量。 展开更多
关键词 多谱自适应小波 盲源分离 小波变换 降噪方法 生理信号
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基于小波变换增强位置编码Transformer的空域流量预测
3
作者 唐卫贞 刘波 +1 位作者 黄洲升 田齐齐 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期127-132,共6页
随着全球化进程的加快和航空技术的发展,对空中交通流量预测的精度要求也越来越高。为提高空中交通流量预测精度,减轻空中交通管制员的压力,提出一种增强位置编码的Transformer模型。利用小波变换对原始空域流量数据进行分析,通过信噪... 随着全球化进程的加快和航空技术的发展,对空中交通流量预测的精度要求也越来越高。为提高空中交通流量预测精度,减轻空中交通管制员的压力,提出一种增强位置编码的Transformer模型。利用小波变换对原始空域流量数据进行分析,通过信噪比选出性能最优的小波基函数,再进一步计算出小波系数并将其融入位置编码,以增强模型对时间序列数据的理解能力。实验结果表明,所提模型能够准确捕捉空中交通流量数据中的非平稳性和突变特征,其RMSE和MAPE评估指标较原始Transformer模型分别降低了29.9与2.9%,较LSTM模型分别降低了34.5与3.4%。该模型不仅提升了空域流量预测的准确性,也证实了小波变换在增强模型时间序列数据理解中的有效性,且为交通流量管理提供了一种新的技术方案。 展开更多
关键词 空域流量预测 增强位置编码 Transformer模型 小波变换 LSTM模型 小波基函数
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基于双树复小波变换与稀疏表示的牙隐裂OCT三维图像融合 被引量：2
4
作者 石博雅 董潇阳 《天津工业大学学报》 北大核心 2025年第1期62-68,共7页
针对采用光学相干层析(OCT)技术进行体积较大的前磨牙和磨牙的隐裂检测时,仅从单一扫描视角采集可能存在误检或漏检的问题,提出一种双树复小波变换(DTCWT)与稀疏表示(SR)相结合的牙隐裂三维图像融合方法。利用扫频OCT对人工牙隐裂模型从... 针对采用光学相干层析(OCT)技术进行体积较大的前磨牙和磨牙的隐裂检测时,仅从单一扫描视角采集可能存在误检或漏检的问题,提出一种双树复小波变换(DTCWT)与稀疏表示(SR)相结合的牙隐裂三维图像融合方法。利用扫频OCT对人工牙隐裂模型从2个扫描视角进行成像,经过三维图像配准后,利用双树复小波变换对图像进行分解。对于低频子带进行稀疏表示,采用“最大L1范数”规则进行融合,高频子带采用“绝对最大”规则融合,最后通过DTCWT重构得到融合后的图像。实验结果表明:采用本文方法融合后的牙隐裂图像可以得到裂纹的完整信息,获得准确的定位和分级,各方面性能均优于单独采用各多尺度分解方法和稀疏表示方法,标准差(SD)、平均梯度(AG)、空间频率(SF)和边缘信息评价因子(Q)的值分别平均提高到36.7、6.0、27.9和0.74,有效提高了OCT牙隐裂检测的准确性。 展开更多
关键词 牙隐裂 光学相干层析 稀疏表示 双树复小波变换
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基于小波分析的土壤体积含水量动态研究
5
作者 吴越 郝慧清 +3 位作者 郝永红 盖玉婧 李泽溦 刘彦 《天津师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期52-59,68,共9页
为了解自然条件下土壤水分的运移规律,基于2010—2016年美国俄克拉荷马州立大学农业综合试验场不同植被区域的土壤水分数据,采用交叉小波和小波相干等方法,分析土壤水分对不同气象指标和植被的响应模式.结果表明:①红杉林、橡树林和草... 为了解自然条件下土壤水分的运移规律,基于2010—2016年美国俄克拉荷马州立大学农业综合试验场不同植被区域的土壤水分数据,采用交叉小波和小波相干等方法,分析土壤水分对不同气象指标和植被的响应模式.结果表明:①红杉林、橡树林和草地的土壤年均体积含水量分别为0.154、0.113和0.254 m^(3)/m^(3),红杉林和橡树林等乔木林的土壤体积含水量长年低于同等条件下草地的值,且差异在冬季更加显著.②在年际尺度上,3种植被的土壤体积含水量与降水、温度均呈显著的绝对相关性.降水与草地土壤体积含水量的潜在因果性较弱,与红杉林土壤体积含水量的潜在因果性较强;温度与草地土壤体积含水量的潜在因果性较强,与红杉林土壤体积含水量的潜在因果性较弱.③在月际至半年际尺度上,3种植被的土壤体积含水量与温度的因果关系很弱,与降水的因果关系较强.④土壤体积含水量峰值的出现早于当年降水和温度的峰值.上述差异化现象与不同植被的根系固水、吸水能力以及叶片的保温能力、覆盖面积不同有关. 展开更多
