【摘 要】
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状态识别是保证光电检测系统正常工作的技术基础,当前光电检测系统状态识别方法对噪声信息敏感,无法获得高精度的光电检测系统状态识别结果,为了提高光电检测系统状态识别正
【机 构】
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沧州师范学院机械与电气工程学院,河北沧州 061001
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状态识别是保证光电检测系统正常工作的技术基础,当前光电检测系统状态识别方法对噪声信息敏感,无法获得高精度的光电检测系统状态识别结果,为了提高光电检测系统状态识别正确率,提出了回声状态网络的光电检测系统状态识别方法.首先采集光电检测系统状态信号,采用小波分析去除光电检测系统振动信号的噪声,抑制噪的干扰,并提取光电检测系统状态振动号故障特征,然后将特征向量作为输入,光电检测系统状态作为输出,通过回声状态网络行训练建立光电检测系统状态识别的分类器,最后与其它检测方法进行了对比测试.结果表明,本方法的光电检测系统状态识别正确率均值超过95％,而且减少了光电检测系统状态识别时间,实际应用价值更高.
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