机械工程学报
機械工程學報
궤계공정학보
CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
2010年
15期
52-58
,共7页
声发射识别%高斯混合模型%倒谱系数%分形维
聲髮射識彆%高斯混閤模型%倒譜繫數%分形維
성발사식별%고사혼합모형%도보계수%분형유
基于模态声发射和窄带信号理论,给出描述多模态特征的声发射信号(Acoustic emission,AE)的表达式,提出基于倒谱系数和分形维相结合作为特征参数的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的碰摩声发射识别方法.该识别模型对碰摩声发射信号中不同模态波的特征矢量所具有的概率密度函数进行建模,将这些特征矢量进行聚类,每一类均作为一个多维高斯分布函数,以每一类的均值、协方差矩阵和出现的概率作为每种模态波的训练模板,识别时将待测碰摩声发射信号的特征矢量代入每个模板,采用最大比合并的方法对高斯模型似然概率进行加权得到总似然概率,当该值大于设定的门限,即可判定存在碰摩声发射.在转子试验台上获得碰摩AE信号,根据AE信号在传播过程中的波型并结合其分形曲线进行分类,由此确定GMM的模型输入类型;然后对所有测试数据叠加不同信噪比的高斯白噪声和非平稳噪声,再利用上述模型进行识别.试验结果表明,该模型具有较高的识别率,并具有较好的抗噪声能力.
基于模態聲髮射和窄帶信號理論,給齣描述多模態特徵的聲髮射信號(Acoustic emission,AE)的錶達式,提齣基于倒譜繫數和分形維相結閤作為特徵參數的高斯混閤模型(Gaussian mixture model,GMM)的踫摩聲髮射識彆方法.該識彆模型對踫摩聲髮射信號中不同模態波的特徵矢量所具有的概率密度函數進行建模,將這些特徵矢量進行聚類,每一類均作為一箇多維高斯分佈函數,以每一類的均值、協方差矩陣和齣現的概率作為每種模態波的訓練模闆,識彆時將待測踫摩聲髮射信號的特徵矢量代入每箇模闆,採用最大比閤併的方法對高斯模型似然概率進行加權得到總似然概率,噹該值大于設定的門限,即可判定存在踫摩聲髮射.在轉子試驗檯上穫得踫摩AE信號,根據AE信號在傳播過程中的波型併結閤其分形麯線進行分類,由此確定GMM的模型輸入類型;然後對所有測試數據疊加不同信譟比的高斯白譟聲和非平穩譟聲,再利用上述模型進行識彆.試驗結果錶明,該模型具有較高的識彆率,併具有較好的抗譟聲能力.
기우모태성발사화착대신호이론,급출묘술다모태특정적성발사신호(Acoustic emission,AE)적표체식,제출기우도보계수화분형유상결합작위특정삼수적고사혼합모형(Gaussian mixture model,GMM)적팽마성발사식별방법.해식별모형대팽마성발사신호중불동모태파적특정시량소구유적개솔밀도함수진행건모,장저사특정시량진행취류,매일류균작위일개다유고사분포함수,이매일류적균치、협방차구진화출현적개솔작위매충모태파적훈련모판,식별시장대측팽마성발사신호적특정시량대입매개모판,채용최대비합병적방법대고사모형사연개솔진행가권득도총사연개솔,당해치대우설정적문한,즉가판정존재팽마성발사.재전자시험태상획득팽마AE신호,근거AE신호재전파과정중적파형병결합기분형곡선진행분류,유차학정GMM적모형수입류형;연후대소유측시수거첩가불동신조비적고사백조성화비평은조성,재이용상술모형진행식별.시험결과표명,해모형구유교고적식별솔,병구유교호적항조성능력.