二维隐模型论文_席晓燕,李小娟,梁佳,董昱麟

导读:本文包含了二维隐模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,马尔,故障诊断,离心泵,信号,图像,机械。

二维隐模型论文文献综述

席晓燕,李小娟,梁佳,董昱麟^[1]（2014）在《基于伪二维隐马尔科夫模型的图像符号识别算法》一文中研究指出以伪二维隐马尔科夫模型(Pseudo two-dimensional hidden Markov model P2DHMM)为基础,通过构建参考图像与测试图像匹配模型,采用计算距离和方格表达变化过程,解决了两个技术问题:图像特征参量的构建;图像符号识别的二维非线性变形P2DHMM模型构建。介绍了图像符号识别的P2DHMM构建与初步应用。(本文来源于《计算机光盘软件与应用》期刊2014年11期）

柳长昕^[2]（2009）在《基于二维隐马尔科夫模型的离心泵故障诊断方法研究》一文中研究指出设备故障诊断是一门各学科交叉的新技术,近年来,得到了迅速发展并产生了巨大的经济效益。离心泵的故障易使设备产生振动,振动信号中包含了丰富的泵体运行状态信息,且易于拾取便于诊断。由于离心泵故障振动信号是非平稳信号,因此有必要选择恰当的适合于非平稳信号分析的信号处理方法。常用的时频分析方法如窗口傅立叶变换、小波变换等都有各自的局限性。隐Markov模型(Hidden Markov Model,HMM)克服了传统诊断方法只停留在静态观测的缺陷,非常适合于描述短时平稳的非平稳信号,经验证其故障信号分类结果优于其它信号处理方法。二维隐Markov模型(2D-HMM)作为HMM的一般化模型,它由外部HMM和基于外部HMM各状态的内部HMM两部分组成。因而它具有HMM的优点,且从时域和频域两个角度全面地描述信号,非常适合于处理离心泵运行过程中出现的非平稳性强、重复再现性不佳的信号。本论文研究以基于2D-HMM的离心泵故障诊断方法为目的,结合吉林省教育厅科学技术研究项目(No.2007047),采用理论研究与实验测试相结合的方法,提出基于2D-HMM的振动信号分析与故障识别,并通过2BA-6A离心泵试验系统验证了该方法的有效性。首先,简要介绍了本论文研究背景,选题意义及2BA-6A离心泵试验系统中各设备的参数、性能及具体的实验设置、实验方法。其次,从标准的HMM基本理论和算法入手,描述了2D-HMM的主要类型、参数和拓扑结构,并讨论了它的主要算法和实际应用中遇到的问题及解决策略,同时对HMM和2D-HMM从模型结构、参数描述和算法复杂度叁个方面进行对比。接着,提出基于2D-HMM故障诊断方法,归纳其可行性及特点,并介绍利用其进行诊断的基本步骤和实现方法。在总结离心泵常见故障及其振动特征的基础上,给出2D-HMM在离心泵故障诊断中的模型选取等参数设置。最后,在介绍本论文所采用的几种信号特征提取方法的基础上,结合2BA-6A离心泵试验系统,对离心泵振动信号进行分析与分类,验证了基于2D-HMM的离心泵故障诊断方法的有效性。(本文来源于《东北电力大学》期刊2009-03-01）

叶大鹏,丁启全,吴昭同^[3]（2008）在《小波域二维隐Markov模型滤波方法》一文中研究指出针对旋转机械工作过程中产生非平稳信号的特点,在分析非平稳振动信号小波分解后同层小波数和层间小波系数之间关系的基础上,结合二维隐Markov模型(2D-HMM)拓扑结构的表达能力,提出小波域2D-HMM滤波方法,并给出了具体的实现步骤,最后通过Bently-Nevada转子试验系统的实测信号验证算法的有效性。结果表明:小波域2D-HMM滤波算法能够有效地去除非平稳振动信号的噪声。(本文来源于《农业机械学报》期刊2008年11期）