关键词 土壤体积含水量 交叉小波 小波相干 相关性分析 植被 降水
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引入双曲正切阈值函数的平稳小波变换心电信号去噪方法 被引量：1
6
作者 王海勇 丁顾霏 《计算机科学》 北大核心 2025年第5期179-186,共8页
在心电信号的采集过程中,各种噪声充斥在心电信号中,这会使心电信号变得难以识别,从而影响医务人员的诊断。对心电信号进行去噪处理,是心电信号研究的重要环节。基于平稳小波变换的技术,针对平稳小波去噪过程中硬阈值、软阈值的缺陷,提... 在心电信号的采集过程中,各种噪声充斥在心电信号中,这会使心电信号变得难以识别,从而影响医务人员的诊断。对心电信号进行去噪处理,是心电信号研究的重要环节。基于平稳小波变换的技术,针对平稳小波去噪过程中硬阈值、软阈值的缺陷,提出一种可变参数下的双曲正切函数(SWTaVHT)来对心电信号进行去噪;同时,为了防止在去噪过程中丢失一些高频信息段,引入利用R峰位置信息辅助的修正方法,以更好地保留有用的信号特征。为了评估SWTaVHT的有效性,在公开数据库MIT-BIH上与现有的方法进行对比实验。结果表明,去噪之后的信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)和均方根差百分比(PRD)均优于现有方法。SWTaVHT在不改变原始信号振幅的情况下,对心电信号数据进行去噪处理,其效果优于现有方法。 展开更多
关键词 心电信号 阈值函数 平稳小波变换 R峰校正 去噪
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利用小波变换研究2024-01-23乌什M_(S)7.1地震前重力异常特征
7
作者 陈丽 刘代芹 +5 位作者 艾力夏提·玉山 阿卜杜塔伊尔·亚森 赵磊 丁宇 李秉烨 李瑞 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第3期279-283,共5页
利用南天山地区2020—2023年流动重力观测资料,获取2024-01-23乌什M_(S)7.1地震前不同时间尺度下区域重力场动态演化特征,并通过功率谱分析方法,获取各阶小波重力细节对应的近似场源深度。结果表明:1)流动重力(3 a尺度)结果显示,乌什M_(... 利用南天山地区2020—2023年流动重力观测资料,获取2024-01-23乌什M_(S)7.1地震前不同时间尺度下区域重力场动态演化特征,并通过功率谱分析方法,获取各阶小波重力细节对应的近似场源深度。结果表明:1)流动重力(3 a尺度)结果显示,乌什M_(S)7.1地震前,乌恰至巴楚地区和阿克苏地区重力变化呈现明显的四象限分布,震中位于四象限边缘及零值线附近;2)2020—2023年南天山地区重力场小波变换(4阶小波重力细节)结果显示,乌什M_(S)7.1地震前,乌恰至巴楚地区重力变化出现明显的四象限分布,震中位于四象限边缘及零值线附近。 展开更多
关键词 流动重力 小波变换 乌什地震
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基于自适应小波RBF神经网络的导引头陀螺误差校正方法
8
作者 刘建旭 雷昊 +2 位作者 赵晟 刘会文 李少毅 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第1期76-81,88,共7页
凝视成像红外导引导弹发射冲击和飞行过程中,导引头MEMS陀螺输出会产生较大误差,造成成像系统稳定性降低,误差过大时会丢失目标。针对这一工程问题,提出一种基于自适应小波RBF神经网络的导引头陀螺误差校正方法。首先运用Allan方差分析... 凝视成像红外导引导弹发射冲击和飞行过程中,导引头MEMS陀螺输出会产生较大误差,造成成像系统稳定性降低,误差过大时会丢失目标。针对这一工程问题,提出一种基于自适应小波RBF神经网络的导引头陀螺误差校正方法。首先运用Allan方差分析导弹飞行全过程中,导引头伺服系统MEMS陀螺主要误差源及误差量级。然后运用小波阈值去噪法滤除高频噪声,作为训练网络输入。最后运用自适应小波RBF神经网络算法进行误差校正。实验结果表明,与传统RBF网络和Kalman滤波算法相比,所提算法均方根误差RMSE要低两个数量级,Allan方差也比传统算法减小一半,数据复杂度低,具备工程应用价值。 展开更多
