水下瞬态信号的检测与识别

对于水下瞬态信号这种突发性很强、持续时间又非常短、且出现后一般不再重复的信号,如何才能进行全自动的快速有效的检测与识别,是近期国内外研究的热点。针对水下目标快速变速所产生的瞬态信号的自动检测与识别问题,传统信号处理方法难以适用,文中引入了图像处理的有关理念和技术,提出了"取重心处理"的方法,并提出了一种便于工程实现的快速算法。对海试数据的分析结果表明,该方法稳定可靠,有望应用于工程实践中。     

基于声发射信号与BP神经网络的煤粉粒径识别研究

煤粉粒径的测量是燃煤电站一项重要的工作。针对目前筛分法存在的缺点,提出了一种结合声发射信号与BP神经网络在线识别煤粉粒径的方法。在频域中对噪声信号与煤粉声发射信号进行比较,确定了信号中反映煤粉粒径的频率区间,并利用小波包置零方法对信号进行去噪,在信噪比与信号平滑度方面比较了几种常用小波函数的去噪效果。通过功率谱分析发现了信号能量随煤粉粒径的变化特征。最后提取信号能量特征,利用BP神经网络对煤粉粒径进行识别。研究结果表明,结合声发射信号与BP神经网络识别煤粉粒径,可以获得良好的效果。     

Hilbert-Huang变换在瞬态信号检测中的应用

空投物体入水时产生具有时域冲击特性的信号,一般称之为瞬态信号。Hilbert-Huang变换可通过经验模态分解和Hilbert谱分析两种方法,从时频角度对瞬态信号进行分析。介绍了Hilbert-Huang变换的基本原理,建立了瞬态信号的数学模型,提出了基于Hilbert-Huang变换的信号重构瞬态信号检测方法,并与传统能量检测器的性能进行了对比分析,最后通过软件仿真和湖试数据处理验证了该方法的可行性和有效性。     

利用间歇混沌检测含噪未知频率信号的研究

研究发现被测信号频率和干扰噪声变化都会引起间歇混沌间隔的变化,通过仿真实验分析了被测信号频率和干扰噪声对间歇混沌特征影响的相互关联关系,从理论上分析了被测信号频率和相角变化对间歇混沌特征的影响,提出了一种利用间歇混沌特征变化测量含噪未知频率信号的方法,设计了有噪声和无噪声两种环境中对声波信号频率的检测实验。实验结果显示与Duffing混沌系统相比,利用Liu-cos混沌系统间歇混沌检测含噪未知频率信号的效果更好。     

瞬态信号测试的自适应采样策略

本文研究了瞬态信号测试过程中采样原理和采样设计所面临的基本问题，依据多项式预测器的数学模型，研究提出适用于瞬态信号测试的自适应采样策略，给出零阶和一阶自适应采样算法，并给出了软件模拟结果。     

5种新混沌弱信号检测系统设计

为了进一步改进混沌弱信号检测系统的性能,设计了5种新的高灵敏度复合混沌弱信号检测系统,并选择其中一种与目前广泛使用的Duffing混沌弱信号检测系统进行了对比分析,结果显示新复合混沌系统可以克服Duffing混沌弱信号检测系统出现的3个难题:被检测信号消失后混沌状态无法快速自动回复、大周期状态不稳定以及混沌状态和大周期状态难以区分。通过使用Jacobian矩阵和特征方程的分析,显示了新复合混沌系统比Duffing混沌系统更为有效。与传统弱信号检测方法相比,新复合混沌系统电路简单、具有更低的信噪比和检测信号门限。理论分析和实验显示了新复合混沌系统的特性。     

基于混沌理论的心音信号非线性动力学分析

摘要：为了从非线性动力学的角度对心音进行分析,提出了一种基于混沌理论的心音信号的分析方法。首先,计算心音信号的关联维数及最大Lyapunov指数,获取了心音信号递归图和递归定量分析参数;然后,通过13例健康人和13例二尖瓣狭窄病人的心音对其进行分析验证。结果表明：正常及二尖瓣狭窄心音信号的混沌特征具有显著性差异,该方法为实现二尖瓣狭窄的早期辅助诊断提供了依据。     

