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基于声发射信号EMD-WPD特征融合的航天器在轨泄漏辨识方法
被引量:
7
1
作者
綦磊
梁真馨
+3 位作者
丁红兵
郑悦
芮小博
张宇
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第4期110-116,共7页
长期运行在空间环境中的航天器可能由于撞击、振动、老化等因素而发生气体泄漏,在轨泄漏辨识对航天器安全保障具有重要意义。提出了一种基于声发射信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和小波包分解(wavelet packet deco...
长期运行在空间环境中的航天器可能由于撞击、振动、老化等因素而发生气体泄漏,在轨泄漏辨识对航天器安全保障具有重要意义。提出了一种基于声发射信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)特征融合的航天器泄漏辨识方法,首先将声发射信号分别通过EMD和WPD分解成为不同频率范围内的子带信号,考虑能量特征误差与不稳定性,提取信号无量纲因子和频率特征参数并应用Relief F算法选取特征。最后,构建支持向量机(support vector machines,SVM)机器学习数据库,训练泄漏分类模型并利用测试集交叉验证模型分类精度。结果表明,EMD和WPD分解特征并行融合分类模型可显著提高辨识精度,最高可达96.9%,且输入特征数量少,是一种具有应用前景的航天器在轨气体泄漏辨识方法。
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关键词
真空泄漏
声发射检测
经验模态分解-小波包分解(
emd-wpd
)特征融合
支持向量机(SVM)
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职称材料
题名
基于声发射信号EMD-WPD特征融合的航天器在轨泄漏辨识方法
被引量:
7
1
作者
綦磊
梁真馨
丁红兵
郑悦
芮小博
张宇
机构
北京卫星环境工程研究所
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室
天津大学电气自动化与信息工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第4期110-116,共7页
基金
国家重点研发计划(2018YFC0808600)
国家自然科学基金(51876143)。
文摘
长期运行在空间环境中的航天器可能由于撞击、振动、老化等因素而发生气体泄漏,在轨泄漏辨识对航天器安全保障具有重要意义。提出了一种基于声发射信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)特征融合的航天器泄漏辨识方法,首先将声发射信号分别通过EMD和WPD分解成为不同频率范围内的子带信号,考虑能量特征误差与不稳定性,提取信号无量纲因子和频率特征参数并应用Relief F算法选取特征。最后,构建支持向量机(support vector machines,SVM)机器学习数据库,训练泄漏分类模型并利用测试集交叉验证模型分类精度。结果表明,EMD和WPD分解特征并行融合分类模型可显著提高辨识精度,最高可达96.9%,且输入特征数量少,是一种具有应用前景的航天器在轨气体泄漏辨识方法。
关键词
真空泄漏
声发射检测
经验模态分解-小波包分解(
emd-wpd
)特征融合
支持向量机(SVM)
Keywords
vacuum leakage
acoustic emission detection
empirical
mode
decomposition-wavelet
packet
decomposition
(
emd-wpd
)
feature
fusion
support vector machines(SVM)
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于声发射信号EMD-WPD特征融合的航天器在轨泄漏辨识方法
綦磊
梁真馨
丁红兵
郑悦
芮小博
张宇
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022
7
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