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摘要:
为了解决直升机动部件疲劳损伤类型识别问题,提出了一种基于谐波小波包特征提取和层次支持向量多分类器的声发射源类型识别方法.声发射信号经过4层谐波小波包分解后,提取各个频段的能量特征用于声发射源类型识别,克服了传统小波包分析能量泄露、频带选取不灵活、不同层频率分辨率不同的缺点.首先,利用已知声发射源类型的试验数据训练层次支持向量多分类器,然后,利用其余试验数据进行测试.碳纤维材料试件压断试验结果表明:该方法有效地实现了声发射源多类识别,并且在计算效率和识别精度上都优于小波包特征提取方法.
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文献信息
篇名 基于谐波小波包和支持向量机的声发射源识别
来源期刊 东南大学学报(英文版) 学科 工学
关键词 谐波小波包 层次支持向量机 声发射源识别
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 300-304
页数 分类号 TG115.28
字数 440字 语种 英文
DOI 10.3969/j.issn.1003-7985.2011.03.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王祁 哈尔滨工业大学自动化测试与控制系 135 1746 24.0 33.0
2 丁明理 哈尔滨工业大学自动化测试与控制系 32 337 12.0 17.0
3 于金涛 哈尔滨工业大学自动化测试与控制系 5 53 3.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
谐波小波包
层次支持向量机
声发射源识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东南大学学报(英文版)
季刊
1003-7985
32-1325/N
大16开
南京四牌楼2号
1984
eng
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2004
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