【摘 要】
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多余物的材质信息对于控制避免多余物的产生具有重要的意义,以往的研究都是针对声音信号展开的,本文以加速度扰动信号为研究对象,提出了基于小波变换的航天继电器多余物材质
【基金项目】
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国防科工委工业技术基础科研基金(FEBG27100001);总装军用电子元器件型谱序列科研基金(QT070920503XE0300)资助项目
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多余物的材质信息对于控制避免多余物的产生具有重要的意义,以往的研究都是针对声音信号展开的,本文以加速度扰动信号为研究对象,提出了基于小波变换的航天继电器多余物材质分类方法。运用三门限检测算法,实现了扰动信号的拼接,有利于特征量的集中。采用基于频域特征的材质分类方法,定义了频谱重心,实现了金属与非金属的分类识别,在实验中确定了频谱重心的分类界限是50kHz。采用小波变换定义能量分布矢量,利用BP神经网络实现了多余物微粒确定材质的分类,并在试验中利用不小于1mg的多余物粒子验证了上述算法。实验结果表明分类的准
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