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公开(公告)号：CN106706109A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611162927.0
申请日：2016-12-15
Applicant: 北方工业大学
IPC: G01H9/00
Abstract: 本发明提供了一种基于时域二维特性的振动源识别方法及系统，方法对当前振动源在多个报警点的振动信号进行去噪处理及门限检测，确定各振动信号的占空比，并获取振动信号的过均值频数；根据占空比及过均值频数生成时域二维特征向量，并将时域二维特征向量输入随机向量函数连接RVFL网络进行参数训练，根据参数训练结果判断当前振动源是否为行车振动源。系统包括去噪处理单元、占空比获取单元、过均值频数获取单元、时域二维特性获取单元及振动源判定单元。本发明能够根据时域二维特性准确的识别出行车振动信号，且识别过程快速且有效，为控制中心提供了可靠地振动源判定基础，使得控制能在能够根据振动源的类型，做出准确且及时的响应。
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公开(公告)号：CN106706119A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611162959.0
申请日：2016-12-15
Applicant: 北方工业大学
IPC: G01H17/00
CPC classification number: G01H17/00
Abstract: 本发明提供了一种基于信号频域特征的振动源识别方法及系统，方法获取当前振动源在多个报警点的振动信号，对各振动信号进行预处理，根据标准信号对各振动信号进行能量检测，得到当前振动源的识别信号，根据信号频域特征获取各识别信号与不同工况下的标准信号的相关系数，在识别信号中有敲击振动信号且该敲击振动信号的数量多于第二阈值时，将当前振动源识别为敲击振动源。系统包括振动信号获取单元、预处理单元、能量检测单元、相关系数获取单元及敲击振动源识别单元。本发明能够根据信号频域特征准确的识别出敲击振动信号，且识别过程快速且有效，为控制中心提供了可靠的振动源判定基础，使得控制中心能够根据振动源的类型做出准确及时的响应。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106706119B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201611162959.0
申请日：2016-12-15
Applicant: 北方工业大学
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明提供了一种基于信号频域特征的振动源识别方法及系统，方法获取当前振动源在多个报警点的振动信号，对各振动信号进行预处理，根据标准信号对各振动信号进行能量检测，得到当前振动源的识别信号，根据信号频域特征获取各识别信号与不同工况下的标准信号的相关系数，在识别信号中有敲击振动信号且该敲击振动信号的数量多于第二阈值时，将当前振动源识别为敲击振动源。系统包括振动信号获取单元、预处理单元、能量检测单元、相关系数获取单元及敲击振动源识别单元。本发明能够根据信号频域特征准确的识别出敲击振动信号，且识别过程快速且有效，为控制中心提供了可靠的振动源判定基础，使得控制中心能够根据振动源的类型做出准确及时的响应。
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公开(公告)号：CN104964736A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510417188.4
申请日：2015-07-15
Applicant: 北方工业大学
IPC: G01H9/00
Abstract: 本发明针对光纤入侵预警系统提供了一种基于时频二维特征EM(最大期望)分类算法的光纤入侵识别方法，该方法包括：计算经检测得到的振动数据的占空比，提取信号时域特征；将经过小波去噪处理后所得信号进行傅立叶变换，计算频率中心，提取信号频域特征；最后将以上述方法得到的时域、频域特征作为二维EM分类器的输入进行光纤振动信号振源识别。该方法在时频二维对入侵信号进行识别，能够有效地将手工信号与机械信号区别开，准确性较高。
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公开(公告)号：CN106706109B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201611162927.0
申请日：2016-12-15
Applicant: 北方工业大学
IPC: G01H9/00
Abstract: 本发明提供了一种基于时域二维特性的振动源识别方法及系统，方法对当前振动源在多个报警点的振动信号进行去噪处理及门限检测，确定各振动信号的占空比，并获取振动信号的过均值频数；根据占空比及过均值频数生成时域二维特征向量，并将时域二维特征向量输入随机向量函数连接RVFL网络进行参数训练，根据参数训练结果判断当前振动源是否为行车振动源。系统包括去噪处理单元、占空比获取单元、过均值频数获取单元、时域二维特性获取单元及振动源判定单元。本发明能够根据时域二维特性准确的识别出行车振动信号，且识别过程快速且有效，为控制中心提供了可靠地振动源判定基础，使得控制能在能够根据振动源的类型，做出准确且及时的响应。
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公开(公告)号：CN106644035A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611161986.6
申请日：2016-12-15
Applicant: 北方工业大学
IPC: G01H9/00
CPC classification number: G01H9/004
Abstract: 本发明提供了一种基于时频变换特性的振动源识别方法及系统，方法获取当前振动源在多个报警点的振动信号的自相关系数波形；根据时频变换特性对所述自相关系数波形进行小波分解并计算分解得到的高层波形的能量占比；将多维能量占比特征向量作为特征输入到MLFNN网络进行参数训练,并根据参数训练的结果识别当前振动源的类型。系统包括自相关系数波形获取单元、能量占比确定单元及振动源识别单元。本发明能够根据时频变换特性准确的识别出振动信号，且识别过程快速且有效，为控制中心提供了可靠地振动源判定基础，使得控制能在能够根据振动源的类型，做出准确且及时的响应。
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公开(公告)号：CN106644035B
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201611161986.6
申请日：2016-12-15
Applicant: 北方工业大学
IPC: G01H9/00
Abstract: 本发明提供了一种基于时频变换特性的振动源识别方法及系统，方法获取当前振动源在多个报警点的振动信号的自相关系数波形；根据时频变换特性对所述自相关系数波形进行小波分解并计算分解得到的高层波形的能量占比；将多维能量占比特征向量作为特征输入到MLFNN网络进行参数训练,并根据参数训练的结果识别当前振动源的类型。系统包括自相关系数波形获取单元、能量占比确定单元及振动源识别单元。本发明能够根据时频变换特性准确的识别出振动信号，且识别过程快速且有效，为控制中心提供了可靠地振动源判定基础，使得控制能在能够根据振动源的类型，做出准确且及时的响应。
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