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基于强化双树复小波包变换的风电机组偏航轴承损伤识别 被引量：2
1
作者 王晓龙 金韩微 +3 位作者 张博文 石海超 杨秀彬 何玉灵 《动力工程学报》 北大核心 2025年第1期115-123,共9页
针对风电机组偏航轴承损伤识别问题,提出了基于强化双树复小波包变换的损伤识别方法。首先,通过双树复小波包变换与线性峭度结合对不同分解层数下的分量计算平均线性峭度值,确定最优分解层数;其次,对最优分解所得小波系数及尺度系数进... 针对风电机组偏航轴承损伤识别问题,提出了基于强化双树复小波包变换的损伤识别方法。首先,通过双树复小波包变换与线性峭度结合对不同分解层数下的分量计算平均线性峭度值,确定最优分解层数;其次,对最优分解所得小波系数及尺度系数进行幅值调制,进而增强不同信号成分的能量;然后,采用散布熵指标确定各分量最佳调制系数并通过双树复小波包逆变换得到修正信号;最后,对修正信号作归一化平方包络谱分析提取故障特征频率。结果表明:所提方法能够实现复杂工况下偏航轴承损伤类型的准确识别,具有一定工程参考价值。 展开更多
关键词 风电机组 偏航轴承 双树复小波包变换 谱幅值调制
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一种基于小波包分解和特征分量动态优选的剩余电流动作保护方法 被引量：2
2
作者 高伟 陈渊隆 黄天富 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第1期311-323,共13页
目前剩余电流动作保护装置(RCDs)仅依靠固定阈值作为动作判据,在参数配合整定不合理、谐波含量大和高频电弧脉冲等因素的影响下,存在拒动和误动的风险,且无法有效辨识出真正的触电事件。对此,提出了一种基于小波包分解和特征分量动态优... 目前剩余电流动作保护装置(RCDs)仅依靠固定阈值作为动作判据,在参数配合整定不合理、谐波含量大和高频电弧脉冲等因素的影响下,存在拒动和误动的风险,且无法有效辨识出真正的触电事件。对此,提出了一种基于小波包分解和特征分量动态优选的新型RCD动作判据,可快速识别出常规接地故障、触电、电弧等多种类型的故障。首先,利用高阶统计量中对信号冲击敏感的峭度值捕捉故障起始时刻,并通过计算该时刻前后各一周波差分剩余电流信号的能量比,以实时甄别异常状态。其次,收集故障前一周波和故障启动后三周波的差分剩余电流信号进行小波包分解,融合各节点分量的峭度值、小波包能量比与样本熵特征为动态优选指标(DOI),并结合各分量DOI的贡献度重构低频与高频信号,以突出各故障类型在不同频段电流波形中的故障特征信息。最后,提取不同重构信号的电气量特征,透过双层链式规则实现故障精准分类。该方法已在RCD样机上进行验证,实验结果表明,其在低压交流配电网的串联电弧、接地电弧、触电故障以及常规接地故障检测中表现优异,识别率达到97.52%,平均诊断时间为79.6 ms,能够满足RCDs所要求的灵敏性和可靠性,有效提升了RCDs的实际应用价值。 展开更多
关键词 剩余电流动作保护装置 触电故障 串联电弧 小波包分解 特征分量动态优选
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基于小波包分解和神经网络集成群的滚动轴承故障诊断
3
作者 柴立平 孟壮壮 +1 位作者 石海峡 李强 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期447-454,共8页
文章提出一种将多个神经网络相结合的神经网络集成群算法进行滚动轴承故障诊断。首先对原始振动信号进行小波包变换,分别采用小波包能量和小波包样本熵作为特征向量;其次采用多个粒子群优化反向传播(particle swarm optimization-back p... 文章提出一种将多个神经网络相结合的神经网络集成群算法进行滚动轴承故障诊断。首先对原始振动信号进行小波包变换,分别采用小波包能量和小波包样本熵作为特征向量;其次采用多个粒子群优化反向传播(particle swarm optimization-back propagation,PSO-BP)神经网络分别对轴承进行故障诊断,比较分析小波包能量和小波包样本熵作为特征向量的适配程度;再以多个神经网络作为神经网络集成群的基础子网络,通过统计耦合、输出耦合和统计输出耦合形成神经网络集成群的二级网络;最后通过最终统计耦合输出神经网络集成群的分类结果。研究结果表明,该方法可获得理想的滚动轴承故障诊断准确率,在负载变化时具有良好的泛化性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 小波包变换 粒子群优化反向传播神经网络 神经网络集成群
