一种瞬态触发信号的多元统计视觉模型

摘要

一种瞬态触发信号的多元统计视觉模型，属于检测和故障诊断技术领域。模型的输入包括特征输入组件F和可视化区域定义组件模型的输出包括一显示组件N。模型输入输出组件间的数学关系可用式表示。优点在于，可用于大样本瞬态信号的处理、特征提取和实现此类信号的可视化分析，用于基于声发射的无损检测，故障诊断等。

主权项

1.一种瞬态触发信号的多元统计视觉模型,其特征在于，输入包括特征输入组件F和可视化区域定义组件模型的输出包括一显示组件N；若假设对受试对象某一特定状态下记录的信号数量为n，则模型输入输出组件间的数学关系用式（1）表示：特征输入组件F由子组件ψ_j，…，组成，每一子组件表示一个信号特征的值域范围，各子组件间通过逻辑与运算确定满足子组件限定条件的信号数量作为输出；可视化组件由子组件ψ₁，ψ₂，…ψ_j组成，用于定义各特征组件的组合在HD模型中的可视化区域；特征组件F_ψ(V)的自变量可通过对所获取的信号中各特征的统计概率分布进行选取；借助此模型对所获取的信号进行变换，在进行瞬态触发信号的处理时，对受试对象的塑性形变及其所催生的瞬态信号间建立映射关系，基于式（1），针对每一个独立的受试对象的每一个独立的测试过程，令所选用的每一个特征组合的最大变量数i_max=2，使用最具统计显著性的4种组合，则所记录的瞬态触发信号可通过式（1）变换成如附图所示的2D信号发生密度图像，分别表示通过概率密度分布，对所获取的同一组信号，选取的4个特征组件；若以图像的中心为原点，将可视化模型考虑成一个2D坐标系，以图像的每个像素点表示一个通过特征组件定义的特征值域，则特征和特征的值域表示为以原点为起始点，沿2D坐标系的横纵坐标向外增长的像素点的集合；通过对式（1）的计算结果进行可视化重构后，对受试对象的每一特定状态或塑性形变过程，均构建一个较小数据量、相同维度的图像，图像依据不同特征组合划分为4个子分区，子分区中每个点的像素值表示的是在不同的特征值组合下，落在不同值域内的瞬态信号的数量。