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基于SSA-VMD和SDP的双通道CNN轴承故障识别方法
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作者 蒋丽英 高铭悦 李贺 《机电工程》 北大核心 2025年第2期257-266,共10页
针对滚动轴承故障振动信号具有非线性和非平稳性等特征,以及单通道卷积神经网络(CNN)提取故障特征不显著的问题,提出了一种基于麻雀算法-变分模态分解(SSA-VMD)和对称点模式(SDP)的双通道CNN滚动轴承故障诊断方法。首先,结合样本熵和皮... 针对滚动轴承故障振动信号具有非线性和非平稳性等特征,以及单通道卷积神经网络(CNN)提取故障特征不显著的问题,提出了一种基于麻雀算法-变分模态分解(SSA-VMD)和对称点模式(SDP)的双通道CNN滚动轴承故障诊断方法。首先,结合样本熵和皮尔逊相关系数,构建了新的综合适应度函数,利用麻雀算法(SSA)进行了自适应寻优,确定了最佳的变分模态分解(VMD)参数K和α。将原始振动信号经过VMD分解后,得到了本征模态函数(IMF)分量,通过计算各IMF分量的峭度值进行了筛选,将筛选出的信号进行重构后得到了一维特征信号;然后,根据互相关系数选择了合适的对称点模式(SDP)参数值,将原始振动信号转化为极坐标下的SDP图像,获得了具有良好可分性的二维特征图;最后,将一维和二维特征作为双通道CNN的输入进行了联合训练,将训练好的网络用于故障类型识别,在西储大学和江南大学的轴承数据集上对其有效性进行了验证。研究结果表明:通过网络训练,其故障诊断的准确率分别达到了98.5%和100%。该结果验证了该方法在准确识别故障特征方面具有优越性和普适性。 展开更多
关键词 特征信号构建 二维特征转换 卷积神经网络 麻雀算法 变分模态分解 对称点模式
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Model-based Gait Representation via Spatial Point Reconstruction
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作者 张元元 吴晓娟 阮秋琦 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2009年第3期293-298,共6页
This paper proposed a novel model-based feature representation method to characterize human walking properties for individual recognition by gait. First, a new spatial point reconstruction approach is proposed to reco... This paper proposed a novel model-based feature representation method to characterize human walking properties for individual recognition by gait. First, a new spatial point reconstruction approach is proposed to recover the coordinates of 3D points from 2D images by the related coordinate conversion factor (CCF). The images are captured by a monocular camera. Second, the human body is represented by a connected three-stick model. Then the parameters of the body model are recovered by the method of projective geometry using the related CCF. Finally, the gait feature composed of those parameters is defined, and it is proved by experiments that those features can partially avoid the influence of viewing angles between the optical axis of the camera and walking direction of the subject. 展开更多
关键词 coordinate conversion factor (CCF) gait feature monocular camera parallel restriction
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