基于声发射的机械密封状态识别

• 作者: 傅攀 张思聪 李扬 蒋恩超
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 声发射 广义S变换 模式识别 孪生支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 233-237
• 页数: 5页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.08.052

摘要

为适应声发射信号频率覆盖范围广且频率高的特点,该文使用在S变换的基础优化而来的广义S变换,通过对广义S变换的时频分辨率特性进行分析,选取广义S变换的参数λ=2 210,p=0.151,使得其在20～1 000 kHz的频率范围内依然拥有1～2 kHz的频率分辨率;随后在广义S变换分析的基础上对机械密封端面的声发射信号进行滤波和特征提取,并使用GA优化的TWSVM对密封的磨损状况进行识别,准确率达到100％,高于GA-SVM的识别率;说明相比传统的SVM在TWSVM在模式识别上更具有优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅攀		78	545	12.0	18.0
2	李扬		10	89	4.0	9.0
3	张思聪		7	13	2.0	3.0
4	蒋恩超		4	8	1.0	2.0