基于谱熵梅尔积和改进VMD的轴承故障预警

针对传统轴承故障预警实时性较差、故障特征提取准确性影响预警效果的问题,将语音端点识别思想进行迁移,采用谱熵梅尔积特征的双门限法实时追踪故障起始点.为克服变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)参数选取不当和端点效应对提取效果造成的影响,提出能量差网格搜索法对VMD进行参数寻优,并用支持向量回归机对端点效应进行抑制,结合多尺度加权排列熵在检测振动信号随机性方面的优势,充分发挥VMD对信号的重构能力,对起始点后的故障段进行特征捕捉.通过实际轴承故障信号的实验及数据分析,验证了该方法在轴承故障预警中的有效性.

基于全尺度跳跃连接的视网膜血管分割算法

为了解决经典分割算法对于视网膜血管分割精度不够的缺陷,通过将U-net3+(全尺度连接U形网络)应用于视网膜微血管分割,并加以改进来提高分割精度。首先利用U-net3+中的全尺度跳跃连接,提取更多尺度的视网膜微血管特征。针对细小血管难以捕捉的问题,将网络中的普通卷积换成可变卷积,它可以根据血管的形状、大小改变感受野的大小,提高算法的分割准确度。然后使用SFAM模块来优化U-net3+网络中的特征融合部分,保留更多的有用信息。在视网膜图像数据库上测试本文算法,结果表明,分割的平均准确率为97.63%,比传统的U-net网络和U-net3+网络分别提高了2.35%、0.99%。可见,改进算法有效提高了视网膜血管分割精度。