• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于主成分分析和支持向量機的滾動軸承故障特征融合分析

    2015-10-29 02:33:00古瑩奎承姿辛朱繁瀧
    中國機械工程 2015年20期
    關(guān)鍵詞:特征向量分類器故障診斷

    古瑩奎 承姿辛 朱繁瀧

    江西理工大學(xué),贛州,341000

    基于主成分分析和支持向量機的滾動軸承故障特征融合分析

    古瑩奎承姿辛朱繁瀧

    江西理工大學(xué),贛州,341000

    為有效降低滾動軸承故障特征的維數(shù)并提高診斷準(zhǔn)確率,將主成分分析(PCA)和支持向量機(SVM)方法應(yīng)用到軸承故障特征的融合分析中,給出了相應(yīng)的決策流程。應(yīng)用基于小波包分解的特征提取算法及特征向量的構(gòu)造方法對不同狀態(tài)下的振動信號進行分解,得到用于表征軸承運行狀態(tài)的8維特征集合;應(yīng)用PCA提取累積貢獻率達到95%的特征主成分并輸入SVM分類器中進行識別。結(jié)果表明,將滾動軸承故障特征從8維降低到5維,仍可有效表征軸承的狀態(tài),但大大降低了計算的復(fù)雜性;故障診斷的準(zhǔn)確率達到97%以上,診斷時間也相對較短;4種軸承狀態(tài)識別的準(zhǔn)確率從高到低依次為正常、外圈剝落、滾動體剝落和內(nèi)圈剝落,可為確保設(shè)備安全運行和快速故障診斷提供理論依據(jù)。

    主成分分析;支持向量機;特征融合;故障診斷;滾動軸承

    0 引言

    在故障診斷中,如何盡可能多且準(zhǔn)確地從信號中獲取與設(shè)備狀況相關(guān)的信息是基于振動信號進行故障診斷的關(guān)鍵[1]。任何一類診斷對象,單用一方面信息來反映其狀態(tài)行為都是不完整的,僅依靠單一的理論方法和單一的故障信息也難以對故障作出精確的診斷。為對設(shè)備作出更準(zhǔn)確、更全面的狀態(tài)評估,需要從不同角度獲取更多表征其運行狀態(tài)的信息,但隨著信息量的增大,急需解決的問題是如何充分地融合篩選信息并加以高效利用。

    當(dāng)前,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、證據(jù)理論、互信息、支持向量機(support vector machine,SVM)等方法已被引入故障信息的融合中并得到有效應(yīng)用。王赟松等[2]在發(fā)動機的故障診斷中用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征層信息融合診斷取代單一傳感器,有效地壓縮了信息并實現(xiàn)了實時處理與診斷,取得了良好效果。Otman等[3]用基于信息融合的D-S證據(jù)理論對發(fā)動機進行了故障診斷。而針對傳統(tǒng)D-S證據(jù)理論中存在的證據(jù)沖突等問題,Niu等[4]通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將多傳感器收集信號進行特征級融合后,應(yīng)用D-S回歸和最小二乘SVM進行決策級融合,實現(xiàn)對壓縮機的狀態(tài)監(jiān)測。Peng等[5]在將互信息理論用于特征選擇方面做了大量的工作,使用互信息最大最小相關(guān)性的方法評價特征,通過互信息的大小判斷特征之間的相似程度,認為相似程度高的特征攜帶的故障信號具有冗余性而予以剔除。李冰等[6]將互信息用于軸承振動信號特征參數(shù)集的優(yōu)化選擇。Zhao[7]運用基于粗糙集的特征選擇方法和基于SVM的特征選擇方法進行行星齒輪箱的故障診斷,在252種反映設(shè)備運行狀態(tài)的特征中選擇了10余種關(guān)鍵特征,從而避免了由于故障特征多而產(chǎn)生的分類器模型復(fù)雜和效率低等問題。蔣玲莉等[8]將SVM應(yīng)用于多振動信息融合的齒輪故障診斷中。

    以上方法盡管在故障特征的融合中得到應(yīng)用,但隨著信息量的增大,單一的方法仍然難以對信息進行有效的處理,尤其是當(dāng)冗余信息較大時。本文以滾動軸承為研究對象,將基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征級融合引入旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷,對軸承試驗中由小波包分解所得特征進行融合,實現(xiàn)故障特征的降維,并結(jié)合SVM分類器良好的分類性能,使得輸入到故障分類器的特征集更加簡練高效,以降低分類器運行時間,減小計算量,通過對冗余信息的刪除提高故障診斷的準(zhǔn)確率。

    1 PCA和SVM

    PCA是一種分析、簡化數(shù)據(jù)的技術(shù),通過線性變換將問題從高維轉(zhuǎn)化到低維,保留低階主成分,刪除高階成分,達到降低數(shù)據(jù)集維數(shù)的目的。通過降維將原本復(fù)雜的多維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成簡單、直觀且不相關(guān)的低維數(shù)據(jù),有效降低數(shù)據(jù)分析的難度和復(fù)雜程度[9]。

    將機械振動信號用模式向量矩陣表示為X=[x1x2…xn],其中第l列為Xl=[x1lx2l…xnl]T,xl表示設(shè)備的某一狀態(tài),其協(xié)方差矩陣為[10]

    (1)

    求矩陣Rx的特征值以及特征向量。將特征值λi(i=1,2,…,n)進行排序:λ1>λ2>…>λn,各特征值對應(yīng)的特征向量為vi。樣本xj投影到特征向量vi,得到該方法對應(yīng)的主成分量為

