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介绍了近似熵的概念、主要特点及其快速算法,在分析了小波包与近似熵原理的基础上,提出了一种多分辨率近似熵的特征提取方法,并且讨论了近似熵值计算中3个参数的选择原则,其后对发动机声信号进行了分析处理,通过对比正常状态与故障状态共8种工况下的小波包3层分解后各节点的近似熵值,确定出了故障的特征频带,根据近似熵在敏感频带内的变化有效提取出发动机故障特征,从而实现了对发动机状态的监测与诊断。试验结果也证明了近似熵在分析复杂信号特征方面具有很强的能力,在判别机械设备运行状况方面具有很好的效果。 相似文献
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基于制动轨迹检测的汽车路试模拟技术 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高汽车制动性能检测结果的客观性,解决对同一辆汽车进行台试与路试的检测结果不一致的问题,提出路试模拟技术.该技术得以实现的关键是汽车制动轨迹的检测,具体方法是:在单个矩形测试平板的4个角,分别安装相同的压力传感器,以矩形平板的相邻边,建立平面坐标系,当车轮在平板上制动时,利用力矩平衡原理,求得车轮制动时的运动轨迹.将测试平板并排串联放置,组成路试模拟系统,可以对汽车各个车轮的制动轨迹同时进行检测.利用该方法可实现对汽车制动距离、横向位移、航向角等参数进行实时检测,从而模拟路试法进行汽车制动性能的评价. 相似文献
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为实现路段交通状态的准确判别,解决单参数无法直接识别道路交通状态问题,本文利用高频浮动车速度数据,使用灰度共生矩阵特征值对比度和逆方差表示车辆行驶的波动特征。基于城市道路交通状态变化的动态性与连续性,围绕固定时间窗口内车辆的平均车速、对比度和逆方差,采用FCM (Fuzzy c-means)算法进行聚类分析,得到畅通、平稳、拥挤和阻塞这4种状态阈值。提出基于多维高斯隐马尔可夫模型的交通状态识别方法,分别以3,5,6 min固定时间窗口训练模型。模型状态转移矩阵表明,时间窗口越小其保持原有交通状态的可能性越大,时间窗口越大交通状态突变的可能性越大。使用不同序列长度对比3种时间窗口在测试集中的识别精度,结果表明,随着序列长度的变化,精度显示出先升高后降低的趋势,且固定时间窗口越大,不同序列长度的识别精度变化越均匀。最后利用5 min固定时间窗口划分数据使用本文方法和支持向量机以及随机森林分别进行道路交通状态识别,综合精度分别为92.00%、84.89%、88.48%,同时本文方法在查准率、召回率和F1度量(F1-score)指标均优于其他两个模型,说明道路车速的波动特征可以很好地反映道路交... 相似文献
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