基于经验模态分解的织造数据拟合方法比较研究

• 作者: 刘聪颖 王进富 白晓波 邵景峰 雷霞
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据拟合 织造过程 生产监控 经验模态分解 信号处理
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: ?人工智能及识别技术?
• 页码范围: 185-190,196
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 7384字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.05.034

摘要

为确保织造过程坯布的质量稳定性和产量数据采集的准确性，对已有织造数据拟合方法进行应用对比分析，针对其在非线性织机声信号处理方面的不足，从不确定因素形成机理的角度对影响坯布质量波动的原因进行理论分析。利用经验模态分解算法在非线性信号处理方面的优势，构建一种改进的在线织造数据拟合方法，并将其应用于织机声信号特征的实时提取。实验结果表明，与现有数据拟合方法相比，该方法拟合处理后的坯布质量明显提高，有效确保织造过程坯布质量的稳定性和产量数据采集的准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵景峰	长安大学信息工程学院	87	220	7.0	11.0
3	雷霞	西安工程大学管理学院	18	95	5.0	9.0
4	王进富	西安工程大学管理学院	75	571	12.0	20.0
7	白晓波	西安工程大学管理学院	16	61	3.0	7.0
8	刘聪颖	西安工程大学管理学院	8	38	2.0	6.0