[发明专利]一种基于脉冲频率特征模式识别的螺旋桨空化程度识别方法有效
| 申请号： | 201910864069.1 | 申请日： | 2019-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN110738115B | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 初宁;童威棋;吴大转;曹琳琳;车邦祥 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;B63H1/14 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种基于脉冲频率特征模式识别的螺旋桨空化程度识别方法，包括：(1)采集螺旋桨噪声信号；(2)将噪声信号导入程序，用快速循环平稳特征函数计算，得到循环密度谱；(3)进行归一化后得到循环相干谱，然后进一步积分平均构建对数坐标下的增强包络谱；(4)根据得到的增强包络谱判断特征频率，选择其对应时间周期的整数倍，对源数据进行改进的时域平均；(5)进行集合经验模态分解，得到对应的固有模态函数；(6)采用恒虚警率检测统计固有模态函数的脉冲频率；(7)将脉冲频率作为特征矩阵，经BP神经网络训练识别后得到空化状态的判断。利用本发明，能将螺旋桨在不同空化状态下的统计特征表现出来，得到状态的估计更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 脉冲 频率 特征 模式识别 螺旋桨 程度 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于脉冲频率特征模式识别的螺旋桨空化程度识别方法，其特征在于，包括：/n(1)采集不同空化状态下的水下螺旋桨噪声信号；/n(2)将采集的噪声信号导入程序，用快速循环平稳特征函数计算，得到循环密度谱；/n(3)将得到的循环密度谱进行归一化后得到循环相干谱，然后进一步积分平均构建对数坐标下的增强包络谱；/n(4)根据得到的增强包络谱判断特征频率，选择其对应时间周期的整数倍，对源数据进行改进的时域平均；/n(5)对改进的时域平均后的信号进行集合经验模态分解EEMD，得到对应的固有模态函数IMF；/n(6)采用恒虚警率检测统计不同空化状态、不同阶数的固有模态函数的脉冲频率；/n(7)将上述脉冲频率作为特征矩阵，经BP神经网络训练识别后得到空化状态的判断。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大学，未经浙江大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910864069.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
