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题名基于IMF-MFDE和GRU的水电机组故障诊断
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作者
朱文鑫
王淑青
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机构
湖北工业大学电气与电子工程学院
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出处
《水电能源科学》
北大核心
2024年第4期173-177,共5页
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文摘
针对水电机组振动信号非平稳、非线性及强噪声的特点,提出了一种IMF多尺度波动散布熵(MFDE)结合门控循环单元(GRU)的故障诊断方法。首先,采用跳蛛优化算法(JSOA)寻找变分模态分解(VMD)最优参数,达到振动信号最佳分解降噪效果;其次,对分解得到的本征模态函数(IMF)进行重构,计算有效IMF的多尺度波动散布熵(MFDE)作为故障特征向量;最后,将特征向量输入GRU构建水电机组故障识别器。所提方法对实际水电站机组故障样本数据的故障识别率达97.83%,验证了该方法的有效性。
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关键词
水电机组振动信号
故障诊断
跳蛛优化算法
变分模态分解
多尺度波动散布熵
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Keywords
vibration signal of hydroelectric unit
fault diagnosis
jsoa
VMD
MFDE
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分类号
TV734.1
[水利工程—水利水电工程]
TK05
[动力工程及工程热物理]
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题名基于改进跳蛛算法的二维OTSU限重标志识别算法
被引量:1
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作者
代少升
方武鳞
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
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出处
《半导体光电》
CAS
北大核心
2023年第2期265-271,共7页
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文摘
针对交通标志识别中限重标志和限速标志相似程度大、容易造成误检等问题,结合抗噪能力强的二维OTSU自动阈值分割法与寻优能力强的跳蛛优化算法,提出了一种基于跳蛛优化的二维OTSU限重标志识别算法。该算法通过统计交通标志牌感兴趣区域的二维灰度直方图,采用改进跳蛛算法求解二维OTSU分割阈值,快速地实现交通标志图像的二值化,再利用DBSCAN对二值化图像边缘点聚类,最后根据聚类结果的相对位置正确识别限重标志。实验结果表明:在不降低识别率的条件下,运算时间降低了34.16%,并能够正确区别限重标志和限速标志。
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关键词
限重标志
二维直方图
二维OTSU
跳蛛优化算法
DBSCAN
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Keywords
weight limit sign
two-dimensional gray histogram
two-dimensional OTSU
jsoa
DBSCAN
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分类号
TN929.11
[电子电信—通信与信息系统]
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