关键词 红外导引头 陀螺伺服系统 小波阈值去噪 小波RBF网络
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基于小波降噪的神经网络盾构泥水分离系统参数预测方法
9
作者 周翠红 周富强 +1 位作者 刘兆赫 翟志国 《土木与环境工程学报（中英文）》 北大核心 2025年第1期11-17,共7页
泥水盾构穿越复合地层时,掘进控制参数和泥水分离系统参数往往出现大幅波动,影响施工安全和掘进效率。为提升施工过程的安全稳定性,实现异常工况预测,依托望京隧道盾构工程,针对地层状况采用筛分、双旋流、离心/压滤固液分离协同控制技... 泥水盾构穿越复合地层时,掘进控制参数和泥水分离系统参数往往出现大幅波动,影响施工安全和掘进效率。为提升施工过程的安全稳定性,实现异常工况预测,依托望京隧道盾构工程,针对地层状况采用筛分、双旋流、离心/压滤固液分离协同控制技术,采集盾构机掘进参数(掘进速度、刀盘转速和总推进力等)和泥水分离系统运行参数(进浆量、进浆密度和进浆黏度等),通过Cook距离离群检测和小波阈值去噪处理提升数据质量;以双旋流分离密度比值、黏度比值等12个参数为输入,排浆量、排浆密度和排浆黏度为输出,建立BP神经网络泥水分离系统参数的预测模型,并选取3个不同地层环段进行预测对比分析。预测结果表明:预测平均绝对误差均在5%以内,该预测模型在复合地层下仍具有较高的准确性。 展开更多
关键词 盾构隧道 泥水分离 COOK距离 小波去噪 BP神经网络 参数预测
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奇异谱分析与小波变换改进的弱磁检测方法研究
10
作者 刘伟 常青 王耀力 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第5期81-87,共7页
为满足日益增长的地下弱磁信号检测需求,文中提出了一种交叉验证增强的时间延迟嵌入奇异值分解(CV-TE-SVD)算法和小波变换改进的标准正交基(WT-OBF)磁异常检测方法。CV-TE-SVD算法通过时间延迟嵌入将实测磁场数据形成相应的轨迹矩阵,并... 为满足日益增长的地下弱磁信号检测需求,文中提出了一种交叉验证增强的时间延迟嵌入奇异值分解(CV-TE-SVD)算法和小波变换改进的标准正交基(WT-OBF)磁异常检测方法。CV-TE-SVD算法通过时间延迟嵌入将实测磁场数据形成相应的轨迹矩阵,并结合交叉验证优化奇异值选择,使得重构结果既保留目标信号的主体特征,又对噪声做了滤波处理,提高了信号重构的精度。WT-OBF方法利用小波变换的多分辨率分析能力,在不同尺度上分析信号,捕捉到不同频率成分,从而提升了磁异常信号的检测精度和鲁棒性。实验结果表明:CV-TE-SVD算法在不同距离下均表现出优异的性能,平均重构误差约为0.08,改进的WT-OBF算法信噪比(SNR)平均提升4.85 dB,在3倍物径距下的SNR最大提升了7.20 dB,其检测性能显著高于OBF算法和实测数据,为地下弱磁信号检测提供了技术支持。 展开更多
关键词 地下弱磁检测 奇异谱分析 正交基函数 小波变换 交叉验证
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基于类小波辅助分类生成对抗网络的轴承故障数据生成方法
11
作者 焦华超 孙文磊 王宏伟 《中国机械工程》 北大核心 2025年第3期546-557,共12页
利用数据生成方法生成时域特征和频域特征与轴承故障真实信号一致的高质量数据,构建平衡数据集,对数据不平衡情况下建立高效的轴承故障诊断模型具有重要意义。针对现有数据生成方法仅关注时域或频域单一特征的局限,提出了类小波辅助分... 利用数据生成方法生成时域特征和频域特征与轴承故障真实信号一致的高质量数据,构建平衡数据集,对数据不平衡情况下建立高效的轴承故障诊断模型具有重要意义。针对现有数据生成方法仅关注时域或频域单一特征的局限,提出了类小波辅助分类生成对抗网络。基于小波变换原理,使用多层神经网络构建类小波变换(WLT)网络,模拟小波变换及逆变换,建立时域与频域信号的映射关系;将WLT网络嵌入辅助分类生成对抗网络(ACGAN)模型中,作为模型生成器的主体;构建两个不同功能的判别器,使得改进的ACGAN在一次训练中能同时学到真实轴承振动信号的时域和频域特征信息。试验结果表明,WLT-ACGAN模型生成的轴承振动信号具有与真实轴承振动信号一致的时域特征和频域特征,数据不平衡时,利用生成信号扩增的平衡数据集构建的故障诊断模型具有较高的准确率。 展开更多
