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基于VMD-RQA的直线振动筛激振力不平衡故障诊断 被引量：6
1
作者 范伟 何越宙 +1 位作者 王寅 陈华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第18期25-32,共8页
针对直线振动筛早期激振力不平衡故障难以诊断问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和递归量化分析(RQA)的故障诊断方法。对振动信号进行VMD分解,将直线振动筛基频信号分离,并得到被淹没的各阶高频分量;绘制不同信号分量的动力特性递归... 针对直线振动筛早期激振力不平衡故障难以诊断问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和递归量化分析(RQA)的故障诊断方法。对振动信号进行VMD分解,将直线振动筛基频信号分离,并得到被淹没的各阶高频分量;绘制不同信号分量的动力特性递归图,计算递归图的量化指标,组成故障信号的非线性、非平稳性评价特征向量,将高维特征向量输入机器学习分类器中进行识别诊断,并与传统的特征提取方法比较。试验结果表明:在直线振动筛激振力不平衡故障现场,该方法所提取的特征参数具有最高识别精度,综合识别率为99.13%;且应用于旋转机械滚动轴承实例数据,综合识别率为99.38%,说明该方法具有一定的通用性和工程应用价值。 展开更多
关键词 直线振动筛 变分模态分解(VMD) 递归量化分析 故障诊断
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溯源弹簧形变过程的断路器振动信号递归量化分析辨识方法 被引量：5
2
作者 刘会兰 常庚垚 +2 位作者 赵书涛 付磊 刘教民 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2567-2577,共11页
从锁止机构脱扣引起储能弹簧释能,经部件带动动触头运动再到静止的每个动作具有严格阶段特征,伴随断路器动作的机械振动展现了能量传递及设备健康状态。该文提出一种溯源弹簧形变过程的断路器振动信号递归量化分析方法,首先由高速相机... 从锁止机构脱扣引起储能弹簧释能,经部件带动动触头运动再到静止的每个动作具有严格阶段特征,伴随断路器动作的机械振动展现了能量传递及设备健康状态。该文提出一种溯源弹簧形变过程的断路器振动信号递归量化分析方法,首先由高速相机捕捉断路器操动时储能弹簧的动作图像,通过计算机视觉跟踪动态提取反映弹簧形变特征帧,再依据特征帧时序划分操动过程;然后将不同阶段振动信号映射至高维相空间,经递归分析得到体现动力系统变化特征的递归图,并递归量化分析其纹理结构特征;最后利用支持向量机模型对正常及故障状态下的断路器振动特征样本进行分析辨识,对比结果证明,由弹簧释能时序细化振动信号特征分析有效提高了分类识别准确率。该文方法在断路器操动机构状态辨识中具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 高压断路器 动作阶段 振动信号 递归量化分析 状态辨识
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基于递归量化分析的CFRP超声检测缺陷识别方法 被引量：2
3
作者 王海军 王涛 俞慈君 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1604-1617,共14页
为了解决碳纤维增强复合材料(CFRP)超声检测缺陷识别不准确、不可靠的问题,提出自适应变分模态分解(AVMD)与递归量化分析技术(RQAT)特征提取和卷积神经网络(CNN)识别方法.实验预埋6种模拟缺陷,使用超声相控阵检测后,每种缺陷取500个A扫... 为了解决碳纤维增强复合材料(CFRP)超声检测缺陷识别不准确、不可靠的问题,提出自适应变分模态分解(AVMD)与递归量化分析技术(RQAT)特征提取和卷积神经网络(CNN)识别方法.实验预埋6种模拟缺陷,使用超声相控阵检测后,每种缺陷取500个A扫描波形信号数据,利用蝠鲼智能优化算法优化出变分模态分解(VMD)所需的K、Alpha,使用优化参数的VMD得到本征模态函数(IMF)分量,筛选高频噪声部分,对剩余IMF分量使用递归量化分析技术.每个信号得到72个特征值,将特征值组成特征向量,输入CNN进行识别,训练集识别正确率为99.94%,验证集识别正确率为98.09%,测试集识别正确率为98.27%.结果表明,AVMD与RQAT、CNN的结合解决了CFRP超声检测中缺陷的识别分类问题. 展开更多