混沌同步控制策略构造方法研究

水下辐射噪声中的低频线谱是影响潜艇声隐身性能的主要因素,线谱混沌化控制技术通过处于混沌状态的非线性隔振系统将低频线谱转换为宽频混沌谱,可以实现频谱重构并降低线谱强度。前期研究表明,利用广义混沌同步方法可以实现变工况下隔振系统的持续混沌化,在某些情况下还能显著减小振幅,为线谱混沌化控制理论提供了新思路。然而,目前要利用广义混沌同步产生小振幅的持续混沌运动,只能通过"试错"来选择合适的混沌同步控制策略,还没有形成系统的方法。为此,提出了一种混沌同步控制策略构造方法。结合耦合Duffing隔振系统对该构造方法进行验证和说明,并将该方法应用于两自由度非线性隔振系统。     

几种水声瞬态信号检测算法的比较研究

对于空投浮标、鱼雷等反潜武器的入水瞬态信号进行检测一直是水声对抗领域的一项关键技术。本文针对入水瞬态信号介绍了4种常用的统计量检测方法,并通过蒙特卡洛仿真和湖试数据处理比较了4种检测方法的检测效果,分析了各自的特点,对水声瞬态信号检测具体工程应用具有较好的参考价值。     

转子-轴承系统混沌运动的神经网络反馈控制方法

用神经网络技术对刚性Jeffcott转子-轴承系统进行混沌滞延反馈控制研究。研究结果表明,当转子-轴承系统进入混沌状态后,引入时间滞延反馈控制信号,可以消除转子-轴承系统的混沌振动,使嵌入在混沌吸引子中的不稳定周期轨道回到稳定周期轨道上。采用间接误差计算的BP神经网络学习方法和自适应学习率BP算法结合而形成的改进型BP神经网络方法,可以快速搜寻到次优化的滞延反馈控制强度,从而即时有效地消除转子-轴承系统的混沌振动。一旦混沌振动回归稳态周期振动,则反馈控制信号自动消失。该方法为控制转子-轴承系统的振动状态提供了理论依据,特别是对工程实际转子系统有实用价值。     

水声瞬态信号的幅度估计

1.引言 水面舰、潜艇及鱼雷等水声运动目标的瞬态信号波形虽然比较复杂,但其包络有一定的规律或一定的趋势,所以包络分析[1]是水声瞬态信号分析的一种常用方法.本文根据水声瞬态信号包络的统计特性,通过对接收信号的统计处理和相对拟合优度选择,以估计出受噪声污染的瞬态信号的包络.并进行了仿真信号的包络估计,取得了较好的效果.     

Liu-cos混沌系统在声波弱信号检测中的应用

针对混沌三维弱信号检测系统的特点,设计了一种傅里叶变换和李雅普诺夫算法相结合的收敛性判别算法,证明了三维Liu-cos混沌系统对于声波弱信号检测具有广域性并且当输入声波信号幅值大于临界阈值时,系统变量x输出平衡于输入的周期摄动力信号, 系统变量y和z的输出收敛于零,临界阈值具有唯一性。解决了传统Duffing混沌系统应用于声波弱信号检测时,系统变量x和y输出不收敛、只能进入窄域检测等问题。构造了Duffing混沌系统和三维Liu-cos混沌系统的实际声波检测实验,分析了混沌系统在实际声波检测过程中的性能。     

基于小波变换的Page-Test水声瞬态信号检测

针对鱼雷、空投浮标、火箭助飞深弹等反潜武器入水瞬间产生的水声瞬态信号所具有的持续时间短、信噪比低、突发和不稳定等特点,以传统的Page—Test检测器为基础,提出了一种新的水声瞬态信号检测方法．该方法首先对采集的水声信号进行小波去噪,去除信号中的随机频谱成分,提高信噪比,然后利用Page—Test检测器进行检测．仿真结果表明,该方法可在低信噪比条件下有效地提取出瞬态信号的起始位置,其处理效果明显优于传统的Page—Test检测方法．     