    (2)

    所求特征向量構(gòu)成n維正交空間,將樣本投影到該空間即可得到對應(yīng)的n維主成分量。重構(gòu)時特征向量的貢獻率與其所對應(yīng)的特征值大小成正比。設(shè)正交空間中前l(fā)個主成分量為y1,y2,…,yl,其累積貢獻率為

    (3)

    θ的取值通常在95%以上,即l(l

    SVM是建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上的一種數(shù)據(jù)挖掘方法,能非常成功地處理回歸問題和模式識別等問題,可推廣應(yīng)用于預(yù)測和綜合評價等領(lǐng)域。SVM的機理是尋找一個滿足分類要求的最優(yōu)分類超平面,使得該超平面在保證分類精度的同時,超平面兩側(cè)的空白區(qū)域最大化[11-12]。實質(zhì)上,機械設(shè)備故障診斷是多類別模式識別和多值分類問題,設(shè)備故障類型和失效形式多種多樣,其損壞的嚴(yán)重程度也有大小之分,因而,如何實現(xiàn)SVM分類器在多值分類中的應(yīng)用是實現(xiàn)準(zhǔn)確的故障特征分類與診斷至關(guān)重要的環(huán)節(jié)之一。目前,SVM處理多值分類問題使用最為廣泛的算法有一對一算法和一對多算法[11]。

    2 小波包故障特征提取算法及特征向量的構(gòu)造

    原始信號經(jīng)小波包分解后得到具有一定能量的分解頻帶信號,可將各分解頻帶信號所攜能量與信號總能量之比作為特征向量以表征設(shè)備的運行狀態(tài)。

    信號經(jīng)小波包分解后所得分解頻帶相互獨立且無冗余,由能量守恒定理可得[13]

    (4)

    設(shè)原始信號x(t)長度為N,分解頻帶離散信號xk,m(i)長度縮減為2-kN,其能量可表示為

    (5)

    歸一化處理后,第m頻帶分解信號的相對能量可表示為

    En(m)=En(xk,m(i))/En(x(t))

    (6)

    根據(jù)能量守恒原理,顯然有

    (7)

    設(shè)備運行狀態(tài)的改變使其振動信號各頻帶內(nèi)信號能量隨之發(fā)生變化,因此分解頻帶信號能量占總能量之比組成的特征向量e可很好地表征設(shè)備的運行狀態(tài),其表達式為

    e=(En(xk,1(i)),En(xk,2(i)),…,

    En(xk,m(i)))/En(x(t))

    (8)

    3 基于PCA與SVM的故障特征分類與診斷流程

    根據(jù)PCA、SVM和小波包分解理論,結(jié)合機械故障診斷的特點,基于PCA與SVM的故障特征分類與診斷流程如圖1所示。

    圖1 基于PCA和SVM的故障特征分類與診斷流程

    在訓(xùn)練階段,采集設(shè)備已知狀態(tài)的振動信號,將振動信號進行小波包分解,求得用于表征已知狀態(tài)的特征向量。利用PCA進行特征的融合降維,將融合后的特征向量作為SVM分類器的輸入,進行模型訓(xùn)練并找出已知狀態(tài)訓(xùn)練樣本中的支持向量,據(jù)此確定最優(yōu)分類超平面;在測試階段,測取未知狀態(tài)設(shè)備振動信號,將振動信號進行小波包分解,利用PCA進行特征的融合降維,求得用于表征未知狀態(tài)的特征向量。在訓(xùn)練模型已完成的情況下將用于表征未知狀態(tài)的特征向量作為SVM分類器的輸入,SVM分類器將根據(jù)最優(yōu)分類超平面對用于表征未知狀態(tài)的特征向量作出分類決策。

    4 基于PCA與SVM的滾動軸承故障特征融合分析

    4.1試驗數(shù)據(jù)描述

    對308軸承分別在外圈滾道剝落、內(nèi)圈滾道剝落、滾動體剝落和正常4種不同狀態(tài)下的信號進行分析。測取其振動信號,采樣頻率為25 kHz,軸承工作轉(zhuǎn)速為1600 r/min,樣本長度為8192。構(gòu)造基于小波包分解的故障特征向量。由于樣本數(shù)目較多,僅列出外圈滾道剝落故障狀態(tài)下8個經(jīng)小波包分解后的結(jié)果,見表1,各頻帶寬為1562.5 Hz,由低到高分布,如頻帶1的范圍為0~1562.5 Hz,頻帶2的范圍為1562.5~3125 Hz,依此類推。經(jīng)分解可以得到故障的8維特征向量,如外圈剝落故障樣本1,e1=(0.086 9240.039 2820.287 580.271 6280.026 9880.035 6710.158 9410.092 986)。

    表1 外圈滾道剝落故障信號小波包分解各頻帶的相對能量比

    在試驗中共測得試驗數(shù)據(jù)128組,其中滾動體剝落、內(nèi)圈剝落、外圈剝落以及正常狀態(tài)各32組。為了方便比較和更好地表現(xiàn)SVM分類器的性能,將原始數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練樣本較多和訓(xùn)練樣本較少的兩組數(shù)據(jù)集,見表2。

    表2 試驗樣本

    4.2基于PCA的軸承故障特征融合分析

    將試驗數(shù)據(jù)進一步處理,通過小波包分解提取的8維特征盒圖如圖2所示。從中可以大致了解8種特征的一些基本情況,如特征5、6比其他特征具有更多的異常點,但其分布的整體變化幅度比其他特征小,變化幅度最大的特征是特征1,特征3、4、7、8整體分布比較均勻。