关键词 碳纤维复合材料(CFRP) 无损检测 变分模态分解 递归量化分析 特征提取 卷积神经网络 缺陷识别
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基于Lamb波递归量化分析的复合材料裂纹损伤定征研究 被引量：6
4
作者 刘小峰 杨康俊 柏林 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期250-255,共6页
以谐波激励下的不同损伤引起的结构非线性特性为基础,利用递归量化分析对复合材料的基体微裂纹损伤进行量化检测。以不同外载条件下产生的不同裂纹损伤的复合材料层合板为试验对象,对靠近损伤区域的路径中的Lamb波信号进行了递归图的分... 以谐波激励下的不同损伤引起的结构非线性特性为基础,利用递归量化分析对复合材料的基体微裂纹损伤进行量化检测。以不同外载条件下产生的不同裂纹损伤的复合材料层合板为试验对象,对靠近损伤区域的路径中的Lamb波信号进行了递归图的分析绘制,在此基础上采用递归量化指数对各路信号包含的损伤信息进行了定量表征;为了达到对损伤统一表征的目的,以特征向量间的欧式距离作为损伤状态相对于无损状态的偏离程度,建立了统一损伤指数。分析结果表明该研究提出的统一损伤指数对复合材料基体微裂纹损伤具有较好的敏感性,并随损伤程度增加成良好的线性递增趋势,其为复合材料的基体微裂纹损伤定征提供了一个有效可行的方法与手段。 展开更多
关键词 递归定量分析(rqa) Lamb波检测 基体微裂纹 损伤指数
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基于超声背散射信号递归定量分析的CFRP局部孔隙缺陷识别方法 被引量：5
5
作者 王喆 杨辰龙 +1 位作者 周晓军 滕国阳 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第21期229-235,共7页
以碳纤维复合材料(Carbon Fiber Reinforced Plastics, CFRP)的超声背散射信号为研究对象,创新性地提出运用递归定量分析(Recursive Quantitative Analysis,RQA)方法获得其信号特征,实现对材料局部孔隙缺陷的识别及评估。首先,对含有孔... 以碳纤维复合材料(Carbon Fiber Reinforced Plastics, CFRP)的超声背散射信号为研究对象,创新性地提出运用递归定量分析(Recursive Quantitative Analysis,RQA)方法获得其信号特征,实现对材料局部孔隙缺陷的识别及评估。首先,对含有孔隙率为0.2%~5.92%的标准试块的超声背散射信号分别进行递归图分析和递归定量分析。结果表明,不同孔隙率试块所对应的递归图特征表现出明显差异,同时,RQA的特征量参数--递归率与递归熵均随孔隙率的增大而增大。然后,运用RQA方法对某未知孔隙率试块进行局部孔隙缺陷评估,基于上述结论,识别得到该试块中最有可能含有局部孔隙缺陷的区域。最后,剖开该未知孔隙率试块作微观形貌观察实验,实验发现该试块实际孔隙缺陷区域与RQA识别得到的结果相同,从而验证了递归定量分析方法用于CFRP局部孔隙缺陷识别的有效性。 展开更多
关键词 碳纤维复合材料(CFRP) 超声检测 递归定量分析 孔隙缺陷识别
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基于递归量化分析的COA-SVR短期风速混合预测模型 被引量：18
6
作者 潘超 谭启德 +1 位作者 蔡国伟 张子信 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期2373-2381,共9页
风电规模化并网对电力系统规划与运行的影响日益严重。针对风速波动的随机性和不确定性特点,提出了一种递归量化分析方法。根据风速序列的递归率及确定性组成的联合指标对风速系列的可预测性进行量化评价,利用联合指标优选的重构参数对... 风电规模化并网对电力系统规划与运行的影响日益严重。针对风速波动的随机性和不确定性特点,提出了一种递归量化分析方法。根据风速序列的递归率及确定性组成的联合指标对风速系列的可预测性进行量化评价,利用联合指标优选的重构参数对风速序列进行相空间重构,综合嵌入维度与延迟时间获取预测模型的最佳输入集,构建基于杜鹃优化的支持向量回归模型对风速进行预测。结合实际风电场风速数据,通过对比不同算法的预测结果,对所提方法的准确性和有效性进行验证,同时利用假设检验评估所建预测模型的泛化能力。 展开更多
