小波降噪和回声状态网络的光电检测系统状态识别

• 作者: 鲁明珠 刚建华
• 来源期刊: 激光杂志
• 关键词: 光电检测系统 工作状态 回声状态网络 噪声抑制 信号采集 期望输出
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 143-146
• 页数: 4页
• 分类号: TN279
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2021.05.143

摘要

状态识别是保证光电检测系统正常工作的技术基础,当前光电检测系统状态识别方法对噪声信息敏感,无法获得高精度的光电检测系统状态识别结果,为了提高光电检测系统状态识别正确率,提出了回声状态网络的光电检测系统状态识别方法.首先采集光电检测系统状态信号,采用小波分析去除光电检测系统振动信号的噪声,抑制噪的干扰,并提取光电检测系统状态振动号故障特征,然后将特征向量作为输入,光电检测系统状态作为输出,通过回声状态网络行训练建立光电检测系统状态识别的分类器,最后与其它检测方法进行了对比测试.结果表明,本方法的光电检测系统状态识别正确率均值超过95％,而且减少了光电检测系统状态识别时间,实际应用价值更高.