关键词 辅助分类生成对抗网络 类小波变换 轴承故障诊断 数据生成
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基于Liang-Kleeman信息流和小波相干的总云水含量信息熵因果分析
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作者 吴香华 黎亚少 +2 位作者 金芯如 任苗苗 王巍巍 《大气科学学报》 北大核心 2025年第4期626-636,共11页
基于云微物理量信息熵的因果分析是表征云微物理特征和探索降水云系发展影响机制的有效手段。本文选取中国东北地区的一次云降水过程,分析了总云水含量(total cloud water content,TWC)信息熵与协变量信息熵的多尺度因果关系。通过TWC... 基于云微物理量信息熵的因果分析是表征云微物理特征和探索降水云系发展影响机制的有效手段。本文选取中国东北地区的一次云降水过程,分析了总云水含量(total cloud water content,TWC)信息熵与协变量信息熵的多尺度因果关系。通过TWC信息熵,评估云系发展过程中的自组织情况;利用小波相干,研究TWC信息熵与协变量信息熵在不同时域、频域下的局部相干特征;利用小波分解,将各变量信息熵序列分解成多时间尺度的子序列,基于VAR(vector autoregression)模型得到各子序列的线性Granger因果关系,并利用Liang-Kleeman信息流量化因果关系的强度。结果表明,TWC信息熵先增后减,与云系的生成和发展阶段相比,在云系成熟阶段呈现出更显著的减熵和自组织;TWC信息熵在2 h时间尺度上与各个协变量信息熵均呈双向Granger因果。大气可降水量信息熵在多时间尺度上与TWC信息熵存在因果关系,在较大时间尺度(4 h、8 h)上Liang-Kleeman信息流流速最大,是解释TWC信息熵变化的最佳变量;向上长波辐射信息熵,在小时间尺度(1 h、2 h)上信息流流速最大,是TWC信息熵的主要影响因子;此外,雷达回波信息熵、垂直气流速度信息熵与TWC信息熵也呈现出一定的因果关系。 展开更多
关键词 总云水含量 信息熵 Liang-Kleeman信息流 线性Granger因果 小波相干
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基于小波散射变换与IRCA-ICA-Res结合的电压源控制型静止同步补偿系统的故障诊断
13
作者 毕贵红 张靖超 +3 位作者 赵四洪 陈仕龙 孔凡文 陈冬静 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第8期144-158,共15页
为了充分利用电压源控制静止同步补偿器(voltage source controlled static synchronous compensator,VSC-STATCOM)IGBT开路故障电流信号中包含的时频信息,以提高IGBT故障诊断和识别的准确性,提出了一种基于小波散射变换(wavelet scatte... 为了充分利用电压源控制静止同步补偿器(voltage source controlled static synchronous compensator,VSC-STATCOM)IGBT开路故障电流信号中包含的时频信息,以提高IGBT故障诊断和识别的准确性,提出了一种基于小波散射变换(wavelet scattering transform,WST)与改进残差通道注意力(improved residual channel attention,IRCA)模块、改进坐标注意力(improved coordinate attention,ICA)模块和残差神经网络(residual neural network,Resnet)相结合的新算法—WST-IRCA-ICA-Res。首先,运用Matlab/Simulink平台仿真不同工况下VSC-STATCOM模块22类故障类型,获取故障样本集。其次,利用WST对故障信号进行自动鲁棒的特征提取,构建包含时频信息的特征矩阵。最后,利用IRCA-ICA-Res模型对特征矩阵进行深层次提取、强化和识别。实验结果表明,所提方法具有较强的抗噪性能,能够高精度识别IGBT故障类型。 展开更多
