陕西省自然科学基金(2013JM7009)
- 作品数：10 被引量：85H指数：5
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- 基于EMD与KPCA的滚动轴承故障特征提取及诊断方法研究被引量：14
- 2014年
- 针对滚动轴承故障种类识别与程度判断问题,提出了一种融合经验模式分解与核主元分析的故障诊断方法:首先,运用经验模式分解将滚动轴承故障信号分解成不同特征尺度下的本征模式分量,采用Hilbert-Huang变换对信号进行相应的时频分析,从本征模式分量函数和瞬时频率中分别提取时域和频域的统计特征集与无量纲特征集;其次,引入非线性核主元分析方法,对故障特征集进行处理,从而消除特征集中的冗余特征,并大幅度降低特征向量维数,得到能够反映故障本质的主元特征集;最后,构造支持向量机多类分类网络,实现了对不同故障模式与不同损伤程度滚动轴承的故障诊断。
- 徐卓飞张海燕王丹张明龙
- 关键词：经验模式分解核主元分析轴承
- 基于极值符号序列分析的EMD端点效应处理方法被引量：14
- 2015年
- 针对经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)的端点效应提出一种新的抑制方法。考虑到极值序列在EMD分解的包络线形成中占有主导地位,将信号局部极值序列进行符号化,根据符号特征进行特征匹配,在信号两端依据符号序列特征匹配结果进行符号序列拓延与对应信号还原,对拓延还原后的信号进行EMD分解以实现端点效应抑制。所提方法对于随机信号与周期信号都有着明显的抑制效果,通过对仿真信号和轴承故障信号端点效应的分析验证了方法的正确性。研究与ARMA模型、BP神经网络、镜像拓延等常见方法进行了对比,所提方法的各分量有效值指标均值为19.64%,低于其他方法,说明对低频分量有着更好的抑制效果。
- 徐卓飞刘凯
- 关键词：经验模式分解端点效应
- 印刷机设备状态监测与故障诊断研究进展被引量：8
- 2013年
- 通过对国内外印刷机状态监测与故障诊断研究情况和发展趋势的分析,认为当前对印刷机监测的研究主要集中在振动信号的测试研究、专家经验知识的应用、模式识别算法引入等几个方面,并论述了当前基于印刷图像处理的印刷机故障诊断这一新方向的研究情况。由于印刷机不断朝着高速度、高精度、高自动化程度方向发展,传统故障诊断方法在印刷机系统中的应用已受到很大限制,研究认为,兼顾多元信息实现全面状态监测,融合经验知识与先进识别算法建立故障决策体系,从印刷画面信息中提取设备参数,将是今后印刷机故障诊断研究的重点。
- 张海燕张明龙徐卓飞徐倩倩
- 关键词：印刷机故障诊断
- 基于顶帽变换的印刷网点覆盖率计算方法被引量：2
- 2015年
- 为了提高印刷机自动检测网点覆盖率的能力并降低人工测量强度和成本,提出一种基于顶帽变换的印刷网点覆盖率计算方法,主要研究内容包括:网点图像的采集及前处理技术;基于顶帽变换的阈值分割研究;网点去光照计算等内容。通过对比实验分析验证了提出方法的正确性和可行性,相对于一般图像计算网点覆盖率方法而言,该方法对于光照不均匀、网点的亮调及暗调等情况有着很好的计算能力,具备良好的工程应用前景。
- 侯和平徐卓飞王丹郭凯铭
- 关键词：印刷印刷网点网点覆盖率
- 基于Radon-经验模式分析的纹理分类被引量：4
- 2015年
- 目的纹理分类是机器视觉和设备状态检测研究的核心技术,在工业生产领域起着重要的作用。高效的纹理分类方法不仅可以提高生产效率,还可以大幅提高产品的质量和可靠性。针对工业生产中图像纹理提取计算方法复杂等缺陷,提出一种1维化图像的纹理分类方法。方法在图像1维化基础上,将其视为一类特殊的时域信号,引入EMD(empirical mode decomposition)特征计算方法。具体包括,通过Radon变换将2维信号1维化,评价投影信号以选取有利于分类的投影方向;对投影信号进行端点效应抑制和经验模式分解,并根据各个IMF(instrinsic mode functions)分量与原始信号构建纹理特征集;对特征集进行主成分分析,简化压缩特征集以降低特征集维数;结合支持向量机对特征集进行分类有效性评估,建立最优分类决策体系。结果在Brodatz和KTHTIPS数据集上展开了多尺度、多方向等纹理分类实验,取得了满意的纹理分类结果。建立了基于网点纹理识别的印刷机状态检测系统,实现了工业生产应用。通过分析多幅Brodatz图像进行了特征提取速度对比,本文方法耗时5 s左右,而GLCM、Gabor滤波分别为9.5 s和24 s左右。结论 1维投影信号的IMF特征对于纹理特征有着很好的识别效果;由于进行了旋转投影选择并计算了统计特征,使得该方法对于多方向和多尺度纹理同样有效;所提出方法有着较高的计算效率。