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基于小波包分解重构的变工况行星齿轮箱故障诊断
4
作者 史丽晨 周星宇 杨超 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第7期50-57,共8页
针对在变工况环境下齿轮箱故障振动数据复杂程度高和故障特征难以提取的问题,提出一种基于小波包分解的三通道数据融合和多尺度残差网络的变工况齿轮箱故障诊断方法。该方法利用小波包分解重构将齿轮箱三通道振动信号进行融合,并利用格... 针对在变工况环境下齿轮箱故障振动数据复杂程度高和故障特征难以提取的问题,提出一种基于小波包分解的三通道数据融合和多尺度残差网络的变工况齿轮箱故障诊断方法。该方法利用小波包分解重构将齿轮箱三通道振动信号进行融合,并利用格拉姆角和图像编码方法转化为二维图像;使用多尺度卷积结构与残差结构相结合的网络结构对变工况齿轮箱故障进行诊断;引入高效通道注意力机制,增强不同尺度卷积下提取到不同特征的敏感性,从而提高模型的表征能力和分类性能。实验结果表明,所提方法在定转速、变负载故障数据下诊断准确率可达到99.59%,定负载、变转速故障数据下诊断准确率可达到98.58%,证明该方法可以有效地弱化运行中变转速和变负载对故障特征的影响。 展开更多
关键词 小波包分解 多尺度卷积 变工况 故障诊断 齿轮箱
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基于小波包变换的顶张力立管损伤识别
5
作者 李效民 张成强 +1 位作者 李福恒 李国顺 《振动与冲击》 北大核心 2025年第12期220-227,共8页
为了能快速准确定位顶张力立管(top tension riser,TTR)的损伤位置,避免立管损伤对经济和环境造成的危害。基于小波包变换提出了一种TTR损伤识别方法,通过分析TTR损伤前后的加速度动态响应,提取其中所包含的结构随损伤演变的相关信息作... 为了能快速准确定位顶张力立管(top tension riser,TTR)的损伤位置,避免立管损伤对经济和环境造成的危害。基于小波包变换提出了一种TTR损伤识别方法,通过分析TTR损伤前后的加速度动态响应,提取其中所包含的结构随损伤演变的相关信息作为损伤特征。首先,采用小波包分解将立管振动加速度信号分解为不同频段的小波包分量;然后,计算各子频带的小波包能量并求和,利用二阶差分法求得小波包能量曲率。通过降低单元弹性模量的方法模拟损伤,将损伤前后的能量曲率差值作为立管损伤识别和定位的指标。针对具有不同损伤场景的TTR仿真模型开展研究,分析了噪声干扰、单元划分与局部质量变化对该方法损伤定位效果的影响。结果表明,该方法能提供准确的立管损伤位置,对噪声的影响具有一定的抗干扰能力,并且不受单元划分的影响,对立管局部质量变化不敏感。 展开更多
关键词 顶张力立管(TTR) 小波包能量曲率差 损伤模拟 损伤识别
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基于小波包分解卷积神经网络的停运输电线路故障识别方法 被引量：1
6
作者 王鑫明 王祥宇 +3 位作者 贾晓卜 张飞飞 李少博 胡永强 《电测与仪表》 北大核心 2025年第1期61-67,共7页
当输电线路处于热备用状态时,停运线路上仍可能发生短路故障,准确地判断停运线路的故障状态能有效地避免合闸到故障线路时对电力系统造成冲击并对故障的排除提供便利,因此有必要对停运输电线路进行故障识别。对于双回输电线路提出一种... 当输电线路处于热备用状态时,停运线路上仍可能发生短路故障,准确地判断停运线路的故障状态能有效地避免合闸到故障线路时对电力系统造成冲击并对故障的排除提供便利,因此有必要对停运输电线路进行故障识别。对于双回输电线路提出一种采用小波包分解生成的频谱图作为卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)输入进行特征提取的停运线路故障识别方法。为减少人为提取特征产生的误差,首先对停运输电线路故障时三相电压暂态波形进行测量,采用小波包分解得到三相电压波形时频特性,最终通过CNN提取特征并进行故障分类。为验证该方法的故障识别效果,以河北省3条线路的实际数据为基础,在ATP-EMTP中建立500 kV同塔双回输电线路模型,为模拟现场各因素产生的误差在测得电压波形中加入10 dB高斯白噪声。结果表明,对热备用线路上故障状态识别准确率为99.98%,在一定程度上为停运线路的故障诊断及排除提供了参考。 展开更多
