《基于小波包变换的支持向量机损伤诊断方法》PDF+DOC

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2. 《损伤识别系统中小波包信号特征量的提取》PDF+DOC 基于结构损伤识别系统，构建了耦合神经网络模型，阐述了小波包分析技术的原理和方法，对小波基的选取原则进行了分析和探讨，确定了小波基函数DbN中的N以及小波包分解尺度j；从模式识别的观点对结构损伤识别进行了分析，分析了小波包信号能量特征提取的方法。利用小波包多分辨率的特点，提出了以小波包信号成分能量特征......
3. 《一种基于支持向量机的结构损伤识别方法》PDF+DOC 提出了结合随机振动响应互相关函数、小波包分解和支持向量机(support vector machine，SVM)的结构损伤识别方法，计算了相邻测点响应的互相关函数幅值.采用小波包对得到的幅值进行分解，得到各个频带上的总能量；利用各频带上能量值存在的差异性作为输入到分类器的特征向量，训练SVM模型并对......
4. 《基于小波包融合及支持向量机的结构损伤识别》PDF+DOC 本文提出将多个传感器的结构振动信号经小波包分解后得到的频带能量进行数据融合，再将融合后的数据按传感器在结构中所处的位置进行分区，将分区后的数据作为特征指标，将特征指标输入到支持向量机中训练，得到具有实现结构损伤识别和定位能力的支持向量机。试验结果表明，分区后得到的损伤指标比简单进行数据融合后的损伤指......
5. 《基于小波包和支持向量机的传感器故障诊断方法》PDF+DOC 针对自确认压力传感器的故障诊断问题，提出了一种基于小波包变换和支持向量机的传感器故障诊断方法。该方法对传感器输出信号进行三层小波包分解，提取各个节点的小波包系数，对每个节点的小波包系数通过一定的削减算法增强故障特征，然后利用重构的时域信号计算各个节点的能量以及整个信号的削减比作为特征向量，以此作为输......
6. 《基于神经网络与特征融合的损伤诊断方法》PDF+DOC 为了能准确地诊断复杂结构损伤是否产生以及产生的位置和程度，提出了一种小波包分解、多传感器特征融合和神经网络模式分类相结合的结构损伤诊断方法。首先，用正交小波包对多个传感器采集的振动信号进行小波包分解，并计算每个频带上的相对能量；然后把这些传感器信号的小波包相对能量融合，构成神经网络分类器的输入特征向......
7. 《基于多传感器信息融合的SVM结构损伤诊断方法》PDF+DOC 为了能准确地诊断复杂结构损伤的发生、位置和程度，提出了一种聚类经验模式分解(EEMD)、小波包分解(WPT)、多传感器信息融合和SVM模式分类相结合的结构损伤诊断方法.首先对多个传感器采集的加速度振动信号进行EEMD分解，选择包含结构损伤信息丰富的固有模态函数(IMF)；其次对其进行正交小波包分解，......
8. 《基于小波包和神经网络的瓦斯传感器故障诊断》PDF+DOC 针对瓦斯传感器常见的故障，提出了基于小波包和神经网络的故障诊断方法。通过对瓦斯传感器的输出信号进行三层小波包分解，得到8个不同频段的分解信号，再对其进行特征提取得到一个八维的特征向量，作为故障样本对三层神经网络进行训练，建立故障类型分类器，对瓦斯传感器故障进行诊断。仿真结果表明：该方法可以准确地诊断......
9. 《基于数据融合和“能量-损伤”的结构状态特征提取》PDF+DOC 基于一致性数据融合算法和小波包分析，提出了结构状态特征提取方法。采用改进的一致性算法融合多传感器的测量数据，克服了一致性算法中两传感器在测量精度不同时置信距离不同的缺点，对支持矩阵进行模糊化处理，并采用“能量-损伤”特征提取技术对融合后的多传感器测量数据进行处理。利用5层框架结构的数值算例对比了结构......
10. 《基于统计学习预测技术提高传感器稳定度》PDF+DOC 针对传感器的输出随温度和电源的波动以及自身的某些特性的改变等因素而发生零点漂移现象，提出了一种对以上非目标量进行预测处理以消除它们对传感器输出影响的支持向量机(SVM)预测技术。这种方法不需要建立大量的观测样本，也不需要对观测样本进行特征提取就可以取得良好的改善效果，具有较好的实用价值。以2只半导体......