检索结果-内蒙古大学图书馆

中国机械工程 2015年第12期26卷 1658-1664页

作者：孟宗季艳河北省测试计量技术及仪器重点实验室(燕山大学) 秦皇岛066004

针对机械故障振动信号多为调制信号的特点,为了更好地提取多分量调幅调频信号的幅值和频率信息,提出了基于微分的经验模式分解(DEMD)与对称差分能量算子相结合的解调方法。利用DEMD算法将原始振动信号进行分解,得到若干个单分量信号;对... 详细信息

针对机械故障振动信号多为调制信号的特点,为了更好地提取多分量调幅调频信号的幅值和频率信息,提出了基于微分的经验模式分解(DEMD)与对称差分能量算子相结合的解调方法。利用DEMD算法将原始振动信号进行分解,得到若干个单分量信号;对每一个单分量信号进行三点对称差分能量算子解调,得到各单分量信号的瞬时幅值和瞬时频率,并计算出包络谱。将该方法应用于仿真信号和滚动轴承故障信号的诊断,实验结果表明,该方法能有效地提取机械故障信号的故障特征,实现旋转机械故障诊断。

关键词：微分经验模式分解对称差分能量算子滚动轴承故障诊断

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复杂系统建模的ε机理论方法及应用研究

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仪器仪表学报 2014年第8期35卷 1758-1765页

作者：张淑清李盼师荣艳翟欣沛姜兴广燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004

提出一种ε机理论发现复杂系统中隐含模式的新思路。该方法能在对系统内部结构无法知晓的情况下,不需要假设而根据系统自身的特性建模。先对时间序列进行符号化处理,生成符号序列。再采取因果态分割重构法重构ε机,重构后能够显示出原... 详细信息

提出一种ε机理论发现复杂系统中隐含模式的新思路。该方法能在对系统内部结构无法知晓的情况下,不需要假设而根据系统自身的特性建模。先对时间序列进行符号化处理,生成符号序列。再采取因果态分割重构法重构ε机,重构后能够显示出原始序列中的隐含信息。通过对工程中配电网系统故障选线的多组实验证明,4个评判指标:熵率、统计复杂度、状态数和相对熵率能够一致地显示出各条线路的隐含信息,在几个关键影响因素改变的情况下均能有效地区分故障线路和非故障线路。从而验证了ε机理论在复杂系统建模中的优越性,为复杂系统建模提供了一种有效途径,也为配电网故障选线提供了一种新的方法。

关键词：复杂系统建模 ε机重构符号化因果态分割重构故障选线 casual state splitting reconstruction (CSSR)

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密集连接网络在SAR与多光谱影像融合中的应用

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光学精密工程 2021年第5期29卷 1145-1153页

作者：王书涛崔凯孔德明刘诗瑜吴兴燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

为克服单一卫星传感器成像的不足,提出了基于密集连接网络的合成孔径雷达(SAR)与多光谱影像的融合算法。首先分别对SAR影像与多光谱影像进行预处理,使用双三次插值法重采样到同一空间分辨率下,然后使用密集连接网络来分别提取影像的特征... 详细信息

为克服单一卫星传感器成像的不足,提出了基于密集连接网络的合成孔径雷达(SAR)与多光谱影像的融合算法。首先分别对SAR影像与多光谱影像进行预处理,使用双三次插值法重采样到同一空间分辨率下,然后使用密集连接网络来分别提取影像的特征图,并采用区域能量最大的融合策略将深度特征进行融合,将融合图像输入到预训练的解码器中进行重构,获得最终融合影像。实验采用哨兵1号SAR影像、Landsat-8影像和高分1号卫星影像进行验证,并与基于成分替换、基于多尺度分解和基于卷积神经网络的代表性方法进行对比试验。实验结果表明,基于密集连接网络的融合算法在多尺度结构相似度指标上的精度高达0.9307,在其他多种评价指标上也都优于其他融合算法,SAR影像的细节信息和多光谱影像的光谱信息得到很好的保留。

关键词：合成孔径雷达图像融合密集连接网络多光谱

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动静态特征融合的正面视角步态识别

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光电工程 2013年第11期40卷 83-88页

作者：陈华曹真胡春海燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

针对正面步态识别中遇到背景颜色与人的穿着相接近或者人体下肢有阴影等情况,提出一种改进的背景减差法,利用髋关节将人体分为上下两个部分,采用分部阈值进行背景减差,提取人体二值化轮廓。对于周期检测,首先利用髋关节思想找到P点,然... 详细信息

