针对滚动轴承尤其是变工况条件下很难或无法获取大量带标签的振动数据,以致诊断准确率低的问题,提出一种基于变分模态分解(variationalmodedecomposition,VMD)及多特征构造和迁移学习相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用VMD对滚...针对滚动轴承尤其是变工况条件下很难或无法获取大量带标签的振动数据,以致诊断准确率低的问题,提出一种基于变分模态分解(variationalmodedecomposition,VMD)及多特征构造和迁移学习相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用VMD对滚动轴承各状态振动信号进行分解,得到一系列固有模态函数,对其构成的矩阵进行奇异值分解求奇异值及奇异值熵,再结合振动信号的时域、频域特征构造多特征集。同时引入半监督迁移成分分析方法(semisupervised transfer component analysis,SSTCA),并对其核函数进行多核构造,将不同工况样本特征共同映射到一个共享再生核Hilbert空间,进而提高数据类内紧凑性和类间区分性。采用最大均值差异嵌入法选择更有效的数据作为源域,将源域特征样本输入支持向量机(supportvectormachine,SVM)进行训练,测试映射后的目标域特征样本。实验表明,所提多核SSTCA-SVM方法与其他方法相比较,在变工况下滚动轴承多状态分类中具有更高准确率。展开更多
中低分辨率在轨运行卫星遥感器的调制传递函数（Modulation Transfer Function，MTF）的监测一直是研究的难题。现提出的方法解决了中低分辨率在轨运行卫星遥感器MTF监测的关键技术。考虑到卫星遥感器的最终产物是遥感图像，从图像信息...中低分辨率在轨运行卫星遥感器的调制传递函数（Modulation Transfer Function，MTF）的监测一直是研究的难题。现提出的方法解决了中低分辨率在轨运行卫星遥感器MTF监测的关键技术。考虑到卫星遥感器的最终产物是遥感图像，从图像信息理解的三要素出发，即灰度、纹理和边缘，分析图像三要素与遥感器MTF的关系。在分析过程中，应用主成分分析方法，不仅对多组原始数据进行了简化，而且对图像参数进行了降维。通过与其它方法的比较，进一步验证了使用主成分分析方法降维的有效性；同时实验结果亦表明了主成分分析方法的可靠性。最后建立了图像单个综合参数与MTF的关系模型，拟合结果说明，此模型能较好地表达图像参数与MTF之间的关系，这将为在轨运行条件下的建模提供十分重要的技术支持。展开更多
文摘针对滚动轴承尤其是变工况条件下很难或无法获取大量带标签的振动数据,以致诊断准确率低的问题,提出一种基于变分模态分解(variationalmodedecomposition,VMD)及多特征构造和迁移学习相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用VMD对滚动轴承各状态振动信号进行分解,得到一系列固有模态函数,对其构成的矩阵进行奇异值分解求奇异值及奇异值熵,再结合振动信号的时域、频域特征构造多特征集。同时引入半监督迁移成分分析方法(semisupervised transfer component analysis,SSTCA),并对其核函数进行多核构造,将不同工况样本特征共同映射到一个共享再生核Hilbert空间,进而提高数据类内紧凑性和类间区分性。采用最大均值差异嵌入法选择更有效的数据作为源域,将源域特征样本输入支持向量机(supportvectormachine,SVM)进行训练,测试映射后的目标域特征样本。实验表明,所提多核SSTCA-SVM方法与其他方法相比较,在变工况下滚动轴承多状态分类中具有更高准确率。
文摘中低分辨率在轨运行卫星遥感器的调制传递函数（Modulation Transfer Function，MTF）的监测一直是研究的难题。现提出的方法解决了中低分辨率在轨运行卫星遥感器MTF监测的关键技术。考虑到卫星遥感器的最终产物是遥感图像，从图像信息理解的三要素出发，即灰度、纹理和边缘，分析图像三要素与遥感器MTF的关系。在分析过程中，应用主成分分析方法，不仅对多组原始数据进行了简化，而且对图像参数进行了降维。通过与其它方法的比较，进一步验证了使用主成分分析方法降维的有效性；同时实验结果亦表明了主成分分析方法的可靠性。最后建立了图像单个综合参数与MTF的关系模型，拟合结果说明，此模型能较好地表达图像参数与MTF之间的关系，这将为在轨运行条件下的建模提供十分重要的技术支持。
