国家自然科学基金(61201449)
- 作品数：6 被引量：16H指数：3
- 相关作者：李艾华王涛蔡艳平苏延召金广智更多>>
- 相关机构：中国人民解放军第二炮兵工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程电子电信更多>>
- 结合分段复合权值与多策略的视觉运动目标跟踪被引量：3
- 2014年
- 由于视觉监控中运动目标跟踪的准确性易受遮挡、摄像机运动、目标外观变化等因素的影响,本文提出了一种结合分段复合权值与多策略的视觉跟踪算法。该算法首先利用目标、背景以及候选区域特征信息建立分段的复合权值得到目标的位置概率分布。然后结合空间一致性和滞后阈值分割目标位置概率图以进一步抑制噪声干扰,同时通过分析分段复合权值变化判断目标遮挡,调整目标跟踪候选范围,并结合目标历史尺度信息对当前目标尺度进行自适应调整。最后,对目标以及背景区域信息进行动态更新以适应目标外观与场景变化。与典型算法进行的对比实验结果表明:该算法能够有效地应对目标遮挡与摄像机运动等因素的影响,实验时对各组视频的平均处理时间约为10ms左右,适用于复杂场景条件下运动目标的实时跟踪。
- 苏延召李艾华王涛张玮金广智
- 关键词：视觉跟踪均值漂移
- 一种改进鲁棒KPCA算法及其在齿轮泵故障诊断中的应用
- 2013年
- 核主元分析(KPCA)是一种有效的非线性特征提取方法,但其缺点是对样本中的野点比较敏感。为了消除野点对KPCA算法的影响,介绍一种鲁棒KPCA算法,通过修改特征空间中映射样本的最小重构误差表达式,并预先定义训练样本集中的野点数目,实现了在特征空间剔除野点的目的。将改进后的鲁棒KPCA算法应用于齿轮泵故障特征提取,试验结果表明:该算法的抗噪性比经典KPCA算法明显增强,能有效区分齿轮泵的不同故障模式。
- 王涛李艾华王旭平蔡艳平姚良
- 关键词：齿轮泵故障诊断
- 基于SVDD与距离测度的齿轮泵故障诊断方法研究被引量：9
- 2013年
- 提出基于支持向量域描述与距离测度的齿轮泵故障诊断方法。对齿轮泵各种工况下振动信号进行小波包分解,提取各频带能量百分比作为特征向量;利用正常工况下特征向量训练SVDD超球模型,通过定义绝对距离测度检测齿轮泵状态是否出现异常;针对每种工况的特征向量单独训练SVDD超球模型,通过定义相对距离测度准确定位齿轮泵的不同故障工况。试验结果表明,采用小波包频带能量可降低数据维数,能有效浓缩故障信息;基于绝对距离测度与相对距离测度的SVDD故障诊断方法既能检测异常状态,亦能区分各种故障工况,可实现状态监测与故障分类识别目的。
- 王涛李艾华王旭平蔡艳平
- 关键词：小波包分解支持向量域描述齿轮泵故障诊断
- 基于相空间重构和遗传优化SVR的机械设备状态趋势预测被引量：4
- 2014年
- 针对机械设备振动信号序列的非线性、非平稳性特点,提出了一种基于相空间重构与遗传优化支持向量回归机的设备状态趋势预测方法。首先,采用相空间重构技术将一维振动信号时间序列转化成矩阵形式,自适应地选取特征,以相点作为输入特征训练SVR预测器;然后应用自适应遗传算法对惩罚因子、不敏感系数以及高斯核宽度进行同步优化,自动获取最佳的建模参数;最后构建SVR预测模型,并将其应用于某机组振动信号预测。实验结果表明,无论是单步还是24步预测,本文所提遗传优化SVR模型的预测精度都要比标准SVR模型的预测精度高,说明该方法对机械设备的运行状态趋势具有较好的预测能力。
- 王涛李艾华高运广蔡艳平王旭平
- 关键词：振动与波相空间重构自适应遗传算法支持向量回归振动信号
- 改进决策的带异常样本1-SVM算法及应用
- 2015年
- 针对正常类样本多、异常类样本缺乏问题,基于异常样本加入能提高分类能力及分类精度考虑,提出改进决策的带异常样本1-SVM算法,并用于机械设备异常状态检测。用两类样本同时训练1-SVM模型可改善1-SVM算法对异常样本的描述能力;通过调整决策边界提高1-SVM算法的分类精度。柴油机气阀机构故障检测实验结果表明,该算法对正常类及故障类样本的识别率均高于标准1-SVM算法及带异常样本的1-SVM算法。
- 王涛李艾华王旭平蔡艳平张敏龙
- 关键词：故障检测
- 分步自回归核主元分析法及其应用
- 2016年
- 针对传统核主元分析法诊断动态系统故障可能会出现大量误报、漏报问题,提出一种分步自回归核主元分析法。该方法以分步动态策略为基础建立诊断模型,结合滑动窗口机制和指数加权思想,通过不断加入经加权处理的实时数据更新诊断模型,使用T^2和SPE统计量判断系统是否发生故障。将该方法应用于柴油机气阀机构故障检测,结果表明:该方法既能充分利用原始数据和实时动态信息,自动更新模型,又能减小计算量,更早监测出异常工作状态,提高故障诊断的快速性,还能增大故障敏感度,使诊断结果更加准确可靠。
- 张敏龙王涛王旭平常红伟
- 关键词：故障诊断核主元分析
