【摘 要】
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针对常规卡球故障检测方法获取的故障信号频域存在大量极值,导致最终检测所需的时间过长,针对该问题,设计一种基于残差决策的乒乓球发球机卡球故障自动检测方法.将获取的卡球故障信号分解为多个本征模式分量后,筛选故障信号本征极值,得到卡球故障信号对应的残差分量,在神经网络的支持下,利用残差分量构建一个检测优先的决策网络,计算得到故障检测决策参数,批量化处理决策参数后,建立一个故障构造函数,得到一个自动化检测过程.使用已知参数的发球机,并针对不同卡球位置设定故障数据集,准备两种常规检测方法与设计的自动检测方法进行实验
【机 构】
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陕西青年职业学院,西安710068
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针对常规卡球故障检测方法获取的故障信号频域存在大量极值,导致最终检测所需的时间过长,针对该问题,设计一种基于残差决策的乒乓球发球机卡球故障自动检测方法.将获取的卡球故障信号分解为多个本征模式分量后,筛选故障信号本征极值,得到卡球故障信号对应的残差分量,在神经网络的支持下,利用残差分量构建一个检测优先的决策网络,计算得到故障检测决策参数,批量化处理决策参数后,建立一个故障构造函数,得到一个自动化检测过程.使用已知参数的发球机,并针对不同卡球位置设定故障数据集,准备两种常规检测方法与设计的自动检测方法进行实验,结果表明:设计的自动检测方法在检测过程中所需的时间最短.
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