    圖2 軸承試驗中8種特征數(shù)據(jù)的描述(已歸一化)

    將得到的8維特征向量進行基于PCA的融合,提取累積貢獻率達到95%的主成分。經(jīng)過PCA融合后,軸承試驗所提取的5個主成分貢獻率值見表3,前5個主成分累積貢獻率達到95%以上。可以看出主成分1的貢獻率最大,達57.8622%,從理論上說主成分1集合了原8維特征57%左右的信息,是所有主成分中最具故障判斷價值的成分。

    表3 軸承試驗所提取的5個主成分貢獻率 %

    圖3為利用PCA方法融合后的前5個主成分特征波形圖??梢钥闯?第1個特征參數(shù)主成分1保留了原信號大部分信息,變化趨勢較為明顯地表征了不同狀態(tài)下的軸承,與樣本狀態(tài)變化趨勢基本保持一致,其他參數(shù)的變化整體較為混亂,無規(guī)律性可言,對不同狀態(tài)軸承的表征能力較弱。

    圖3a為PCA融合后軸承主成分1的特征波形圖,4個圓圈分別對應(yīng)軸承試驗中的4種不同狀態(tài)的軸承,除外圈剝落(樣本1~32)與內(nèi)圈剝落(樣本33~64)分辨率較低外,滾動體剝落(樣本65~96)與正常狀態(tài)軸承(樣本97~128)間區(qū)分度較高。

    4.3基于SVM的軸承故障特征分類

    4.3.1SVM核函數(shù)的選擇

    (a)主成分1

    (b)主成分2

    (c)主成分3

    (d)主成分4

    (e)主成分5圖3 軸承試驗前5個主成分隨樣本變化趨勢圖

    為選擇合適的核函數(shù)以獲得SVM最佳的分類性能,分別選擇線性核函數(shù)、多項式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)、雙曲正切核函數(shù)對樣本進行SVM訓(xùn)練。同時為了比較不同SVM分類算法對試驗結(jié)果的影響,分別選用一對多、一對一算法進行計算。對準(zhǔn)確率結(jié)果采用5折交叉驗證方法進行驗證,不同故障類別軸承的分類準(zhǔn)確率結(jié)果見表4和表5。

    表4 不同故障狀態(tài)的測試分類結(jié)果(數(shù)據(jù)集1) %

    表5 不同故障狀態(tài)的測試分類結(jié)果(數(shù)據(jù)集2) %

    由表4和表5可知,SVM分類器并沒有因為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的減少而導(dǎo)致準(zhǔn)確率出現(xiàn)大的波動,依然表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確率。采用了一對一和一對多兩種算法,SVM分類器在準(zhǔn)確率方面并沒有顯著的差距。核函數(shù)確定了從樣本空間到高維特征空間的非線性映射,不同的核函數(shù)及其參數(shù)對應(yīng)著樣本數(shù)據(jù)在高維特征空間分布不同的復(fù)雜程度,從而影響最終的分類準(zhǔn)確率。因而,選擇不同的核函數(shù)對分類結(jié)果有一定的影響,如雙曲正切核函數(shù)在本次試驗中的分類準(zhǔn)確率明顯低于其他3種核函數(shù)。試驗結(jié)果顯示,徑向基核函數(shù)的準(zhǔn)確率最高,雙曲正切核函數(shù)最低,線性核函數(shù)和多項式核函數(shù)的準(zhǔn)確率略低于徑向基核函數(shù),但明顯高于雙曲正切核函數(shù),說明在分類準(zhǔn)確率上雙曲正切核函數(shù)綜合性能最差,因而選擇徑向基核函數(shù)。

    4.3.2基于SVM的軸承故障特征融合

    將前文試驗中的8維特征向量進行基于PCA的融合,提取累積貢獻率達到95%的主成分。將融合后的5個主成分輸入SVM分類器進行識別,為避免偶然性,同時用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進行結(jié)果比較。分類結(jié)果見表6。

    表6 軸承8維特征PCA融合前后的故障診斷準(zhǔn)確率

    由表6的結(jié)果分析可知,基于PCA和VSM的特征融合無論在診斷的準(zhǔn)確率和時間方面都具有優(yōu)勢,準(zhǔn)確率可以達到97%以上。因而,將兩者相結(jié)合能充分利用各特征間的互補性,將特征信息中的冗余信息剔除,最大化壓縮信息量,提高特征表征運行狀態(tài)的能力,從而提高故障診斷率。同時,基于PCA的特征融合方法還能有效降低特征維數(shù),減少分類器的訓(xùn)練時間,這一性能在處理海量數(shù)據(jù)時具有一定價值。

    在軸承試驗中,作為SVM分類器輸入的5個主成分累積貢獻率為97.2840%,這5個主成分幾乎包含原有8維特征的全部信息。但在實際運用中,融合前的特征往往較多,為盡可能達到降低維數(shù)的要求,應(yīng)用PCA融合的方法保留主成分貢獻率很難達到95%以上,對于故障狀態(tài)相對不是很復(fù)雜的情況,可適當(dāng)降低主成分貢獻率的設(shè)定值,如取值在85%左右。在本文中前3個主成分的貢獻率為83.5083%,將前3個主成分作為SVM輸入進行故障診斷,準(zhǔn)確率為82.5641%。相對于取5個主成分,其診斷準(zhǔn)確率有較大的下降。