关键词 同塔双回输电线路 感应电压 小波包分解 时频分析 卷积神经网络 故障识别
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CEEMD小波包多阈值联合消噪后和变换时窗PAI⁃K/S⁃AIC微震初至波拾取方法研究
7
作者 胡刚 张楚旋 +3 位作者 李夕兵 黄德龙 董陇军 蒲成志 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第3期542-553,共12页
重点分析研究了不同时窗长度对固定时窗PAI‑K/S拾取法拾取结果的影响及规律,提出了变换时窗在高阶统计量拾取法中的应用,进而采用变换时窗PAI‑K/S‑AIC联合法拾取波至时间。基于国内用沙坝矿的现场监测数据,首先采用CEEMD小波包多阈值联... 重点分析研究了不同时窗长度对固定时窗PAI‑K/S拾取法拾取结果的影响及规律,提出了变换时窗在高阶统计量拾取法中的应用,进而采用变换时窗PAI‑K/S‑AIC联合法拾取波至时间。基于国内用沙坝矿的现场监测数据,首先采用CEEMD小波包多阈值联合消噪法对微震数据进行消噪。对消噪后的微震信号,使用变换时窗PAI‑K/S‑AIC联合法拾取P波初至时间并与其他拾取方法进行横向对比分析。使用变换时窗PAI‑K/S‑AIC联合法拾取波至时间,避免人为选取STA/LTA阈值和时窗长度对拾取结果的影响,同时也解决了阈值和时窗的选取适用性较差的问题。变换时窗PAI‑K‑AIC联合法对消噪的微震信号拾取误差(≤20 ms)的事件数占90.95%(PAI‑S‑AIC为93%)。研究结果表明变换时窗PAI‑K/S‑AIC方法具有高效性、拾取精度高、适用范围广的特点。 展开更多
关键词 微震信号消噪 P波拾取 互补经验模态分解CEEMD 小波包多阈值 最小信息量准则 高阶统计量法PAI‑K/S
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小波包变换与支持向量机的电力变压器故障诊断方法 被引量：1
8
作者 黄道友 任丽佳 康健 《电源学报》 北大核心 2025年第1期251-258,共8页
针对传统电力变压器故障诊断方法无法实现电力故障准确检测并保证电力变压器正常运行的问题,提出1种小波包变换与支持向量机相结合的电力变压器故障诊断方法。对采集的电力变压器电力信号,利用改进最小噪声分离MNF(minimum noise fracti... 针对传统电力变压器故障诊断方法无法实现电力故障准确检测并保证电力变压器正常运行的问题,提出1种小波包变换与支持向量机相结合的电力变压器故障诊断方法。对采集的电力变压器电力信号,利用改进最小噪声分离MNF(minimum noise fraction)变换实施去噪,并通过加权邻域均值法对噪声矩阵进行估计,利用改进的MNF变换有效实现图像降维、去噪处理,提取信号特征;利用小波包变换方法将信号分为低频部分与高频部分,以获取小波包能量特征向量,将所获取小波包能量特征向量输入支持向量机分类器中,利用支持向量机分类器输出结果,实现电力变压器状态识别和故障诊断。实验结果表明,所提方法可有效诊断电力变压器中的铁芯短路、线圈层间短路、套管对地击穿、线圈绝缘电阻下降和套管间放电等故障,故障诊断精度高于98.5%。 展开更多
关键词 小波包变换 电力变压器 故障诊断 支持向量机
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小波包分析在变速箱故障诊断中的应用 被引量：1
9
作者 张超 赵牧山 +2 位作者 胡秋涵 张政 薛立 《南方农机》 2025年第9期139-142,172,共5页
文章探索了一种创新的变速箱故障诊断策略,该策略融合了小波包分解技术和神经网络思想。首先使用小波包分析方法将变速箱的振动信号分解到各个频段上,然后对其能量进行归一化,在此基础上建立基于BP神经网络的自动诊断系统。在公共数据... 文章探索了一种创新的变速箱故障诊断策略,该策略融合了小波包分解技术和神经网络思想。首先使用小波包分析方法将变速箱的振动信号分解到各个频段上,然后对其能量进行归一化,在此基础上建立基于BP神经网络的自动诊断系统。在公共数据集上的试验验证显示,该方法的识别率达到99.5%,证明了其有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 变速箱 小波包分析 神经网络
