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《吉林大学》 2007年
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基于神经网络和局部线形嵌入的异响信号提取研究

刘宝峰  
【摘要】: 本文针对发动机声响信号,采用相空间重构技术,分别利用自相关函数法及小数据量法计算了关联维数、嵌入维数以及最大李雅普诺夫指数,从而验证了发动机声响信号具有混沌特性,为以后采用混沌时间序列信号处理方法进行异响信号的提取提供了依据。 本文将混沌理论中的重构相空间法与人工神经网络结合,建立了混沌时间序列预测模型,接着对发动机工作噪声时间序列进行了预测和异响的提取,并与传统人工神经网络预测结果进行了对比。混沌与人工神经网络结合预测模型可有效用于发动机工作背景噪声时间序列信号的短期预测,并进行异响信号的提取。 本文介绍了流形学习的基础理论,研究了局部线性嵌入的算法理论与步骤。研究了基于经典Duffing混沌信号和实测发动机背景信号的异响信号提取仿真试验,证明了本文方法的有效性和实用性,为接下来的发动机异响信号辨识打下了坚实的基础。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP202;TP183

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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