基于2維非負矩陣分解的時頻圖像壓縮在柴油機故障診斷中的應(yīng)用
作者：史潤澤; 李兵 中國人民解放軍32382部隊; 武漢430311; 陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū)導(dǎo)彈工程系; 石家莊050003
摘要：針對1維非負矩陣分解技術(shù)對2維矩陣特征降維時,會產(chǎn)生數(shù)據(jù)量巨大、計算效率低下和丟失原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)信息的問題,引入2維非負矩陣分解技術(shù)。通過S變換得到振動信號的時頻圖像,用1DNMF和2DNMF分別壓縮時頻圖像,對壓縮后的圖像信息進行分類,對柴油機在8種狀態(tài)下的振動信號進行采集,并采用最近鄰分類器、樸素貝葉斯分類器和支持向量機分類器進行實驗對比。結(jié)果表明,2維非負矩陣分解技術(shù)比原始的1維技術(shù)計算效率更高,故障診斷更精準。
注：因版權(quán)方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社。
兵工自動化雜志
兵工自動化雜志， 月刊，本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向，堅持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：武器裝備智能化、計算機與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、自動測量與控制、系統(tǒng)建模與仿真、機器人技術(shù)與應(yīng)用等。于1982年經(jīng)新聞總署批準的正規(guī)刊物。
- 統(tǒng)計源期刊
- 1-3個月審核