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基于生物力学模拟和小波包变换的行人头部碰撞频响特性
10
作者 李桂兵 王新禹 +2 位作者 徐盛康 李奎 邱金龙 《医用生物力学》 北大核心 2025年第1期194-201,共8页
目的 探索车辆碰撞中的行人头部动力学响应频域特性及其与时域损伤指标之间的相关性。方法 通过基于人体模型的有限元仿真模拟不同边界条件下的行人头部与车辆碰撞过程,采用小波包信号分析方法处理获得仿真中的行人头部频域响应。结果 ... 目的 探索车辆碰撞中的行人头部动力学响应频域特性及其与时域损伤指标之间的相关性。方法 通过基于人体模型的有限元仿真模拟不同边界条件下的行人头部与车辆碰撞过程,采用小波包信号分析方法处理获得仿真中的行人头部频域响应。结果 发罩区域碰撞的行人头部能量主要分散在0~300 Hz频带,风挡区域碰撞头部能量则主要集中在0~5 Hz频带;行人头部碰撞频带能量峰值随其线性和旋转速度增大呈上升趋势,且线性速度较高时旋转速度对频带能量峰值的影响更显著;发罩和风挡区域碰撞的头部频带能量峰值与颅骨损伤评价时域指标的线性相关性R~2分别为0.85和0.61,但其与脑损伤评价时域指标的相关性相对较低(R~2<0.5)。结论 行人头部频域响应特征受碰撞速度和位置影响,频带能量峰值可潜在表征颅骨损伤风险,但频带能量峰值所在频段及集中程度与头部损伤风险不相关。研究结果可为结合时频响应的头部钝性冲击损伤评价提供参考。 展开更多
关键词 车辆碰撞 行人头部 头部损伤 频响特性 人体模型 小波包
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基于自适应小波包降噪的厂房动力特性识别方法
11
作者 赵玉宏 李乐晨 杨志超 《人民黄河》 北大核心 2025年第3期130-134,共5页
针对水电站厂房结构振动问题,提出基于自适应小波包降噪(AWPD)算法的动力特性识别方法。采用AWPD算法在小波包节点层面进行噪声估计,评估噪声方差对应的风险,灵活选择小波系数阈值。利用希尔伯特变换计算瞬时频率和瞬时阻尼比,对降噪响... 针对水电站厂房结构振动问题,提出基于自适应小波包降噪(AWPD)算法的动力特性识别方法。采用AWPD算法在小波包节点层面进行噪声估计,评估噪声方差对应的风险,灵活选择小波系数阈值。利用希尔伯特变换计算瞬时频率和瞬时阻尼比,对降噪响应进行固有频率识别。借助置信指数(CI)判定识别固有频率的有效性。以河南省河口村水库大电站厂房为例,验证提出方法的有效性,并将其与RDT-DWT-HT-CI、WPD-RDT-DWT-HT-CI等方法的识别精度进行对比。结果表明:利用AWPD算法对时程信号噪声特性进行敏感度分析和判定,实现了对厂房振动响应的合理降噪。相较于其他对照方法,融合AWPD算法与CI的动力特性识别方法的绝对差异误差值最小,识别精度最高。 展开更多
关键词 自适应小波包降噪 厂房振动 阈值 动力特性识别 河口村水库
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基于改进小波包方法的衬砌损伤识别研究
12
作者 陈刚 刘冲 王丽霞 《铁道工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期52-60,共9页
研究目的:针对隧道衬砌发生损伤的识别方法,提出了一种基于小波包能量的计算方法,在基于前人的研究成果上进行了改进,得到了一种算法简单、损伤识别效果显著的方法,并建立了一个新的损伤指标ELG(小波包结点能量丰富点控制指标);建立了... 研究目的:针对隧道衬砌发生损伤的识别方法,提出了一种基于小波包能量的计算方法,在基于前人的研究成果上进行了改进,得到了一种算法简单、损伤识别效果显著的方法,并建立了一个新的损伤指标ELG(小波包结点能量丰富点控制指标);建立了三维隧道有限元模型,通过多种损伤工况计算,研究了该方法在不同工况下的损伤识别效果;进行了模拟实验,通过小车-管道模型模拟隧道衬砌在列车荷载作用下的响应,并使用该方法对响应数据进行分析。研究结论:(1)新的损伤指标ELG具有高效率、高准确性的优点,可以作为一种衬砌的损伤识别方法;(2)损伤识别结果的精确程度取决于测点的布置密度,测点间距约为监测长度段的1/10时,为能否准确识别损伤的临界值,若大于此值,则不具备识别效果。 展开更多
