基于谐波小波包和支持向量机的风机叶片损伤识别研究

• 作者: 顾桂梅 饶金根
• 来源期刊: 玻璃钢/复合材料
• 学科: 工学
• 关键词: 风机叶片 声发射 谐波小波包 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 37-41
• 页数: 5页
• 分类号: TB332|TN98
• 字数: 2711字
• 语种: 中文

摘要

为了解决风机叶片损伤类型识别的问题,提出了一种基于谐波小波包和支持向量机相结合的声发射源识别方法.由叶片损伤产生的声发射信号经过4层谐波小波包分解后,提取各频段的能量作为特征向量构建支持向量机分类器,通过支持向量机判别叶片损伤类型.在对叶片损伤进行识别时,分别采用谐波小波包和Daubechies小波包分解声发射信号,并进行比较.实验结果表明,采用谐波小波包和支持向量机相结合的方法可以得到良好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾桂梅	兰州交通大学自动化与电气工程学院	42	204	8.0	11.0
2	饶金根	兰州交通大学自动化与电气工程学院	1	11	1.0	1.0