    圖4為基于PCA的前3個主成分特征繪制的樣本空間三維圖,可以通過前3個主成分特征表征4種不同狀態(tài)的軸承。從圖4中可以看出,正常狀態(tài)的軸承最易識別,其分布圖也最為集中,其次為外圈剝落,該狀態(tài)下的分布圖也較為緊密,以上兩種狀態(tài)的軸承通過3個主成分特征均能達到很高的識別率。內(nèi)圈剝落和滾動體剝落這兩種狀態(tài)的軸承較難識別,部分特征間出現(xiàn)了相互干涉的現(xiàn)象,但考慮到這3個主成分累積貢獻率僅為83.5083%,且從原8維特征降到3維,特征維數(shù)幅度壓縮量大使得信息量損失較大,所以出現(xiàn)了部分樣本難以區(qū)分的情況。因而,為提高診斷的準(zhǔn)確率,不應(yīng)過度對信息進行壓縮。

    圖4 基于PCA融合后前3個主成分的樣本分布圖

    5 結(jié)束語

    (1)采用PCA和SVM相結(jié)合的方法,通過刪除冗余特征進行融合的方法可以極大地壓縮信息量,既能降低特征維數(shù),降低計算的復(fù)雜性,又能有效表征軸承的故障狀態(tài),診斷精度也較其他方法高。

    (2)對滾動軸承來說,正常狀態(tài)的軸承較其他狀態(tài)易識別,外圈剝落次之,內(nèi)圈剝落和滾動體剝落這兩種狀態(tài)的軸承較接近,相對而言較難識別。因而,為保證故障診斷的有效性,在信息融合過程中不宜過度進行信息的壓縮而使信息量損失較大。

    致謝感謝加拿大阿爾伯特大學(xué)可靠性實驗室提供的技術(shù)和條件支持。

    [1]徐曉濱,王玉成,文成林.評估診斷證據(jù)可靠性的信息融合故障診斷方法[J].控制理論與應(yīng)用,2011,28(4):504-510.

    Xu Xiaobin,Wang Yucheng,Wen Chenglin.Information-fusion Method for Fault Diagnosis Based on Reliability Evaluation of Evidence[J].Control Theory & Applications,2011,28(4):504-510.

    [2]王赟松,褚福磊, 何永勇, 等. 基于信息融合技術(shù)的發(fā)動機故障診斷的研究[J].內(nèi)燃機學(xué)報,2003,21(5):374-378.

    Wang Yunsong,Chu Fulei,He Yongyong,et al.Study on Fault Diagnosis for Automobile Electronically Controlled Engine Based on Data Fusion Technique[J].Transactions of CSICE,2003,21(5):374-378.

    [3]Otman B,Yuan X H.Engine Fault Diagnosis Based on Multi-sensor Information Fusion Using Dempster-Shafer Evidence Theory[J].Information Fusion,2007,8(4):379-386.

    [4]Niu G,Yang B S.Intelligent Condition Monitoring and Prognostics System Based on Data-fusion Strategy[J].Expert Systems with Applications,2010,37(12):8831-8840.

    [5]Peng H,Long F,Ding C.Feature Selection Based on Mutual Information:Criteria of Max-dependency,Max-relevance,and Min-redundancy[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2005,27(8):1226-1238.

    [6]李冰,張培林,任國全,等.基于互信息的滾動軸承故障特征選擇方法[J].測試技術(shù)學(xué)報,2009,23(2):183-188.

    Li Bing,Zhang Peilin,Ren Guoquan,et al.Features Selection for Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on Mutual Information[J].Journal of Test and Measurement Technology,2009,23(2):183-188.

    [7]Zhao Xiaomin.Data-driven Fault Detection,Isolation and Identification of Rotating Machinery:with Applications to Pumps and Gearboxes[D].Edmonton:University of Alberta,2012.

    [8]蔣玲莉,劉義倫,李學(xué)軍,等.基于SVM與多振動信息融合的齒輪故障診斷[J].中南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2010,41(6):2184-2188.

    Jiang Lingli,Liu Yilun,Li Xuejun,et al.Gear Fault Diagnosis Based on SVM and Multi-sensor Information Fusion[J].Journal of Central South University(Science and Technology),2010,41(6):2184-2188.

    [9]周榮義,鐘岸,任競舟,等.基于主成分分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的事故預(yù)測方法及應(yīng)用[J].中國安全科學(xué)學(xué)報,2013,23(7):55-60.

    Zhou Rongyi,Zhong An,Ren Jingzhou,et al.An Accident Forecasting Method of ANN Based on PCA and Its Application[J].China Safety Science Journal,2013,23(7):55-60.

    [10]Jolliffe I T.Principal Component Analysis[M].New York:Springer-Verlag,2002.

    [11]丁世飛,齊丙娟,譚紅艷.支持向量機理論與算法研究綜述[J].電子科技大學(xué)學(xué)報,2011,40(1):2-10.

    Ding Shifei,Qi Bingjuan,Tan Hongyan.An Overview on Theory and Algorithm of Support Vector Machines[J].Journal of University of Electronic Science and Technology of China,2011,40(1):2-10.

    [12]聶磊,黃圣國,舒平,等.基于支持向量機(SVM)的民用飛機重著陸智能診斷研究[J].中國安全科學(xué)學(xué)報,2009,19(7):149-154.

    Nie Lei,Huang Shengguo,Shu Ping,et al.Intelligent Diagnosis for Hard Landing of Aircraft Based on SVM[J].China Safety Science Journal,2009,19(7):149-154.

