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水下航行器噪声源识别是一个小样本条件下的模式识别问题.充分利用多个传感器采集的信号是解决小样本问题的有效途径.但是,目前各个传感器在整体评估中所占的权重没有一种合理的评估方法.文章利用直推式置信机(TCM)可以给出分类预测置信的能力,首先提出一种改进的奇异值测量方法,提高计算预测置信的准确性.然后将该置信作为传感器权重的有效表征,提出了一种多传感器信息融合的改进型直推式置信机算法,即TCM-IKNN-M(Transductive Confidence Machine for Improved K-Nearest Neighbors based on Muhi_sensors)算法.舱段模型试验表明,文中提出的算法有效地利用了多个传感器的信息,大大提高了识别的正确率. 相似文献
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针对传统实验方法很难对水下复杂结构进行模态分析,提出了工作模态参数辨识与有限元计算相结合的模态分析方法.对工作状态下的测点振动响应信号进行EMD分解,用时域峰值序列法进行模态参数辨识,辨识出的模态参数与计算模态结果进行匹配,以指导修正有限元模型,计算得到完整的模态参数.为解决EMD分解出现的模态混叠,提出先对信号进行小波包分解预处理的 方法.双层加肋圆柱壳体模型水下振动试验研究结果表明,该方法现实可行,能有效辨识出比较完整的模态参数. 相似文献
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针对潜艇机械噪声源分类识别实际样本获取的困难,将该分类问题归结为一个典型的小样本模式识别问题加以处理;基于"信息"的观点,通过系统归纳、比较和借鉴国内外其它领域的一些主要研究思想和成果,明确了小样本条件下潜艇机械噪声源识别研究的"综合集成"技术路线;最后围绕实践提出了下一步需重点研究和解决的几个问题。 相似文献
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利用卷积盲分离算法,对宽带耦合机械振源信号进行了盲分离研究.在实际环境中,由于相邻设备和环境干扰的影响,传感器往往只能获得混合信号.且源信号在频谱上可能相互重叠,此时,传统的信号滤波、净化方法就无能为力.文中利用盲信号处理技术对源和传递路径先验知识要求较少的特点,仅从混合信号出发,利用信号的二阶统计特性,较好地恢复出了频谱上相互重叠的机械振源信号.电机和海水泵的仿真试验验证了该方法的有效性. 相似文献
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针对实际船舶振动信号测试过程中存在的因结构复杂或者传感器数量不足等原因造成的小样本问题,提出结合传递率函数和有限元仿真的空间样本扩容方法,利用有限元软件对实际的结构进行仿真计算,得到仿真状态下相关测点的传递率函数;根据传递率函数的特点,利用已知测点信号计算得到实际情况下结构上未知测点的信息,以扩充在实际测量过程中无法得到的振动响应信号,实验证实该方法用于解决空间小样本问题可行。 相似文献