计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
Application Research of Computers
2015年
10期
2999-3003
,共5页
滚动轴承故障检测%小波包变换%视觉词袋模型%pLSA模型
滾動軸承故障檢測%小波包變換%視覺詞袋模型%pLSA模型
곤동축승고장검측%소파포변환%시각사대모형%pLSA모형
fault detection of rolling bearings%wavelet packet transform%bag-of-visual-words model%pLSA model
针对滚动轴承故障检测过程中训练样本收集难的问题,研究了视觉词袋模型和pLSA算法,提出了一种基于概率潜在语义模型的滚动轴承故障检测新方法.为了减少计算复杂度,降低特征的维数,在利用小波包变换提取滚动轴承故障特征后,引入视觉词袋模型将故障特征表示为视觉词袋特征的直方图;为了减少训练样本收集的难度,解决小样本问题,进而运用pLSA模型对滚动轴承故障进行检测.实验结果表明,该方法缩短了训练时间,提高了检测精度,具有一定的实用价值.
針對滾動軸承故障檢測過程中訓練樣本收集難的問題,研究瞭視覺詞袋模型和pLSA算法,提齣瞭一種基于概率潛在語義模型的滾動軸承故障檢測新方法.為瞭減少計算複雜度,降低特徵的維數,在利用小波包變換提取滾動軸承故障特徵後,引入視覺詞袋模型將故障特徵錶示為視覺詞袋特徵的直方圖;為瞭減少訓練樣本收集的難度,解決小樣本問題,進而運用pLSA模型對滾動軸承故障進行檢測.實驗結果錶明,該方法縮短瞭訓練時間,提高瞭檢測精度,具有一定的實用價值.
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