关键词 小波散射变换 注意力模块 神经网络 故障诊断 时频信息
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基于离散小波注意力机制的结构光多尺度相位提取网络
14
作者 尚建华 王刚 +2 位作者 刘洋 徐海芹 孙嘉曈 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第6期324-336,共13页
提出了一种基于离散小波注意力机制的结构光多尺度相位提取网络(Wavelet Attention Based Multi-scale Phase Extraction Network,WA-MSPNet),旨在提升结构光相位提取的准确性与效率。基于小波域的混合注意力机制,通过离散小波变换提取... 提出了一种基于离散小波注意力机制的结构光多尺度相位提取网络(Wavelet Attention Based Multi-scale Phase Extraction Network,WA-MSPNet),旨在提升结构光相位提取的准确性与效率。基于小波域的混合注意力机制,通过离散小波变换提取低频分量,并在小波域融合通道信息与空间信息,进而增强了有效特征的表达能力;其次,提出一种改进的多尺度增强预测策略,通过自下而上的多层级特征融合输出,提高了预测的准确性和鲁棒性;并且,优化的网络结构,在提升性能的同时能够显著减少参数量和计算量,与经典UNet相比,参数量减少约58%,计算量减少约32%。最后,借助152组测试数据集进行了对比实验,实验结果表明,文中的相位提取网络WA-MSPNet在平均绝对误差、均方根误差以及峰值信噪比等指标方面均优于经典UNet、加入注意力门控的Att-UNet以及结合Swin Transformer和UNet的混合架构模型Swin-UNet,证明了该网络在相位预测的优越性能和良好的泛化能力。 展开更多
关键词 相位提取 深度神经网络 小波变换 条纹投影 条纹图分析
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双通道小波核-卷积神经网络轧机设备轴承诊断方法
15
作者 时培明 肖立峰 +2 位作者 许学方 何俊杰 彭荣荣 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第2期335-344,共10页
轧机设备运行过程中产生的振动信号和声音信号包含丰富的状况信息,而使用单类传感器采集信号难以捕获轧机的全面信息。针对上述问题,提出一种基于双通道异源信息融合的小波核-卷积神经网络算法。首先,将采集的振动信号转换成二维小波时... 轧机设备运行过程中产生的振动信号和声音信号包含丰富的状况信息,而使用单类传感器采集信号难以捕获轧机的全面信息。针对上述问题,提出一种基于双通道异源信息融合的小波核-卷积神经网络算法。首先,将采集的振动信号转换成二维小波时频图作为二维卷积神经网络通道的输入;再设计一种小波核网络Wavelet kernel network (WKN)作为一维通道对声音信号进行处理;最后,将各通道提取的特征向量在汇聚层进行拼接,信息融合后实现对轧机设备的轴承状况诊断。为了验证该算法的有效性,搭建轧机状况实验平台。实验结果表明,在变工况下,双通道小波核-卷积神经融合网络对轧机轴承故障诊断准确率可达99%。 展开更多
关键词 故障诊断 轧机轴承 双通道卷积神经网络 小波卷积核
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基于EMD小波降噪的螺杆泵共振转速识别方法
16
作者 赵海洋 张宇 +2 位作者 张晓娟 袁瑜 张晨曦 《石油机械》 北大核心 2025年第5期102-109,共8页