    [13]程軍圣,于德介,鄧乾旺,等.連續(xù)小波變換在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用[J].中國機械工程,2003,14(23):2037-3040.

    Cheng Junsheng,Yu Dejie,Deng Qianwang,et al.An Application of Continuous Wavelet Transform to Fault Diagnosis of Rolling Element Bearings[J].China Mechanical Engineering,2003,14(23):2037-3040.

    (編輯陳勇)

    Rolling Bearing Fault Feature Fusion Based on PCA and SVM

    Gu YingkuiCheng ZixinZhu Fanlong

    Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou,Jiangxi,341000

    To effectively reduce the dimension of rolling bearing fault features and improve the accuracy of diagnosis,the PCA and SVM were applied in the fusion of bearing fault features,and the corresponding decision-making process was presented.By using the fault feature extraction algorithm and eigenvector constructing methods which were proposed based on wavelet packet decomposition,the bearing vibration signals in different states were decomposed to get the 8-dimensional feature sets which could be used to characterize the running conditions of the bearing.The cumulative contribution rate of 95% principal components were extracted by using PCA method and were input into SVM classifier for identification.Results show that the fault feature dimensions of rolling bearing can be reduced from 8-dimensions to 5-dimensions,which can still characterize the bearing status effectively,and the computational complexity can be reduced.The fault diagnosis accuracy is higher than 97%,and the diagnosis time is short relatively.The identification accuracy of four bearing status from high to low in turn is normal, outer ring peel, roller peel and inner ring peel.It can ensure the safe operation of the equipment and provide theoretical basis for fast fault diagnosis.

    principal component analysis(PCA);support vector machine(SVM);feature fusion;fault diagnosis;rolling bearing

    2015-01-14

    國家自然科學(xué)基金資助項目(61164009, 61463021); 江西省自然科學(xué)基金資助項目(20132BAB206026);江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項目 (GJJ14420); 江西省青年科學(xué)家培養(yǎng)對象計劃資助項目(20144BCB23037)

    X928.03; TH165.3DOI:10.3969/j.issn.1004-132X.2015.20.014

    古瑩奎,男,1976年生。江西理工大學(xué)機電工程學(xué)院教授、博士。主要研究方向為機械裝備可靠性與健康管理。發(fā)表論文40余篇。承姿辛,女,1991年生。江西理工大學(xué)機電工程學(xué)院碩士研究生。朱繁瀧,男,1989年生。江西理工大學(xué)機電工程學(xué)院碩士研究生。