针对正面步态识别中遇到背景颜色与人的穿着相接近或者人体下肢有阴影等情况,提出一种改进的背景减差法,利用髋关节将人体分为上下两个部分,采用分部阈值进行背景减差,提取人体二值化轮廓。对于周期检测,首先利用髋关节思想找到P点,然后利用P点找到人体左右脚最低点,并根据两脚间高低距离差所产生的角度计算步态周期并将其用于描述步态序列的动态特征;获得关键帧,并且进行归一化,分别提取它们的统一Hu矩和步态周期,用于描述步态序列的静态特征;将这两种特征进行融合,弥补了单一特征带来的识别率低的问题。最后,采用支持向量机(SVM)进行分类识别。本文的识别实验均在中科院步态数据库(CASIA)上进行训练,识别率达到97%以上。结果证明,该算法具有较好的识别速度和识别率。

关键词：步态识别正面视角统一Hu矩特征融合支持向量机

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基于改进S变换的电能质量扰动分类新方法

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仪器仪表学报 2015年第4期36卷 927-934页

作者：张淑清李盼师荣艳胡永涛姜万录刘子玥燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004

提出一种改进的S变换(MST)方法并应用在电能质量扰动识别中。针对S变换(ST)窗函数固定、时频分辨率不能调节的问题,对S变换中的窗函数引入参数p、q进行改进,使时频分辨率的调节更加灵活。提出确定p、q的评价指标,使得p、q的求取具有一... 详细信息

提出一种改进的S变换(MST)方法并应用在电能质量扰动识别中。针对S变换(ST)窗函数固定、时频分辨率不能调节的问题,对S变换中的窗函数引入参数p、q进行改进,使时频分辨率的调节更加灵活。提出确定p、q的评价指标,使得p、q的求取具有一定自适应性和理论依据。用MST提取电能质量扰动的特征向量,根据电能质量扰动信号的MST分析结果,提出4种扰动特征作为特征向量,解决了特征向量冗余的问题。仿真数据和工程数据实验分析结果表明,该方法具有更好的抗强噪声性,使电能质量扰动分类精度更高。为复杂信号特征提取提供了一种有效途径,也为电能质量分类提供了一种新的方法。

关键词：改进S变换(MST) 窗函数特征提取电能质量扰动识别

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混沌时间序列重构相空间参数选取研究

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物理学报 2010年第3期59卷 1576-1582页

作者：张淑清贾健高敏韩叙燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004

基于重构相空间的延迟时间和嵌入维数这两个参数的选取不相关的观点,提出用互信息函数法确定延迟时间后,用CAO方法来确定嵌入维数的新思路.通过对几种典型的混沌动力学系统的数值验证,结果表明该方案能够确定出相空间重构的有效延迟时... 详细信息

基于重构相空间的延迟时间和嵌入维数这两个参数的选取不相关的观点,提出用互信息函数法确定延迟时间后,用CAO方法来确定嵌入维数的新思路.通过对几种典型的混沌动力学系统的数值验证,结果表明该方案能够确定出相空间重构的有效延迟时间和最佳嵌入维数.该方法能够从时间序列中有效地重构原系统的相空间,是混沌信号识别的一种有效途径.

关键词：混沌相空间重构互信息函数 CAO方法嵌入维数

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一种基于平面约束的偏瘫恢复运动评价方法

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仪器仪表学报 2015年第2期36卷 310-317页

作者：张立国赵金阁金梅于晓晶郑龙江燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004

偏瘫是一种常见的脑卒中后遗症,偏瘫患者在患有肢体运动障碍的同时,常常伴有轻微的感觉、语言、认知等方面的障碍。提出一种基于惯性传感器的偏瘫患者运动恢复过程的跟踪与评价的新方法,主要应用于痉挛减轻阶段偏瘫患者的自主恢复过程... 详细信息