螺杆泵抽油杆共振现象可导致驱动装置承载能力下降、油管与油池密封性降低、抽油杆偏磨断裂等事故,已成为影响安全生产运行的主要因素。在生产过程中可通过控制抽油杆工作转速以避免共振现象。而理论共振转速受实际工况影响存在计算结... 螺杆泵抽油杆共振现象可导致驱动装置承载能力下降、油管与油池密封性降低、抽油杆偏磨断裂等事故,已成为影响安全生产运行的主要因素。在生产过程中可通过控制抽油杆工作转速以避免共振现象。而理论共振转速受实际工况影响存在计算结果偏差问题。为此,提出了一种基于振动信号特征提取的螺杆泵共振转速识别方法。开展地面直驱螺杆泵共振转速振动测试,建立变转速工况振动信号数据集,通过引入评价方法——标准分数(Z-score),优选峭度因子作为共振转速特征识别指标,并在此基础上提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)小波的振动信号降噪方法,实现对螺杆泵共振状态特征信息的有效提取,从而提高抽油杆实际共振转速识别精度。研究结果可为螺杆泵的安全稳定运行提供技术支撑。 展开更多
关键词 地面直驱螺杆泵 共振转速 经验模态分解 软阈值小波降噪 特征提取
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基于CEEMDAN与自适应双阈值小波分析的心音去噪
17
作者 卢官明 唐瑭 +2 位作者 戚继荣 王洋 赵宇航 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期36-47,共12页
针对现有基于经验模态分解的心音去噪算法在进行模态分解后存在心脏杂音与噪声模态混叠的问题,提出了一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)与自适应... 针对现有基于经验模态分解的心音去噪算法在进行模态分解后存在心脏杂音与噪声模态混叠的问题,提出了一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)与自适应双阈值小波分析的心音去噪算法。首先,通过CEEMDAN方法,将含噪心音信号分解为不同时间尺度上的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量;然后,采用去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)方法将不同的IMF分量判定为含噪的心脏杂音IMF分量或心音IMF分量;接着,利用小波分析技术,滤除含噪心脏杂音IMF分量中的噪声,保留含有病理特征的心脏杂音;最后,将保留下来的心脏杂音与心音IMF分量进行重构,得到去噪后的心音信号。在Khan数据集上的实验结果表明,在不同噪声强度下,所提出的心音去噪算法均能明显提高心音信号的信噪比,降低均方根误差,优于其他现有方法。对临床采集的新生儿心音信号进行去噪的实验结果表明,所提算法具有良好的抑制噪声能力,并保留了含有病理特征的心脏杂音。 展开更多
关键词 心音去噪 自适应噪声完全集合经验模态分解 去趋势波动分析 小波分析 心脏杂音
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基于连续小波变换的CNN—SVM农机滚动轴承故障诊断
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作者 沈伟杰 肖茂华 +1 位作者 宋新民 项腾飞 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第4期254-264,共11页
针对农用机械滚动轴承故障诊断中轴承振动信号非线性、非平稳特性以及故障特征表征不明显的问题,提出一种基于连续小波变换(CWT)、卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法(CWT—CNN—SVM)。首先,利用CWT对滚动轴承... 针对农用机械滚动轴承故障诊断中轴承振动信号非线性、非平稳特性以及故障特征表征不明显的问题,提出一种基于连续小波变换(CWT)、卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法(CWT—CNN—SVM)。首先,利用CWT对滚动轴承振动信号进行多尺度时频分析,为后续故障诊断提供更详细的特征;然后,将提取到的时频图作为输入,利用CNN深层次学习故障特征信息;最后,采用SVM对输出结果进行分类,以实现精确的故障类型识别。与BPNN、SVM、CWT—CNN以及CWT—ResNet等方法比较,试验结果表明,CWT—CNN—SVM故障诊断准确率最高,单次准确率达到100%,5次重复试验准确率为99.62%。CWT—CNN—SVM在处理复杂的滚动轴承故障诊断问题时,不仅诊断准确,同时展现出深度学习与故障诊断相结合的优势,能进一步提升小数据集的性能。所提出的CWT—CNN—SVM方法对于提升农机滚动轴承故障诊断性能,具有一定的理论价值和实际应用前景。 展开更多