- 徐卓飞张海燕刘凯侯和平徐倩倩李利峰
- 关键词：经验模式分解灰度投影纹理分类图像特征印刷网点
- 基于多元图像特征分析的印刷单元故障诊断方法被引量：2
- 2015年
- 目的提出一种基于画面分析的机械故障诊断方法,用于印刷机械中印刷单元的故障模式分类。方法通过印刷特定图像,获取印刷单元在正常与故障状态下的印刷画面,从网点覆盖率、灰度特征和画面纹理特征等3个方面构建表征印刷单元状态的多元图像特征集,并通过SVM构建故障识别网络。结果利用多元统计方法分析了印刷单元6类故障与特征集的映射关系,依靠画面特征实现了故障类别判断;经过实际故障诊断试验验证,所提出方法的准确率可达90%以上。结论图像特征集对于印刷机故障有着很好的分类表征能力,为印刷机维护提供了新的理论和方法。
- 徐卓飞张海燕宋希龙翟一红吴欣阳
- 关键词：图像处理纹理分析故障诊断
- 基于Radon变换与灰度投影积分极值方法的矩形检测被引量：11
- 2014年
- 针对现有的矩形检测方法存在计算量大、检测精度不足等问题,提出基于Radon变换(Radon Transform,RT)与灰度投影积分极值(Gray Projection Integral Extreme Value,GPIEV)方法相结合的矩形快速检测方法,该方法运用Radon变换在小角度搜索范围内对矩形图像进行快速准确的旋转校正,随后对校正后的图像的垂直和水平方向使用灰度投影积分极值方法确定矩形2对平行直线位置,完成矩形的角度快速校正与重构。该检测方法利用了Radon变换对直线倾斜角度检测的准确性和灰度投影积分极值方法检测直线的准确性,弥补了这两种方法各自的不足。实验结果表明,该检测方法可应用在矩形等规则平面的几何图形检测识别中,检测精度高,且检测速度快。
- 侯和平郭凯铭刘凯李改霞
- 关键词：RADON变换图像处理
- 基于画面的印刷机输纸及传纸故障检测识别方法
- 2015年
- 为有效处理印刷图像的高维非线性数据,实现基于印品图像的纸张输送和传递故障检测与模式识别,结合Hotelling T^2控制图对设备运行正常/异常状态检测的能力,提出Hotelling T2控制图与PCA-SVM算法的融合,并将其应用于印刷机输纸、传纸精度检测中。首先绘制套印误差的Hotelling T^2控制图判断设备运行状态;然后应用主元分析对异常状态数据降维,去除冗余信息;最后利用支持向量机对故障类型进行识别并分类。经实验验证,本方法高效地完成了印刷机的输纸和传纸故障的分类识别,有效实现了印刷机的自动化故障诊断。
- 徐倩倩刘凯侯和平徐卓飞
- 关键词：图像信息主元分析法
- 基于经验模式分解和主元分析的滚动轴承故障诊断方法研究被引量：29
- 2014年
- 提出了一种融合经验模式分解和多元统计的轴承故障诊断新方法,主要包括基于信号Hilbert-Huang变换的特征提取和对故障特征集的主成分分析:首先运用EMD将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数,采取Hilbert-Huang变换获取分解信号的瞬时频率,计算基本模式分量与瞬时频率的统计特征集;之后对统计特征集进行主成分分析,大幅降低特征向量的维数,获取主元特征集;最后利用支持向量机,完成了对于滚动轴承常见三类故障的分类,并分析了振动信号时域频域的统计特征值与故障模式之间的联系。
- 徐卓飞刘凯张海燕王丹张明龙吴欣阳
- 关键词：滚动轴承经验模态分解主成分分析统计特征
- 印刷星标的Gabor纹理特征分析与自动识别研究被引量：3
- 2014年
- 印刷星标是判断水墨平衡的重要方式,由于其同时受到水墨关系与光照等因素影响,难以通过一般灰度分析方法准确判断,故提出通过图像纹理识别星标,以实现水墨状态的自动判断。内容包括印刷星标的采集与预处理,基于2D-Gabor的印刷星标纹理特征提取与融合PCA分析的纹理特征集降维,最后利用SVM实现决策网络的构建,实现了印刷机工作中对星标的自动识别,相关研究结果在减少调试维修设备工时和成本、提高印刷调节效率、快速实现水墨平衡等方面具有实际应用价值。
- 徐卓飞张海燕徐倩倩向晨
- 关键词：水墨平衡支持向量机主成分分析
