基于核主成分分析及支持向量机的水轮机叶片裂纹源定位

• 作者: 朱昌明 毛汉领 王向红 黄振峰
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 核主成分分析 源定位 声发射
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 226-229
• 分类号: TK733+.1|TP18
• 字数: 3079字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3835.2010.11.049

摘要

结合核主成分分析(KPCA)以及支持向量机对水轮机转轮叶片裂纹源的声发射信号进行定位.结果表明,利用核主成分分析提取的特征参数进行定位的精度高于原始参数的定位精度,即输入9个特征参数时,支持向量机在叶片区域的识别率为100%,在裂纹源对焊缝距离的支持向量回归分析中的最大误差为20 cm.因而结合KPCA和支持向量机对复杂的大尺寸结构进行定位是一种较好的方法,既减少了输入信号的维数,又提高了定位精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱昌明	上海交通大学机械与动力工程学院	84	1097	20.0	30.0
2	黄振峰	广西大学机械学院	80	535	12.0	19.0
3	毛汉领		33	137	7.0	9.0
4	王向红	长沙理工大学汽车与机械工程学院	24	72	6.0	7.0