改进小波阈值函数和ACEWT方法的滚动轴承故障声发射信号特征提取

针对滚动轴承早期故障声发射信号受复杂传递路径和噪声的干扰,声发射信号信噪比较低,导致轴承故障特征难以提取的问题,提出了改进小波阈值函数-ACEWT的轴承故障特征提取方法。由于声发射信号呈冲击性与快速衰减的特点,构建一种衰减正弦型与指数型的小波阈值函数对低信噪比的声发射信号进行降噪。研究自相关运算与经验小波变换结合的方法(autocorrelation and empirical wavelet transform,ACEWT),用于滚动轴承故障声发射信号特征提取,解决了在低信噪比下经验小波变换对轴承故障特征提取的不足;引入经验小波能量比-熵指标,选取最优经验小波系数。通过与经验小波变换、改进小波阈值函数-EWT和MCKD-EWT方法进行对比研究,并试验验证。仿真和试验结果表明,所提方法明显优于经验小波变换、改进小波阈值函数-EWT和MCKD-EWT方法,可准确提取轴承故障声发射信号的频率特征。

基于交叉视觉皮质模型的图像快速分割新算法

为了使光学图像分割处理达到实时性标准,本文引入了具有生物学背景的交叉视觉皮质模型用于图像分割。在不降低分割效果的前提下,将交叉视觉皮质模型的阈值衰减函数调整为线性衰减函数,形成了线性衰减阈值-交叉视觉皮质分割新模型;引入了运算简便且抗噪性强的Chi-square散度,采用灰度级-邻域平均灰度级二维直方图将其推广至二维空间,设计了一种新的分割准则以确定模型的参数与循环迭代次数。