摘要
本发明公开了一种纤维层合板损伤声发射信号处理方法、设备及介质,涉及信号处理技术领域,方法包括:将纤维层合板固定在试验装置上,通过声发射传感器采集信号,进行滤波和预处理,采用改进的ReliefF算法提取特征,随机选择样本与最近邻对比,更新特征权重,筛选最相关特征。结合期望最大化算法和高斯混合模型建立损伤识别模型,自动分类不同类型损伤,并通过迭代优化得到高斯分布模型。利用聚类分析和特征选择算法,对不同铺层角度层合板的损伤进行识别,准确区分不同损伤类型。通过特征提取,结合期望最大化算法和高斯混合模型实现高精度损伤分类,并动态适应不同铺层角度的层合板损伤分析,显著提升了特征提取效率、分类准确性和模型适应性。
技术关键词
层合板
期望最大化算法
损伤识别模型
Akaike信息准则
高斯混合模型
实时监测系统
贝叶斯信息准则
概率密度函数
高斯分布模型
纤维
特征选择算法
样本
声发射传感器
幅值
数据
频率
特征参数提取
系统为您推荐了相关专利信息
贝叶斯高斯混合模型
故障诊断方法
电池组
电芯
电压
教育知识图谱
知识点
概念
教育资源推荐方法
生成知识
优化调度方法
高斯混合模型
电压越限概率
线性化技术
分段
多传感器融合
绿化养护系统
绿化养护方法
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高斯混合模型
液晶显示屏模组
性能检测方法
异常点
高斯混合模型
期望最大化算法