简介：为探寻能够区分矿山微震信号和爆破信号的波形特征,建立基于人工识别标准的事件数据库。人工识别的考虑因素包括：波形的重复特征、波形的衰减特征、信号的主频大小以及事件发生的具体时间。将数据库中的微震信号和爆破信号调整至同一坐标系下发现,两类事件的起振角趋。于集中在不同的区间。考虑到P波到时提取的不准确性,波形起振角难以准确计算,提出以应用线性回归拟合得到的起振趋势线斜率代替起振角。将首次峰值起振趋势线斜率和最大峰值起振趋势线斜率连同首次波峰及最大波峰的坐标列为特征参数,应用Fisher判别法,能成功实现微震事件与爆破时间的准确分离,识别正确率达到97.1%。

简介：Grouplet变换是通过Haar变换实现的一种二维图像多尺度分析技术,拥有根据图像的纹理结构自适应改变基的能力,从而具有较好的稀疏性。与小波变换相比,Grouplet变换在针对纹理复杂的金属断口图像的识别方面具有更优越的性能;将Grouplet变换与关联向量机结合,采用Grouplet熵作为特征,关联向量机作为识别器,提出了一种新的基于Grouplet熵-RVM的航空构件断口图像识别方法。试验表明：该方法结合了Grouplet变换以及关联向量机的优势,在针对222张断口图像的训练与识别中,识别率达到了85.58%,相比Grouplet熵-SVM方法识别速率提高了5倍。

简介：基于不同设备旋转轴承运行过程中发出的高频噪声信号,提出了一种基于变权直方图累积误差的信号特征表征轴承的失效状态。首先计算高频噪声信号的均值和方差,然后基于此均值和方差建立正态分布函数,继而计算实际噪声信号函数和建立的正态分布函数二者直方图的累积误差,同时为突出大幅值信号将幅值作为权重系数,最终获得轴承失效特征值。试验采集6组不同失效状态的实际高频噪声信号,计算结果显示：计算出的特征值与轴承的失效状态正相关,比常用的有效值、方差、歪度和峭度特征能更准确和稳定地表征轴承失效状态。