关键词 隧道 损伤识别 小波包变换 改进小波包能量方法 小波包能量
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小波包和1D CNN结合的刀具磨损状态识别 被引量：3
13
作者 杨斌 樊志刚 +1 位作者 王建国 刘文婧 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第9期228-232,237,共6页
为监测机床切削加工过程中刀具的非线性磨损变化,提出了一种基于小波包分解和一维卷积神经网络(1D CNN)的刀具磨损状态识别方法。采集机床主轴振动数据作为监测信号,采用经信噪比定量分析后的小波包进行预处理,然后选取小波包分解后各... 为监测机床切削加工过程中刀具的非线性磨损变化,提出了一种基于小波包分解和一维卷积神经网络(1D CNN)的刀具磨损状态识别方法。采集机床主轴振动数据作为监测信号,采用经信噪比定量分析后的小波包进行预处理,然后选取小波包分解后各频带的能量特征作为1D CNN的输入,实现了对刀具磨损状态的有效识别。实验表明,该模型能够实现刀具磨损状态的准确预测,相比于BP网络、能量频谱图-Alexnet和Lstm网络模型,刀具磨损状态识别率最优,平均准确率达到98.262%。 展开更多
关键词 刀具磨损 振动信号 小波包分解 卷积神经网络
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基于经验模态分解和小波包能量熵的杉木加载过程中细观损伤监测与识别 被引量：2
14
作者 赵东 马荣宇 +2 位作者 于立川 赵健 刘嘉辉 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期123-131,共9页
【目的】细观损伤是承载木材断裂的主要原因之一。木材的多孔层状结构使其损伤过程变得复杂,针对单一信号处理方法较难充分挖掘木材断裂声发射信号中的细观损伤信息,造成识别信息不充分、不完备的问题。本研究提出通过经验模态分解(EMD... 【目的】细观损伤是承载木材断裂的主要原因之一。木材的多孔层状结构使其损伤过程变得复杂,针对单一信号处理方法较难充分挖掘木材断裂声发射信号中的细观损伤信息,造成识别信息不充分、不完备的问题。本研究提出通过经验模态分解(EMD)和小波包能量熵结合的信号处理方法,通过声发射无损检测手段,识别杉木加载过程中的细观损伤类型。【方法】以杉木为研究对象,进行单轴压缩、双悬臂梁和顺纹拉伸3种单一损伤试验,并对其进行加载过程中声发射信号的采集、监测与分析。通过小波包阈值法消除损伤试验中采集的声发射信号噪声,经由EMD和相关系数计算,分离出最能体现杉木细观损伤特征的本征模态(IMF)分量,并对IMF分量进行基于傅里叶变换的峰值频率分析和小波包能量熵分析,提取杉木细观损伤的特征。【结果】(1)EMD和小波包能量熵结合的信号处理方法能够判断杉木加载过程中声发射信号对应的细观损伤类型与构成。(2)杉木不同细观损伤类型的声发射信号对应不同的小波包能量熵区间:胞壁屈曲与塌溃(0.69~0.99)、层间开裂(1.57~1.78)、纤维束断裂(1.92~2.27)。(3)宏观断口观察和电镜显微分析验证了该方法的准确性。【结论】经验模态分解–小波包能量熵法避免了声发射信号模态堆叠的影响,并解决了木材细观损伤复杂且难以识别的问题,为杉木木材断裂的早期诊断方法提供了理论支撑。 展开更多
关键词 木材细观损伤识别 声发射 小波包变换 能量熵 经验模态分解(EMD)
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基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的水电机组振动信号特征提取 被引量：4
15
作者 王淑青 罗平章 +2 位作者 胡文庆 柯洋洋 张家豪 《水电能源科学》 北大核心 2024年第6期198-202,216,共6页
