一种非完整小圆弧曲率半径参数的评价方法

针对现今计量学上非完整小圆弧在曲率半径参数评价技术上的难点,利用仿真分析小圆弧面参数对评价过程影响的趋势,根据现有几种评价算法评价结果的比较分析,提出一种将最小二乘法与Hough变换法相结合的算法应用到非完整小圆弧的曲率半径参数评价上。首先利用最小二乘法的快速计算缩小圆弧参数的量化范围,再使用Hough变换法在此参数空间内精确搜索,转换为准确的圆弧参数。仿真实验结果表明,相对于传统最小二乘法,该评价算法具有计算精度高、鲁棒性强的特点;相对于Hough变换法,该算法的计算速率得到提升,在综合考虑计算精度与计算效率的情况下具有优势。     

基于多尺度特征提取的风机音频信号故障诊断方法研究

针对风机传动链部件音频信号成分复杂，依靠单一特征提取方法难以实现故障识别的问题，提出了一种基于多尺度特征提取的风机主轴音频信号故障诊断方法。首先，采集风机传动链部件的音频文件，将其转换为数字信号后对数据进行了预处理；然后，对音频信号进行了多尺度特征提取，从时域、频域和倒谱域3个维度提取了5大特征，组成了多维复合特征矩阵，并对提取的特征进行了分析及降维；最后，利用支持向量机(SVM)分类预估器对多维复合特征矩阵进行了有监督学习，并使用粒子群算法(PSO)对SVM参数选择过程进行了优化，并通过多组对比实验，对PSO-SVM分类预估器在音频信号模式分类上的性能进行了验证。研究结果表明：所提取的多尺度特征能很好地表征音频信号的信息，具备一定的鲁棒性；使用经PSO优化后的SVM分类模型，对风机传动链部件音频信号模式识别的准确率可达98%以上，并具备良好的泛化能力。