周云龙,柳长昕,宋延宏,赵鹏,孙斌^[4]（2008）在《基于AR的二维隐Markov模型离心泵故障诊断方法》一文中研究指出离心泵速度变化过程的振动信号具有信息量大、非平稳、重复再现性不佳等特点,二维隐Markov模型(2D-HMM)很适合处理此类信号。利用AR谱不受数据长度的限制,AR模型参数对状态变化规律反映敏感的特点,以振动信号做自回归变换后的AR谱系数作为特征向量,将基于AR的2D-HMM引入到离心泵故障诊断中,提出了一种基于AR的2D-HMM故障诊断方法,并论述了该模型的拓扑结构和主要参数以及相应的训练和识别算法。最后通过2BA-6A离心泵试验系统验证了方法的有效性。(本文来源于《流体机械》期刊2008年10期）

李玉鉴^[5]（2008）在《二维隐马尔可夫模型的几个等价定义》一文中研究指出为了对一般二维隐马尔可夫模型建立严格的形式化定义,在参照低阶二维隐马尔可夫模型定义的基础上,通过对高阶模型进行分析,总结了一般二维隐马尔可夫模型的5个形式化定义,并证明了它们之间的等价性.这些等价性结果有助于加深对二维隐马尔可夫模型本质的理解,为进一步研究提供严格的形式化基础.(本文来源于《北京工业大学学报》期刊2008年06期）

俞璐,谢钧,吴乐南^[6]（2008）在《基于二维隐Markov模型的图像分割新算法》一文中研究指出提出了一种新的二维隐Markov模型解码准则,利用贪心法求得次最优解,在一些假设的基础上推导出计算上可行的递归形式;并将新的解码准则应用于图像分割,实现了一种迭代的图像分割算法。每一次迭代中,解码过程按照自上而下、自左向右的顺序进行。此外,还针对基于二维隐M arkov模型的图像分割方法存在的常见问题,给出了简单有效的后处理方案,消除了孤立点,取得了较好的分割效果。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2008年03期）

俞璐,吴乐南,谢钧^[7]（2008）在《一种低复杂度二维隐Markov模型及其在图像分割中的应用》一文中研究指出该文提出了一种通用的低复杂度二维隐Markov模型,推导了前向算法和后向算法的递归形式。文中没有使用前人为了降低时间复杂度而提出的相邻图像块间条件独立性假设,使提出的模型更加通用,并且可以根据需要调节水平和竖直两个方向信息的权重,具有更高的灵活性。将该模型应用于图像分割,实验结果证明了模型的有效性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2008年02期）

张茜,刘志镜^[8]（2006）在《基于伪二维隐马尔可夫模型的自动人脸识别系统》一文中研究指出本文介绍了利用肤色信息进行人脸检测后,采用基于二维DCT系数的伪二维隐马尔可夫模型(P2D-HMM)进行人脸识别的方法。此模型更好的利用了人脸图像的二维统计特性。实验中实现了人脸检测与识别系统,建立起了包含1000幅照片的大型数据库,有效论证了系统的识别的正确性和效率。(本文来源于《第二届和谐人机环境联合学术会议(HHME2006)——第2届中国普适计算学术会议(PCC'06)论文集》期刊2006-10-01）

叶大鹏,丁启全,吴昭同^[9]（2005）在《二维隐Markov模型的故障诊断方法》一文中研究指出二维隐Markov模型(2D-HMM)具有强大的时序模式分类能力,特别适合于分析非平稳、重复再现性不佳的信号。鉴于旋转机械工作过程中存在大量的非平稳信号,将2D-HMM引入到旋转机械故障诊断中,提出了一种基于2D-HMM的故障诊断方法,并通过Bently-Nevada转子试验系统验证该方法的有效性。(本文来源于《控制工程》期刊2005年S2期）

叶大鹏,丁启全,吴昭同^[10]（2005）在《二维隐Markov模型的故障诊断方法》一文中研究指出二维隐Markov模型(2D-HMM)具有强大的时序模式分类能力,特别适合于分析非平稳、重复再现性不佳的信号。鉴于旋转机械工作过程中存在大量的非平稳信号,将2D-HMM引入到旋转机械故障诊断中,提出了一种基于2D-HMM的故障诊断方法,并通过Bently-Nevada转子试验系统验证该方法的有效性。(本文来源于《第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集》期刊2005-08-01）