    猜你喜歡
    特征向量分類器故障診斷
    二年制職教本科線性代數(shù)課程的幾何化教學(xué)設(shè)計——以特征值和特征向量為例
    克羅內(nèi)克積的特征向量
    一類特殊矩陣特征向量的求法
    BP-GA光照分類器在車道線識別中的應(yīng)用
    電子測試(2018年1期)2018-04-18 11:52:35
    EXCEL表格計算判斷矩陣近似特征向量在AHP法檢驗上的應(yīng)用
    加權(quán)空-譜與最近鄰分類器相結(jié)合的高光譜圖像分類
    結(jié)合模糊(C+P)均值聚類和SP-V-支持向量機的TSK分類器
    因果圖定性分析法及其在故障診斷中的應(yīng)用
    基于LLE降維和BP_Adaboost分類器的GIS局部放電模式識別
    基于LCD和排列熵的滾動軸承故障診斷
    免费无遮挡裸体视频| 两个人的视频大全免费| 亚洲电影在线观看av| 女人久久www免费人成看片| 人人妻人人澡欧美一区二区| 日韩欧美精品v在线| av在线观看视频网站免费| 久久久国产一区二区| 丰满少妇做爰视频| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 久久这里有精品视频免费| 国产午夜福利久久久久久| 免费av毛片视频| 高清av免费在线| 一级二级三级毛片免费看| 亚洲成人久久爱视频| 国产精品一二三区在线看| 久久久精品免费免费高清| 亚洲欧美日韩东京热| 国产亚洲5aaaaa淫片| 国产亚洲午夜精品一区二区久久 | 成年人午夜在线观看视频 | 国内揄拍国产精品人妻在线| 一级二级三级毛片免费看| 熟女人妻精品中文字幕| 可以在线观看毛片的网站| 国产午夜福利久久久久久| 亚洲av.av天堂| xxx大片免费视频| 亚洲国产最新在线播放| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜 | 一级黄片播放器| 美女被艹到高潮喷水动态| 国产av码专区亚洲av| 亚洲怡红院男人天堂| 免费观看无遮挡的男女| 伊人久久国产一区二区| 三级经典国产精品| 国产成人免费观看mmmm| 亚洲最大成人手机在线| 免费人成在线观看视频色| 免费观看av网站的网址| 五月玫瑰六月丁香| 在线免费观看不下载黄p国产| 日韩一区二区视频免费看| 两个人的视频大全免费| 舔av片在线| 久久精品国产亚洲网站| 午夜免费男女啪啪视频观看| 国产真实伦视频高清在线观看| 成人漫画全彩无遮挡| 国产中年淑女户外野战色| 99久久精品一区二区三区| 边亲边吃奶的免费视频| 激情 狠狠 欧美| 免费在线观看成人毛片| 一个人看视频在线观看www免费| 只有这里有精品99| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 亚洲精品国产av蜜桃| 久久久久国产网址| 国产精品一及| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 久久亚洲国产成人精品v| 久久99精品国语久久久| 成人漫画全彩无遮挡| 久久精品久久久久久久性| 欧美日本视频| 2022亚洲国产成人精品| 国产精品一及| 一个人免费在线观看电影| 听说在线观看完整版免费高清| 日本免费a在线| 六月丁香七月| 人妻少妇偷人精品九色| 欧美成人午夜免费资源| 免费观看精品视频网站| 午夜福利高清视频| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 国产69精品久久久久777片| 亚洲无线观看免费| 国内揄拍国产精品人妻在线| 午夜老司机福利剧场| 国产 一区 欧美 日韩| 高清午夜精品一区二区三区| 色哟哟·www| 国产中年淑女户外野战色| 中国美白少妇内射xxxbb| 街头女战士在线观看网站| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 色视频www国产| 亚洲在久久综合| 国产精品福利在线免费观看| 在线观看免费高清a一片| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 久久久久久久久久久免费av| 搡女人真爽免费视频火全软件| 97热精品久久久久久| 在线观看人妻少妇| 久久热精品热| av在线播放精品| 亚洲久久久久久中文字幕| 波野结衣二区三区在线| 国产精品人妻久久久影院| 在线 av 中文字幕| 国产成人一区二区在线| 亚洲国产精品专区欧美| 亚洲欧美清纯卡通| 日韩欧美一区视频在线观看 | 亚洲av电影不卡..在线观看| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 国产精品一及| 熟女人妻精品中文字幕| 国产毛片a区久久久久| 99久久精品热视频| 少妇人妻精品综合一区二区| 白带黄色成豆腐渣| 国产成人福利小说| 晚上一个人看的免费电影| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜 | 欧美高清性xxxxhd video| 亚洲成人av在线免费| 久久久久久久久久黄片| 青春草国产在线视频| 伊人久久精品亚洲午夜| 国产成年人精品一区二区| 国产人妻一区二区三区在| 午夜免费男女啪啪视频观看| 又大又黄又爽视频免费| 简卡轻食公司| 久久久久久久久久久免费av| 成人特级av手机在线观看| 成人二区视频| 国产午夜福利久久久久久| 欧美另类一区| 亚洲av不卡在线观看| 国产男女超爽视频在线观看| 久久久久久国产a免费观看| 又爽又黄无遮挡网站| 成年版毛片免费区| 97在线视频观看| 亚洲一区高清亚洲精品| 欧美三级亚洲精品| 免费观看性生交大片5| 直男gayav资源| 国产午夜福利久久久久久| 激情五月婷婷亚洲| 亚洲av在线观看美女高潮| 亚洲欧美精品自产自拍| av在线蜜桃| 亚洲国产欧美人成| 久久久久久久久久久丰满| 欧美三级亚洲精品| 搡老乐熟女国产| 午夜精品国产一区二区电影 | 汤姆久久久久久久影院中文字幕 | 日韩在线高清观看一区二区三区| 免费电影在线观看免费观看| 免费黄色在线免费观看| 免费看光身美女| 精品久久久久久电影网| 免费观看无遮挡的男女| 一级毛片aaaaaa免费看小| 国产黄频视频在线观看| 在现免费观看毛片| 国产毛片a区久久久久| 亚洲18禁久久av| 国产亚洲一区二区精品| 国产高清不卡午夜福利| 免费看美女性在线毛片视频| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 婷婷色麻豆天堂久久| 日日摸夜夜添夜夜爱| 一级爰片在线观看| 日韩中字成人| 97精品久久久久久久久久精品| 久久久精品免费免费高清| 午夜福利网站1000一区二区三区| 99久久精品热视频| 一二三四中文在线观看免费高清| 国产视频内射| 国产午夜精品一二区理论片| 男人舔女人下体高潮全视频| 国产美女午夜福利| 精品不卡国产一区二区三区| 在线观看美女被高潮喷水网站| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 日日啪夜夜撸| 美女cb高潮喷水在线观看| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 亚洲18禁久久av| 免费看av在线观看网站| 中文天堂在线官网| 亚洲精品久久午夜乱码| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 