关键词 故障诊断 农机 滚动轴承 连续小波变换 卷积神经网络 支持向量机
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基于小波降噪与WOA⁃Bi⁃LSTM的短时交通流预测
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作者 贾现广 苏治文 +1 位作者 冯超琴 吕英英 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期77-84,共8页
交通流数据中异常数据波动作为噪声,会对模型训练收敛以及预测精度产生不利影响。为解决该问题,引入两种不同阈值函数的小波阈值去噪方法对交通流数据进行降噪处理,将小波阈值去噪(WD)、鲸鱼优化算法(WOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM... 交通流数据中异常数据波动作为噪声,会对模型训练收敛以及预测精度产生不利影响。为解决该问题,引入两种不同阈值函数的小波阈值去噪方法对交通流数据进行降噪处理,将小波阈值去噪(WD)、鲸鱼优化算法(WOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)相结合,提出一种WD-WOA-Bi-LSTM方法。首先,将两种方法降噪后的交通流数据进行对比,并将降噪效果更好的数据进行归一化处理、数据集划分以及数据维度转换;然后,通过WOA对Bi-LSTM部分超参数进行寻优,迭代至最优适应度的超参数组合,并用于构建Bi-LSTM;最后,应用英格兰公路交通流数据验证所提模型。结果表明:WDWOA-Bi-LSTM方法相较WOA-Bi-LSTM和WD-Bi-LSTM,RMSE降低12.5004%和3.9789%;MAE降低21.7350%和4.7225%;MAPE降低38.5647%和10.8652%。该模型相比其他模型评价指标均为最低,具有较高的预测精度,可以为高精度的短时交通流预测提供参考。 展开更多
关键词 智能交通 短时交通流预测 小波阈值去噪 鲸鱼优化算法 双向长短期记忆网络 深度学习 超参数寻优
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结合小波变换与注意力机制的轴承故障诊断
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作者 赵玲 孟阳 +2 位作者 蒋振霖 吕颖 王航 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第3期430-437,616,共9页
针对传统一维轴承振动信号特征表达效果较弱、轴承故障数据时频特征提取困难及其诊断精度较低等问题,提出一种基于小波变换与注意力机制网络(wavelet transform and attention mechanism net,简称WTA-Net)的轻量化轴承故障诊断方法。首... 针对传统一维轴承振动信号特征表达效果较弱、轴承故障数据时频特征提取困难及其诊断精度较低等问题,提出一种基于小波变换与注意力机制网络(wavelet transform and attention mechanism net,简称WTA-Net)的轻量化轴承故障诊断方法。首先,通过小波变换将滚动轴承的一维振动时序信号转化为二维时频图;其次,针对网络训练时梯度消失的问题,提出改进的轻量化骨干网络R-ResNet18提取二维时频图特征;然后,在网络不同尺度的特征层嵌入时空注意力机制(convolutional block attention module,简称CBAM),使网络更加关注二维时频图的关键信息特征;最后,采用标签平滑的交叉熵损失函数来对网络模型进行训练。实验结果表明,所提出方法能够精准地辨识不同故障类型和故障严重程度,在凯斯西储大学轴承数据集10个分类任务中可达到99.9%的分类精度,模型应用在辛辛那提大学智能维护系统(intelligent maintenance systems,简称IMS)轴承数据集上的分类精度达到了99.9%,提取的特征信息区分度高,具有良好的泛化性和鲁棒性。 展开更多
关键词 小波变换 交叉熵损失 注意力机制 故障诊断 振动信号
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