【摘 要】
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针对磁瓦内部缺陷声振检测中的信号处理问题,提出一种结合群分解(swarm decomposition,SWD)、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和随机森林(random forests,RF
【机 构】
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四川轻化工大学自动化与信息工程学院,人工智能四川省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61701330),四川省教育厅科研项目(18ZB0428),人工智能四川重点实验室开放基金项目(2016RZJ01),四川理工学院人才引进项目(2106RCL29)
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针对磁瓦内部缺陷声振检测中的信号处理问题,提出一种结合群分解(swarm decomposition,SWD)、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和随机森林(random forests,RF)的信号分析方法。首先,根据磁瓦声振信号特点,构造反映SWD分解性能的适应度函数,再通过WOA配合该函数对SWD分解参数进行优化,以此获得最佳的SWD分解参数。其次,SWD利用该最优分解参数将磁瓦声振信号分解为若干振荡分量,并由能量最大值对振荡分量进行筛选,进而提取出反映
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