刘力源
- 作品数：2 被引量：8H指数：2
- 供职机构：五邑大学信息工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于小波包和SVM一类学习在电机异音检测中的应用被引量：3
- 2015年
- 生产线上大批量小型电机普遍通过训练有素的工人进行音质检测。针对电机声音信号的统计特性及其人工检测特点,采用小波包变换对电机的声信号进行分解,并提取其频带系数的奇异值作为特征,映射到特征矢量所张成的状态空间。考虑到生产线上异音样本量少、获取困难、个体差异造成异音等问题难以分析,引入支持向量机一类学习算法进行异音检测。通过对电机声信号的实测数据进行分析,充分利用小波包优良的时频局部化特性和支持向量机在小样本情况下出色的学习性能及全局最优能力,验证这种方法的有效性。
- 温浩刘力源
- 关键词：小波包分解奇异值支持向量机
- 基于机器学习方法的电机异音检测研究
- 现代工业生产以及家用电器都离不开各式各样的电机,人们在重视电机性能的同时也希望降低电机转动而产生的噪音。目前,工厂对异音电机识别是通过对产线工人进行培训,用人耳听音的方式实现对生产线上大批量小型电机的音质检测,而大量单调...
- 刘力源
- 关键词：电机支持向量机特征提取
- 文献传递
