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摘要:
研究提出了一种基于GMM均值超向量稀疏分解的风电机组碰摩声发射源识别检测方法.以压缩感知理论与GMM识别模型为基础,将高斯分量的均值向量连接组成GMM均值超向量作为压缩感知的稀疏基,并利用MP、OMP算法进行稀疏分解,根据稀疏系数识别风电机组碰摩声发射源,而不需要对信号进行重建,提高了识别性能和效率.通过实验观察上位机输出结果,验证了识别结果数据的实时性和准确性,达到了对风电机组运行的状态信息监测和故障诊断的要求.
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文献信息
篇名 基于GMM均值超向量稀疏分解的 碰摩声发射源识别
来源期刊 电子器件 学科 工学
关键词 风电机组 声发射 声源识别 实时监测
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 电子电路设计分析及应用
研究方向 页码范围 928-935
页数 8页 分类号 TP273
字数 7403字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-9490.2018.04.021
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 沈舷 常州纺织服装职业技术学院机电工程系 16 61 3.0 7.0
2 殷智浩 徐州工业职业技术学院信息与电气工程学院 24 33 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
风电机组
声发射
声源识别
实时监测
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
电子器件
双月刊
1005-9490
32-1416/TN
大16开
南京市四牌楼2号
1978
chi
出版文献量(篇)
5460
总下载数(次)
21
总被引数(次)
27643
相关基金
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导