基于谐波小波包和支持向量机的声发射源识别

TG115.28; 为了解决直升机动部件疲劳损伤类型识别问题,提出了一种基于谐波小波包特征提取和层次支持向量多分类器的声发射源类型识别方法.声发射信号经过4层谐波小波包分解后,提取各个频段的能量特征用于声发射源类型识别,克服了传统小波包分析能量泄露、频带选取不灵活、不同层频率分辨率不同的缺点.首先,利用已知声发射源类型的试验数据训练层次支持向量多分类器,然后,利用其余试验数据进行测试.碳纤维材料试件压断试验结果表明:该方法有效地实现了声发射源多类识别,并且在计算效率和识别精度上都优于小波包特征提取方法....

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	东南大学学报（英文版） 2011, Vol.27 (3), p.300-304
Hauptverfasser:	于金涛, 丁明理, 孟凡刚, 乔玉良, 王祁
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Beschreibung
Zusammenfassung:	TG115.28; 为了解决直升机动部件疲劳损伤类型识别问题,提出了一种基于谐波小波包特征提取和层次支持向量多分类器的声发射源类型识别方法.声发射信号经过4层谐波小波包分解后,提取各个频段的能量特征用于声发射源类型识别,克服了传统小波包分析能量泄露、频带选取不灵活、不同层频率分辨率不同的缺点.首先,利用已知声发射源类型的试验数据训练层次支持向量多分类器,然后,利用其余试验数据进行测试.碳纤维材料试件压断试验结果表明:该方法有效地实现了声发射源多类识别,并且在计算效率和识别精度上都优于小波包特征提取方法.
ISSN:	1003-7985
DOI:	10.3969/j.issn.1003-7985.2011.03.015