针对水电机组振动信号非平稳、非线性及噪声问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与能量熵结合的特征提取方法,首先对采集的振动信号进行小波包降噪处理,然后对降噪后信号进行CEEMDAN分解,运用相关系数法筛选有效固有... 针对水电机组振动信号非平稳、非线性及噪声问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与能量熵结合的特征提取方法,首先对采集的振动信号进行小波包降噪处理,然后对降噪后信号进行CEEMDAN分解,运用相关系数法筛选有效固有模态函数(IMF)并计算其能量熵,由此构建特征向量集,最后将其输入到海洋捕食者优化支持向量机算法(MPA-SVM)进行模式识别。基于模拟信号、实测信号验证所提特征提取方法的有效性,并与其他方法作对比。结果表明,基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的特征提取方法能准确提取特征,有效区分机组不同状态,为工程领域提供了应用价值。 展开更多
关键词 水电机组 振动信号 小波包分解 自适应噪声完备经验模态分解 能量熵 特征提取
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参数优化VMD结合改进小波包阈值的去噪方法 被引量：4
16
作者 张晓莉 黄嘉谞 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第5期128-132,共5页
针对轴承信号故障特征容易被噪声淹没的问题,提出一种参数优化变分模态分解结合改进小波包阈值的去噪方法。首先,通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)结合改进粒子群算法(Improve Particle Swarm Optimization,IPSO)... 针对轴承信号故障特征容易被噪声淹没的问题,提出一种参数优化变分模态分解结合改进小波包阈值的去噪方法。首先,通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)结合改进粒子群算法(Improve Particle Swarm Optimization,IPSO)将含噪信号分解为若干本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。以最大相关系数-相关峭度为准则,把IMF分为高值分量(High-value Intrinsic Mode Function,HIMF)和低值分量(Low-value Intrinsic Mode Function,LIMF)。再对LIMF进行改进小波包(Improved Wavelet Packet,IWP)阈值去噪。最后对重构信号进行包络解调,提取轴承故障特征频率,完成故障诊断。实验结果表明,该方法不仅能够避免“过扼杀”现象,并且可以得到信噪比更高的去噪信号。 展开更多
关键词 振动与波 变分模态分解 小波包阈值去噪 相关峭度 相关系数 轴承
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基于小波包分析和优化KNN的电动开度阀故障检测方法 被引量：2
17
作者 唐炜 陈远 程鲲鹏 《液压与气动》 北大核心 2024年第1期46-55,共10页
针对以微控制器MCU为控制核心的电动开度阀控制系统难以集成高效且计算量小的故障检测子系统的问题,基于小波包变换和优化K近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法提出了一种电动开度阀故障检测方法。对阀门振动信号进行小波包变换,计算小波... 针对以微控制器MCU为控制核心的电动开度阀控制系统难以集成高效且计算量小的故障检测子系统的问题,基于小波包变换和优化K近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法提出了一种电动开度阀故障检测方法。对阀门振动信号进行小波包变换,计算小波包节点的能量值与其重构信号的时域特征参数。根据Pearson系数筛选出两种与能量强相关的故障特征参数:峰峰值与均方根,并将两者作为KNN算法的样本评价指标;通过对评价指标进行加权优化了KNN算法的距离计算公式,分别在MATLAB和实验样机中进行故障检测测试,对应最高分类准确率分别为92.5%与86.7%。结果表明:实验测试与仿真分析具有较好的一致性,该故障检测方法的优势在于计算量小、故障识别率较高,并能有效地应用于以MCU为核心的电动开度阀控制系统。 展开更多
关键词 电动开度阀 小波包分析 优化KNN 故障检测
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基于小波包分解和极限梯度提升的车网耦合系统电气异常辨识 被引量：1
18
