改进的噪声总体集合经验模式分解方法在轴承故障诊断中的应用

在复杂的流程工业中,机械设备往往处在高速、重载、高温、高辐射的环境中,轴承作为主要的机械零部件起着重要作用。由于轴承故障振动信号的微弱和不平稳的特性,造成故障特征向量提取和故障诊断存在着困难。提出一种改进的CEEMDAN(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)轴承故障诊断方法。通过对比分析仿真信号和实测信号可以得知:ICEEMDAN方法可以改善信号重构质量,具有良好的自适应性,能够提高故障信号的信噪比,从而可以有效地识别并提取有用的故障特征信息。     

张量鲁棒主成分分析及其在故障诊断中的应用

通常采集到的机械设备振动信号具有典型的非线性、非平稳特性,并且含有强背景噪声。一种新的张量鲁棒主成分分析方法被提出,该方法假设张量数据能被分解为代表信号特征的低秩成分和代表噪声的稀疏成分的叠加。首先将采集的一维信号重构到三维张量空间,然后通过求解一个凸优化问题来提取张量数据的低秩特征成分,从而实现信号的特征提取。该问题实质是由Tucker分解模型相关的Tucker秩凸包络的核范数和稀疏成分范数的联合最小化问题。分别通过仿真实验和实测的轴承外圈故障信号进行分析,结果表明提出的方法能成功的提取故障特征信息。     

雷达目标极化散射特征提取的研究进展

极化雷达可以直接测量出雷达目标的2×2散射矩阵信息，与传统雷达相比，极化雷达的突出优点在于测量数据包含的信息量远大于传统雷达，因而在很多领域都获得了重要应用.本文将对目标极化散射特征提取的发展概况进行综述，包括基于矩阵分解的目标特征参数提取以及直接提取目标极化散射特征的方法等，并对其中存在的问题进行评论，对未来的发展进行展望.     

利用多特征融合的运动员人体姿势识别算法

针对现有姿势识别算法不能全面反映运动员运动姿势的动态特性问题,文中提出了一种多特征融合的运动员姿势识别算法。首先,通过光学图像采集器采集运动姿势图像,然后将采集到的图像进行灰度变换提高图像质量,进一步基于阴影消除技术和帧间差分法获得身体轮廓和运动姿势区域,最后,基于Radon变换和离散小波变换提取运动姿势区域和身体轮廓,并通过将两种互补性的特征融合实现最终的姿势识别。实验表明,提出的方法识别精度高于其他的较新方法。     

矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法

针对现有矿用电动机振动信号故障特征提取方法存在依赖参数设置、频率混叠、信号失真等问题,提出了一种基于双树复小波变换的矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法。利用双树复小波变换对采集的矿用电动机振动信号进行分解,得到各层双树复小波系数,并采用软阈值滤波对各层双树复小波系数进行滤波处理,滤波处理后的双树复小波系数经双树复小波变换重构获得去噪信号。应用结果表明,该方法能有效去除电动机振动信号中噪声,提取的早期故障特征能很好地反映电动机实际运行工况,为电动机早期故障诊断提供了有效依据。     

基于Leap Motion的动态手势识别

动态手势识别作为人机交互的一个重要方向，在各个领域具有广泛的需求。相较于静态手势，动态手势的变化更为复杂，对其特征的充分提取与描述是准确识别动态手势的关键。为了解决对动态手势特征描述不充分的问题，利用高精度的Leap Motion传感器对手部三维坐标信息进行采集，提出了一种包含手指姿势和手掌位移的特征在内的、能够充分描述复杂动态手势的特征序列，并结合长短期记忆网络模型进行动态手势识别。实验结果表明，提出的方法在包含16种动态手势的数据集上的识别准确率为98.50%；与其他特征序列的对比实验表明，提出的特征序列，能更充分准确地描述动态手势特征。