关键词 风速预测 递归量化分析 相空间重构 支持向量回归
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一种用于无线多传感器网络数据聚类算法 被引量：6
7
作者 周修考 《控制工程》 CSCD 北大核心 2016年第8期1238-1241,共4页
针对无线多传感器网络数据在进行聚类时,一直存在聚类效率低。提出基于定量递归调度的无线多传感器网络数据聚类算法。建立无线多传感器网络数据信息流模型,将数据分类中分类误码率映射成一组概率密度函数,通过定量递归分析生成特定随... 针对无线多传感器网络数据在进行聚类时,一直存在聚类效率低。提出基于定量递归调度的无线多传感器网络数据聚类算法。建立无线多传感器网络数据信息流模型,将数据分类中分类误码率映射成一组概率密度函数,通过定量递归分析生成特定随机时间序列,计算多传感器网络数据定量递归特征,把特征函数分配到每个分类频点,通过定量递归特征分类调度,实现对网络数据聚类算法的优化。仿真结果表明,采用该方法能提高多传感网络数据聚类性能,平均误分率较低,优于传统算法。 展开更多
关键词 无线多传感器网络 数据聚类 定量递归分析
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递归量化分析的变压器健康评估与故障诊断
8
作者 严侣 谢丽蓉 +2 位作者 吐松江·卡日 孟杰 张馨月 《现代电子技术》 2023年第22期102-108,共7页
针对传统时域、频域分析方法忽略信号的部分频率信息的问题,提出一种基于递归定量分析(RQA)和鸡群算法(CSO)优化支持向量机(SVM)的变压器健康分析与机械故障诊断方法。首先利用相空间重构技术构建变压器振动信号的递归图;然后进行递归... 针对传统时域、频域分析方法忽略信号的部分频率信息的问题,提出一种基于递归定量分析(RQA)和鸡群算法(CSO)优化支持向量机(SVM)的变压器健康分析与机械故障诊断方法。首先利用相空间重构技术构建变压器振动信号的递归图;然后进行递归定量分析,提取故障特征并结合马氏距离(MD),以置信度-故障程度关系式进行变压器健康评估;最后利用CSO优化SVM参数,进行故障识别。实验结果表明,提取的递归定量特征参数可以有效地评估变压器的健康程度,综合识别率为94.07%,较传统时域、频域特征高约15.4%、8.96%;相比于传统模型,采用CSO-SVM故障诊断模型可将诊断精度提高至99.26%。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 健康评估 递归定量分析 故障特征提取 鸡群优化算法 支持向量机
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混合电力能源利用效果综合评价模型设计研究 被引量：3
9
作者 唐艳梅 闫华光 +2 位作者 朱彬若 李克成 何桂雄 《电网与清洁能源》 2018年第7期13-18,共6页
为了提高混合电力能源的利用效率,进行混合电力能源利用效果综合评价,提出基于模糊决策和定量递归分析的混合电力能源利用效果综合评价模型,构建混合电力能源利用效果特征信息流模型,根据混合电力网络基站输电力能源信息,对电力能源分... 为了提高混合电力能源的利用效率,进行混合电力能源利用效果综合评价,提出基于模糊决策和定量递归分析的混合电力能源利用效果综合评价模型,构建混合电力能源利用效果特征信息流模型,根据混合电力网络基站输电力能源信息,对电力能源分布时间序列进行特征空间重构,提取混合电力能源信息的关联维特征量,分析混合电力能源的输出和利用效率的互信息特征量,以此为约束条件进行混合电力能源利用效果综合评价的模糊决策评判,采用定量递归分析方法进行电力能源利用效果的统计分析和稳健性检验。仿真结果表明,采用该方法进行混合电力能源利用效果综合评价的准确性较好,置信度较高,提高了电力能源的使用效率。 展开更多
关键词 混合电力能源 利用效果 综合评价 定量递归分析 信息流模型 关联维特征量
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