作者 周福林 杨涛 +2 位作者 刘飞帆 田腾宇 熊进飞 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期58-68,共11页
及时准确识别电气化铁路车网耦合系统中的电气异常是保障列车安全稳定运行的关键。车网耦合系统拓扑结构动态变化,电气异常类型复杂多样,该系统不仅包含单一类型的电气异常,还存在复合类型的电气异常。目前,针对车网耦合系统电气异常的... 及时准确识别电气化铁路车网耦合系统中的电气异常是保障列车安全稳定运行的关键。车网耦合系统拓扑结构动态变化,电气异常类型复杂多样,该系统不仅包含单一类型的电气异常,还存在复合类型的电气异常。目前,针对车网耦合系统电气异常的识别方法较少,尤其是复合类型异常。提出一种基于小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)与极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)的车网耦合系统电气异常识别方法,对特定采样频率下的电气异常进行小波包分解,根据信号在不同频带上的特征,建立相应频率范围内的特征向量,通过多次不同程度的重采样,建立宽频域上的特征向量,实现宽频域的特征提取,利用XGBoost集成学习算法对电气异常进行分类。该方法不仅可以识别单一类型的电气异常,而且可以实现对复合类型电气异常的识别。实际工程案例结果表明,本文方法对电气异常的识别准确率达到93%以上,同时具有良好的噪声鲁棒性和实时性,可以满足实际工程需求。 展开更多
关键词 电气化铁路 车网耦合系统 电气异常 小波包分解 极限梯度提升
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小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别 被引量：1
19
作者 韩东颖 田伟 +1 位作者 黄岩 朱国庆 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期39-44,共6页
井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构... 井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构损伤的信息;再通过特征参数建立数据集训练并测试井架钢结构损伤识别模型,该模型结合遗传算法自身特点改善了传统BP神经网络的不足。本文识别方法不需要损伤前的数据特征进行对比,便可对损伤位置进行确定。经过对石油井架钢结构模型实验验证:该方法对井架钢结构损伤识别准确率超过90%,相对于BP网络识别准确率以及识别速度均有所提高。 展开更多
关键词 井架钢结构 损伤 小波包 遗传算法 优化的BP神经网络
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基于小波包分解和随机森林特征选择的雷达有源干扰识别
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作者 邵正途 冷毅 +2 位作者 葛代河 徐文利 都兴霖 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2024年第12期45-52,共8页
干扰识别是雷达抗干扰技术研究中的重要环节。为提高干扰信号分类识别精度,提出了一种基于小波包分解、时频域特征和随机森林结合的干扰信号分类识别方法。采用小波包变换对干扰信号进行分解与重构,分别计算各重构信号的多维时频域特征... 干扰识别是雷达抗干扰技术研究中的重要环节。为提高干扰信号分类识别精度,提出了一种基于小波包分解、时频域特征和随机森林结合的干扰信号分类识别方法。采用小波包变换对干扰信号进行分解与重构,分别计算各重构信号的多维时频域特征参数,构建信号识别超高维特征集。针对原始特征集中存在的冗余特征,利用随机森林进行特征重要度分析,从原始高维特征集中标记重要度较高的特征分量,选择敏感特征输入到支持向量机分类器进行干扰分类识别。采用8类雷达干扰仿真数据进行试验分析,结果表明本文方法能够有效提高信号特征提取维度,并筛选出重要度高的低维敏感特征集,在强噪声环境下能够获得较高的干扰识别准确率,并显著提高识别效率。 展开更多
关键词 干扰识别 小波包分解 特征选取 随机森林 支持向量机
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