【摘 要】
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针对纤维拉伸断裂声发射信号的非平稳性、信号特征间高度重叠等问题,提出一种声发射信号特征提取及纤维种类诊断的模型,可用于识别拉伸断裂的纤维种类。首先,通过小波变换、
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针对纤维拉伸断裂声发射信号的非平稳性、信号特征间高度重叠等问题,提出一种声发射信号特征提取及纤维种类诊断的模型,可用于识别拉伸断裂的纤维种类。首先,通过小波变换、增强经验模态分解方法（EEMD）对不同种纤维的拉伸断裂声发射信号进行预处理、分解;然后,结合主成分分析法（PCA）提取频率特征;最后,运用最小二乘支持向量机（LSSVM）对纤维拉伸断裂的特征频率进行分类识别。结果表明,主成分分析法可将信号特征降维,并降低不同纤维频率特征之间的相关性,提高了对纤维拉伸断裂声发射信号的准确识别。针对芳纶1313、高性
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