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公开(公告)号:CN109582003B
公开(公告)日:2021-04-20
申请号:CN201811462243.1
申请日:2018-12-03
Applicant: 东北林业大学
IPC: G05B23/02 , G01M13/045 , G06K9/62
Abstract: 基于伪标签半监督核局部费舍尔判别分析轴承故障诊断方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:(1)收集轴承不同工状下振动信号经分段后构成训练样本;(2)对(1)获取的训练样本进行特征提取;(3)对(2)的特征归一化处理;(4)对(3)的全体特征集合利用密度峰值聚类求得聚类标签集;(5)用(4)的聚类伪标签构造局部聚类间散度和聚类内散度正则化项,并同FDA中有标签样本的类间散度和类内散度结合,确定最终投影向量;(6)利用(5)的投影向量求有标签特征集在降维空间中的投影集合;(7)利用(6)的投影集合训练极限学习机;(8)对收集的振动信号经(2)、(3)和(5)处理后输入到模型中确定工况。本发明申请应用于轴承设备的故障识别问题。
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公开(公告)号:CN109582003A
公开(公告)日:2019-04-05
申请号:CN201811462243.1
申请日:2018-12-03
Applicant: 东北林业大学
IPC: G05B23/02 , G01M13/045 , G06K9/62
Abstract: 基于伪标签半监督核局部费舍尔判别分析轴承故障诊断,其特征在于:该方法包括以下步骤:(1)收集轴承不同工状下振动信号经分段后构成训练样本;(2)对(1)获取的训练样本进行特征提取;(3)对(2)的特征归一化处理;(4)对(3)的全体特征集合利用密度峰值聚类求得聚类标签集;(5)用(4)的聚类伪标签构造局部聚类间散度和聚类内散度正则化项,并同FDA中有标签样本的类间散度和类内散度结合,确定最终投影向量;(6)利用(5)的投影向量求有标签特征集在降维空间中的投影集合;(7)利用(6)的投影集合训练极限学习机;(8)对收集的振动信号经(2)、(3)和(5)处理后输入到模型中确定工况。本发明申请应用于轴承设备的故障识别问题。
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公开(公告)号:CN209265472U
公开(公告)日:2019-08-16
申请号:CN201822023474.4
申请日:2018-12-04
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 基于AVR单片机核心的RFID物流标签读取装置,其组成包括:物流标签读取装置,其特征是:所述的物流标签读取装置(1)、包括电源模块(2)、AVR单片机控制核心模块(3)、RFID读取模块RFID-RC522(4)、液晶显示模块TJC8048T050_011R(5)、GPRS通信模块USR-GPRS232-7S3(6)、按键功能模块Key2-读取、Key3-传输、Key4-确定、Key5-取消(7)、语音提示模块。本实用新型申请应用于RFID物流标签读取。
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