婷婷色综合大香蕉| 99久国产av精品国产电影| 中文资源天堂在线| 久久人人爽人人爽人人片va| 高清在线视频一区二区三区| 深夜a级毛片| 亚洲最大成人手机在线| 一个人看视频在线观看www免费| 亚洲精品色激情综合| 国产视频内射| 男的添女的下面高潮视频| 久久精品久久精品一区二区三区| 午夜免费观看性视频| 男人舔女人下体高潮全视频| 成年免费大片在线观看| 在线观看av片永久免费下载| 一本久久精品| 免费大片黄手机在线观看| 一级片'在线观看视频| 一级av片app| 亚洲电影在线观看av| 午夜亚洲福利在线播放| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片 精品乱码久久久久久99久播 | 嘟嘟电影网在线观看| 永久网站在线| 日韩av在线大香蕉| 波多野结衣巨乳人妻| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 成人性生交大片免费视频hd| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 国产黄频视频在线观看| 日韩 亚洲 欧美在线| 三级经典国产精品| 嫩草影院新地址| 免费观看精品视频网站| 国产精品一及| 丝瓜视频免费看黄片| 男女啪啪激烈高潮av片| 国产精品熟女久久久久浪| 一个人看视频在线观看www免费| 一级片'在线观看视频| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 久久久久久九九精品二区国产| 久久韩国三级中文字幕| 97超碰精品成人国产| 久久久久久久久大av| 亚洲成人久久爱视频| 大陆偷拍与自拍| 观看美女的网站| 亚洲三级黄色毛片| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 国产一级毛片在线| 国产av在哪里看| 日韩亚洲欧美综合| 大陆偷拍与自拍| 日本免费a在线| 成人欧美大片| 午夜激情久久久久久久| 免费黄频网站在线观看国产| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 免费在线观看成人毛片| 日韩人妻高清精品专区| 一二三四中文在线观看免费高清| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久 | 欧美丝袜亚洲另类| 国产成人freesex在线| 亚洲精品乱久久久久久| 日本三级黄在线观看| 街头女战士在线观看网站| 男人爽女人下面视频在线观看| 成人亚洲精品一区在线观看 | av免费观看日本| 国产黄色视频一区二区在线观看| 精品熟女少妇av免费看| 欧美成人一区二区免费高清观看| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 日本免费a在线| 丝瓜视频免费看黄片| 天堂中文最新版在线下载 | 少妇人妻一区二区三区视频| 国模一区二区三区四区视频| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 亚洲美女视频黄频| 在线免费十八禁| 亚洲欧美成人精品一区二区| 日韩欧美精品v在线| 天天躁日日操中文字幕| av黄色大香蕉| 麻豆久久精品国产亚洲av| 久久久国产一区二区| 亚洲人与动物交配视频| 日韩成人伦理影院| 欧美bdsm另类| 六月丁香七月| 青春草视频在线免费观看| 午夜福利在线在线| 欧美激情在线99| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 日韩av不卡免费在线播放| 一级毛片久久久久久久久女| 免费黄网站久久成人精品| 免费观看av网站的网址| 精品一区在线观看国产| 天堂俺去俺来也www色官网 | 精品久久国产蜜桃| 免费人成在线观看视频色| 丰满人妻一区二区三区视频av| 精品久久久久久成人av| 看非洲黑人一级黄片| 国产视频内射| 街头女战士在线观看网站| 97精品久久久久久久久久精品| 国内精品美女久久久久久| 好男人视频免费观看在线| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 一区二区三区四区激情视频| 国产成人freesex在线| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 国产视频首页在线观看| 欧美变态另类bdsm刘玥| 国产亚洲最大av| 精品一区二区三卡| 亚洲内射少妇av| 天堂网av新在线| 美女国产视频在线观看| 精品久久久久久久久久久久久| 最新中文字幕久久久久| 久久久久久久国产电影| 亚洲自拍偷在线| 欧美xxxx性猛交bbbb| 亚洲av日韩在线播放| 日本一二三区视频观看| 国内精品美女久久久久久| 亚洲精品国产av成人精品| 国产男女超爽视频在线观看| 最后的刺客免费高清国语| 伦理电影大哥的女人| 校园人妻丝袜中文字幕| 十八禁网站网址无遮挡 | 99热这里只有精品一区| 久久热精品热| 午夜老司机福利剧场| 免费大片黄手机在线观看| 天美传媒精品一区二区| 黄色配什么色好看| 丝袜美腿在线中文| 岛国毛片在线播放| 成人午夜高清在线视频| 国产精品.久久久| 久久97久久精品| 搞女人的毛片| 久久精品久久精品一区二区三区| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 搞女人的毛片| 两个人视频免费观看高清| 欧美激情国产日韩精品一区| 久久97久久精品| 亚洲欧美日韩东京热| 亚洲精品久久午夜乱码| 亚洲色图av天堂| 一个人观看的视频www高清免费观看| 黄色配什么色好看| 大片免费播放器 马上看| 三级经典国产精品| 插阴视频在线观看视频| 国产精品久久久久久久电影| 一区二区三区乱码不卡18| 波野结衣二区三区在线| 亚洲精品国产av成人精品| 在线天堂最新版资源| 日韩欧美精品免费久久| 亚洲第一区二区三区不卡| 毛片女人毛片| 精品人妻偷拍中文字幕| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 男女啪啪激烈高潮av片| 色视频www国产| 91aial.com中文字幕在线观看| 亚洲成人一二三区av| av播播在线观看一区| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 国产三级在线视频| 国产v大片淫在线免费观看| 婷婷色综合大香蕉| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 国产成人91sexporn| 直男gayav资源| 亚洲av.av天堂| 丝袜喷水一区| 精品久久久久久久久av| 国产精品不卡视频一区二区| 18禁在线播放成人免费| 亚洲欧美日韩东京热| 69av精品久久久久久| 亚洲经典国产精华液单| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 精品国产露脸久久av麻豆 | 少妇高潮的动态图| 一级毛片我不卡| 日本-黄色视频高清免费观看| 99久国产av精品国产电影| 成人毛片60女人毛片免费| 久久久久精品性色| 免费看a级黄色片| 干丝袜人妻中文字幕| 亚洲成人中文字幕在线播放| 亚洲图色成人| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 国产伦精品一区二区三区四那| 