舰船声学故障识别中的样本扩容机理与容量控制研究

项目名称： 舰船声学故障识别中的样本扩容机理与容量控制研究

项目编号： No.51205404

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 机械、仪表工业

项目作者： 章林柯

作者单位： 武汉理工大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 如何在样本不充分的条件下正确识别舰船声学故障尚未得到有效解决。项目组前期研究表明，信息扩容是解决样本不完备问题的根本途径，但是，扩容过程中可能会出现新的"信息对冲"现象而导致结果适得其反。本项目聚焦研究舰船声学故障识别中的样本扩容问题，主要是：（1）探究样本扩容的机理，进而结合舰船振动噪声基本特征的深入分析，给出基于舰船复杂系统声学建模和数据挖掘的扩容新样本生成模型，确保后续样本的生成质量；（2）推导出信息扩容一般意义上的容量控制准则，研究基于信息熵结合"直推置信机"的声学故障样本容量控制方法，以实现对扩容得到的样本数量进行有效的控制；（3）提出有机融合"样本生成方法"和"容量控制方法"的声学故障样本扩容模型，结合典型环境试验，探讨扩容样本与实测样本的一致性评价问题。项目的研究成果不但对于提高舰船隐身性能具有重要意义，同时对于信息扩容和小样本模式识别理论的研究也具有推动作用。

中文关键词： 声学故障；小样本；信息扩容；可信度；信息熵

英文摘要： The item of ship acoustic fault identification with small samples condition have not been dealt with effectively. The prevenient research results show that the information expansion method is an ultimate approach to solve small sample problem. However,the

英文关键词： acoustic fault；small sample；information expansion；confidence；information entropy