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能量熵与支持向量机融合导波螺栓预紧力识别
文献摘要：
超声导波方法是实现大范围螺栓连接状态检测的有效手段,而探头位置的差异导致难以建立精确的识别模型.为实现连接状态特征的准确提取与分类,提出一种融合经验模态分解能量熵与支持向量机的螺栓连接状态检测方法,该方法针对超声导波检测中明显的非线性特性,将经验模态分解能量熵和支持向量机相结合,实现了有效的信息提取和精确的状态监测.首先采用经验模态分解技术提取各级固有模态函数,通过能量熵表征探头位置差异性;为消除超声探头位置的影响,进一步建立基于支持向量机的探头位置识别模型,并在此基础上,通过支持向量回归,对螺栓预紧力进行识别,最终建立起将经验模态分解能量熵与支持向量机融合的螺栓预紧力识别模型.试验结果显示6组螺栓预紧力识别试验平均相对误差为1.65％,从而验证了所提识别模型的有效性.
文献关键词：
经验模态分解;能量熵;支持向量机;螺栓预紧力;超声导波
中图分类号：
作者姓名：
丁杰城;王会平;袁博;孙伟;孙清超;马琼
作者机构：
大连理工大学机械工程学院,辽宁 大连 116023;北京宇航系统工程研究所,北京 100076
文献出处：
引用格式：
[1]丁杰城;王会平;袁博;孙伟;孙清超;马琼-.能量熵与支持向量机融合导波螺栓预紧力识别)[J].计算机集成制造系统,2022(04):1001-1010
A类：
B类：
能量熵,螺栓预紧力,螺栓连接状态,状态检测,头位,识别模型,经验模态分解,超声导波检测,非线性特性,信息提取,状态监测,分解技术,固有模态函数,位置差异,超声探头,位置识别,支持向量回归,别试,平均相对误差
AB值：
0.167618
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