国产高清国产精品国产三级 | 国产欧美日韩精品一区二区| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 色5月婷婷丁香| 一夜夜www| 成年版毛片免费区| 国产亚洲av嫩草精品影院| 身体一侧抽搐| 午夜激情福利司机影院| 日韩欧美精品v在线| 午夜精品国产一区二区电影 | 久久精品综合一区二区三区| 特级一级黄色大片| av国产久精品久网站免费入址| 人体艺术视频欧美日本| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 亚洲精品,欧美精品| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 日韩制服骚丝袜av| 国产日韩欧美在线精品| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 99re6热这里在线精品视频| 国精品久久久久久国模美| 国产高清不卡午夜福利| 国产淫片久久久久久久久| 亚洲精品视频女| 亚洲精品中文字幕在线视频 | 如何舔出高潮| 99久久中文字幕三级久久日本| 亚洲三级黄色毛片| 深爱激情五月婷婷| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜 | 亚洲精品456在线播放app| 五月伊人婷婷丁香| 免费黄频网站在线观看国产| 成人特级av手机在线观看| 欧美人与善性xxx| 天天躁日日操中文字幕| 国内精品美女久久久久久| 亚洲精品第二区| 精华霜和精华液先用哪个| 高清在线视频一区二区三区| 国产精品三级大全| 精品少妇黑人巨大在线播放| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 日本-黄色视频高清免费观看| 熟女人妻精品中文字幕| 免费观看a级毛片全部| 亚洲国产精品国产精品| 国产精品三级大全| 看免费成人av毛片| 亚洲最大成人手机在线| 蜜臀久久99精品久久宅男| 又爽又黄无遮挡网站| 久久久成人免费电影| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 我要看日韩黄色一级片| 欧美不卡视频在线免费观看| 日韩亚洲欧美综合| 国产精品无大码| 高清在线视频一区二区三区| 国产亚洲午夜精品一区二区久久 | 日本午夜av视频| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 亚州av有码| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 日韩成人av中文字幕在线观看| 在线a可以看的网站| 好男人在线观看高清免费视频| 神马国产精品三级电影在线观看| 熟妇人妻不卡中文字幕| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 国产成人午夜福利电影在线观看| 午夜亚洲福利在线播放| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 少妇熟女欧美另类| 亚洲欧洲国产日韩| 亚洲丝袜综合中文字幕| 久久99热这里只频精品6学生| 国产av码专区亚洲av| 国产成人aa在线观看| 亚洲欧美日韩无卡精品| 国产色爽女视频免费观看| 搡老乐熟女国产| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜 | 九九在线视频观看精品| 99热全是精品| 久久久成人免费电影| 秋霞伦理黄片| 欧美激情在线99| 亚洲av日韩在线播放| 欧美3d第一页| 亚州av有码| av在线亚洲专区| 亚洲国产最新在线播放| 日日啪夜夜撸| 天堂影院成人在线观看| 日韩强制内射视频| 久久久久久久久久人人人人人人| 少妇人妻精品综合一区二区| 亚洲美女视频黄频| 少妇的逼水好多| 国产亚洲精品久久久com| 亚洲精品视频女| 高清毛片免费看| 少妇的逼好多水| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 婷婷色综合www| 2021天堂中文幕一二区在线观| av黄色大香蕉| 舔av片在线| 国产老妇女一区| 免费在线观看成人毛片| 亚洲av男天堂| 亚洲欧美成人精品一区二区| 欧美日韩国产mv在线观看视频 | 精品一区二区三区人妻视频| 亚洲精品第二区| 成人国产麻豆网| 日韩欧美一区视频在线观看 | av网站免费在线观看视频 | 2022亚洲国产成人精品| av黄色大香蕉| 一级二级三级毛片免费看| 在线天堂最新版资源| 国产亚洲一区二区精品| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 日韩欧美一区视频在线观看 | 国产乱人视频| 免费黄网站久久成人精品| 久久久久久国产a免费观看| 亚洲色图av天堂| 国产麻豆成人av免费视频| 成人国产麻豆网| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| videossex国产| 国产亚洲5aaaaa淫片| 国产亚洲av片在线观看秒播厂 | 一级毛片aaaaaa免费看小| 一二三四中文在线观看免费高清| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 日本三级黄在线观看| 国产亚洲最大av| 人体艺术视频欧美日本| 啦啦啦啦在线视频资源| 亚洲国产欧美在线一区| www.av在线官网国产| 水蜜桃什么品种好| 色综合亚洲欧美另类图片| 人人妻人人看人人澡| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 中文欧美无线码| 国产一区有黄有色的免费视频 | 国产午夜精品一二区理论片| 亚洲国产最新在线播放| 街头女战士在线观看网站| 欧美一级a爱片免费观看看| 久久97久久精品| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 丝瓜视频免费看黄片| 久久久精品欧美日韩精品| 国产有黄有色有爽视频| 91精品国产九色| 精品久久国产蜜桃| 国产高清不卡午夜福利| 日本黄色片子视频| 天堂√8在线中文| 网址你懂的国产日韩在线| 久久精品夜色国产| 国产成人免费观看mmmm| 内射极品少妇av片p| 简卡轻食公司| 亚洲国产精品专区欧美| 国产伦在线观看视频一区| 亚洲最大成人手机在线| 又大又黄又爽视频免费| 亚洲精品一二三| 国产精品熟女久久久久浪| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 国产午夜精品一二区理论片| 春色校园在线视频观看| 亚洲精品成人久久久久久| 欧美潮喷喷水| 午夜老司机福利剧场| 日本色播在线视频| 成年女人在线观看亚洲视频 | 免费黄频网站在线观看国产| 最近中文字幕高清免费大全6| 久久久亚洲精品成人影院| 高清在线视频一区二区三区| 日韩成人av中文字幕在线观看| 一区二区三区高清视频在线| 高清在线视频一区二区三区| 搡老妇女老女人老熟妇| 精品人妻偷拍中文字幕| 观看免费一级毛片| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 汤姆久久久久久久影院中文字幕 | 久久久成人免费电影| 搞女人的毛片| 国产黄色视频一区二区在线观看| 美女黄网站色视频| 伦理电影大哥的女人| 麻豆av噜噜一区二区三区|