偏瘫是一种常见的脑卒中后遗症,偏瘫患者在患有肢体运动障碍的同时,常常伴有轻微的感觉、语言、认知等方面的障碍。提出一种基于惯性传感器的偏瘫患者运动恢复过程的跟踪与评价的新方法,主要应用于痉挛减轻阶段偏瘫患者的自主恢复过程的姿态跟踪及运动能力的评定。该方法融合了惯性传感器信号和偏瘫上肢恢复动作的生物力学约束,根据运动过程中前一时刻前臂和后臂的运动姿态,构建约束平面,对加速度信息进行约束。基于该方法,通过对偏瘫病人上肢的运动恢复过程的跟踪,测量人体上肢不同部位(前臂、后臂)的动作完成的完整程度。实验表明,该方法有效地降低了传感器噪声所引起的漂移,有效地提高了角度测量的准确度和稳定性。

关键词：姿态跟踪平面约束偏瘫评价运动约束

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基于改进MEDA算法的脑电情绪识别

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仪器仪表学报 2021年第12期42卷 157-166页

作者：何群李冉冉付子豪江国乾谢平燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004

针对普通机器学习算法与迁移学习在应用方面的局限性,利用改进流形嵌入分布对齐算法(MEDA)算法解决跨被试情绪识别中准确率低的问题。其中MEDA通过流行特征变换来减小域之间的数据漂移,并能够自适应定量估计边缘分布和条件分布的权重大... 详细信息

针对普通机器学习算法与迁移学习在应用方面的局限性,利用改进流形嵌入分布对齐算法(MEDA)算法解决跨被试情绪识别中准确率低的问题。其中MEDA通过流行特征变换来减小域之间的数据漂移,并能够自适应定量估计边缘分布和条件分布的权重大小。针对特征维度大且有可能存在不良特征的问题,提出改进MEDA算法,即引入改进最小冗余最大相关算法用于特征选择,并对多源域下的多组识别结果进行决策级融合,进一步提升迁移学习效果。在SEED数据集和实测数据对该算法验证,改进MEDA算法相比于支持向量机、迁移成分分析和联合分布适配算法,整体识别精度分别提升了8.97%、4.00%、2.89%,改进的MEDA算法相比于改进前,每个被试识别准确率均有提升的同时整体识别提升3.36%,验证了该方法的有效性。

关键词：情绪识别特征选择迁移学习流行嵌入分布对齐算法

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基于PCA和多变量极限学习机的轴承剩余寿命预测

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中国机械工程 2014年第7期25卷 984-989页

作者：何群李磊江国乾谢平燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004

提出了一种基于主成分分析(PCA)和多变量极限学习机(MELM)的轴承剩余寿命预测方法。该方法首先利用PCA技术融合多个表征轴承运行状态与衰退趋势的时域频域特征指标来消除特征间的冗余性和相关性;进一步在单变量极限学习机(ELM)的基础上... 详细信息

提出了一种基于主成分分析(PCA)和多变量极限学习机(MELM)的轴承剩余寿命预测方法。该方法首先利用PCA技术融合多个表征轴承运行状态与衰退趋势的时域频域特征指标来消除特征间的冗余性和相关性;进一步在单变量极限学习机(ELM)的基础上构建多变量极限学习机模型来预测轴承剩余寿命。该方法克服了传统单变量极限学习机结构简单、信息匮乏等缺点,能有效提高轴承剩余寿命的预测精度。运用全寿命轴承振动数据对模型进行验证,结果表明,相比单独应用ELM模型或MELM模型,基于PCA和MELM剩余寿命预测方法具有更高的预测精度和稳定性。

关键词：主成分分析极限学习机多变量极限学习机剩余寿命预测

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基于多变量气象因子的LMBP电力日负荷预测

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仪器仪表学报 2015年第7期36卷 1646-1652页

作者：张淑清任爽师荣艳刘子玥姜万录燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004

提出基于主成分分析处理多天气因素的LMBP电力负荷预测模型。采用主成分分析技术对多气象因素进行降维处理,提取多天气因素特征量,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型。将得到的新气象特征量与历史负荷数据共同作为建... 详细信息

提出基于主成分分析处理多天气因素的LMBP电力负荷预测模型。采用主成分分析技术对多气象因素进行降维处理,提取多天气因素特征量,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型。将得到的新气象特征量与历史负荷数据共同作为建模对象。采用基于L-M优化算法的BP神经网络(LMBP)进行预测分析,通过最速梯度下降法和牛顿法之间的自适应调整优化网络权值,有效提高网络的收敛速度和泛化能力。通过对美国南部某地区实际电力负荷系统进行预测分析表明该方法可以有效提高预测精度和预测效率。

关键词：短期负荷预测多变量气象因子主成分分析 LMBP神经网络

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