二维隐模型论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

设备故障诊断是一门各学科交叉的新技术,近年来,得到了迅速发展并产生了巨大的经济效益。离心泵的故障易使设备产生振动,振动信号中包含了丰富的泵体运行状态信息,且易于拾取便于诊断。由于离心泵故障振动信号是非平稳信号,因此有必要选择恰当的适合于非平稳信号分析的信号处理方法。常用的时频分析方法如窗口傅立叶变换、小波变换等都有各自的局限性。隐Markov模型(Hidden Markov Model,HMM)克服了传统诊断方法只停留在静态观测的缺陷,非常适合于描述短时平稳的非平稳信号,经验证其故障信号分类结果优于其它信号处理方法。二维隐Markov模型(2D-HMM)作为HMM的一般化模型,它由外部HMM和基于外部HMM各状态的内部HMM两部分组成。因而它具有HMM的优点,且从时域和频域两个角度全面地描述信号,非常适合于处理离心泵运行过程中出现的非平稳性强、重复再现性不佳的信号。本论文研究以基于2D-HMM的离心泵故障诊断方法为目的,结合吉林省教育厅科学技术研究项目(No.2007047),采用理论研究与实验测试相结合的方法,提出基于2D-HMM的振动信号分析与故障识别,并通过2BA-6A离心泵试验系统验证了该方法的有效性。首先,简要介绍了本论文研究背景,选题意义及2BA-6A离心泵试验系统中各设备的参数、性能及具体的实验设置、实验方法。其次,从标准的HMM基本理论和算法入手,描述了2D-HMM的主要类型、参数和拓扑结构,并讨论了它的主要算法和实际应用中遇到的问题及解决策略,同时对HMM和2D-HMM从模型结构、参数描述和算法复杂度叁个方面进行对比。接着,提出基于2D-HMM故障诊断方法,归纳其可行性及特点,并介绍利用其进行诊断的基本步骤和实现方法。在总结离心泵常见故障及其振动特征的基础上,给出2D-HMM在离心泵故障诊断中的模型选取等参数设置。最后,在介绍本论文所采用的几种信号特征提取方法的基础上,结合2BA-6A离心泵试验系统,对离心泵振动信号进行分析与分类,验证了基于2D-HMM的离心泵故障诊断方法的有效性。

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

二维隐模型论文参考文献

[1].席晓燕,李小娟,梁佳,董昱麟.基于伪二维隐马尔科夫模型的图像符号识别算法[J].计算机光盘软件与应用.2014

[2].柳长昕.基于二维隐马尔科夫模型的离心泵故障诊断方法研究[D].东北电力大学.2009

[3].叶大鹏,丁启全,吴昭同.小波域二维隐Markov模型滤波方法[J].农业机械学报.2008

[4].周云龙,柳长昕,宋延宏,赵鹏,孙斌.基于AR的二维隐Markov模型离心泵故障诊断方法[J].流体机械.2008

[5].李玉鉴.二维隐马尔可夫模型的几个等价定义[J].北京工业大学学报.2008

[6].俞璐,谢钧,吴乐南.基于二维隐Markov模型的图像分割新算法[J].数据采集与处理.2008

[7].俞璐,吴乐南,谢钧.一种低复杂度二维隐Markov模型及其在图像分割中的应用[J].电子与信息学报.2008

[8].张茜,刘志镜.基于伪二维隐马尔可夫模型的自动人脸识别系统[C].第二届和谐人机环境联合学术会议(HHME2006)——第2届中国普适计算学术会议(PCC'06)论文集.2006

[9].叶大鹏,丁启全,吴昭同.二维隐Markov模型的故障诊断方法[J].控制工程.2005

[10].叶大鹏,丁启全,吴昭同.二维隐Markov模型的故障诊断方法[C].第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集.2005

论文知识图

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