水下近场目标声探测系统设计研究

为对水下近场目标进行定位和识别,设计了一种小型水下近场目标声探测系统。该系统采用水听器十字阵对目标进行被动方位估计和主动声纳测距相结合的工作方式。为验证声纳探测系统设计的可行性,设计了一个水下目标方位估计的水池实验,该实验系统利用LabVIEW便捷的数据采集和存储功能及MATLAB对算法的强大仿真能力,方便地实现了对水声信号的采集和分析。这种探测系统的设计可为水听器布阵和相关算法的选择提供参考。     

基于双线性时间-频率分布的瞬时信号探测技术

针对复杂背景条件下瞬时信号的探测,提出一种新的无混叠双线性时间-频率分布方法,该方法能够避免常用的双线性时频分布中的频率混叠与信息丢失,有效减小交叉项干扰,而且具有较高的时频分辨率.通过数字模拟实验与齿轮箱故障信号检测,验证了新的双线性时间-频率分布对复杂信号中瞬时分量的探测效果.     

焊接过程声信号在线检测技术现状与展望

基于焊接过程声信号的声学检测技术是一种实时采集和检测缺陷的有效方法,对材料内部结构变化反映明显。概述了常规焊接缺陷无损检测方法的优缺点,对焊接过程声信号的分类和声信号采集系统进行了论述,分析总结了声发射信号和可听声信号的发声机理、检测原理和信号处理方法,并阐述其在焊接质量在线检测领域的研究现状及应用,特别是焊接缺陷、熔滴过渡形式和熔透状态的识别与预测。为了满足在线检测要求,包含声学检测在内的多传感信息融合焊接系统研究是关键,智能传感、信号处理、自动控制与人工智能技术的进一步研究能促进焊接产业的长足发展。     

带有余弦函数的三维混沌弱信号检测系统及电路实现

从理论上分析了二维Duffing弱信号检测系统变量输出在混沌和周期态之间交替转换。发现一种新的三维混沌弱信号检测系统生成规则,以生成4种检测系统之一的三维Liu-cos混沌系统为例,采用傅里叶变换等方法从理论上验证了新生成的三维混沌弱信号检测系统输出信号具有广域收敛性,解决了二维Duffing混沌弱信号检测系统不能广域检测和输出信号不收敛问题;新设计的三维Liu-cos混沌弱信号检测电路空中声波实验显示可抗低频声波干扰,检测性能优于二维Duffing混沌电路和新设计的Duffing＋滤波器电路,水中实验显示三维Liu-cos混沌弱信号检测电路可抗高频水声干扰,可检测波形畸变的水声信号。     

基于RBF-NN近似模型的地铁钢轨探伤车转向架悬挂参数多目标优化#br#

以某地铁钢轨探伤车为研究对象,利用多体动力学软件UM建立车辆-轨道耦合动力学模型,分析探伤车在直线、曲线两种工况下的运行平稳性、安全性和曲线通过能力,为后续悬挂参数多目标优化提供原始数据支撑。基于MATLAB编程建立UM-ISight 联合仿真平台,在ISight 中以转向架一、二系悬挂刚度、阻尼等为目标参数,通过最优拉丁超立方法进行参数组合样本设计,并在此基础上构建符合精度要求的径向基函数神经网络(RBF-NN)近似模型,最后通过多目标优化算法NSGA-Ⅱ对近似模型进行寻优计算,得到最优的转向架悬挂参数组合。结果表明,所建近似模型具有较高的拟合精度,优化后车辆平稳性指标都得到明显改善,最多可降低35.39 %,且车辆的脱轨系数、轮轨横向力、轮轴横向力、轮重减载率等曲线通过性能指标也有不同程度好转。     

水声信号LOFAR谱图的线谱迹图象处理

本文提出了一种对水声信号功率谱瀑布图(L0FAR谱图)的图象处理方法,采用半领域法和区域检测法来滤除因水声信号随机干扰引起的图象噪声,净化LOFAR谱图中的线谱迹.对实际水声信号的处理结果表明,本文方法有明显的去噪效果.     

基于声信号的轴承故障诊断方法

机械设备在运行过程中的声音包含了大量的机构运行状态信号，本文采用相关分析，小波变换原理，从应用的角度出发，对滚动轴承故障声信号进行时频分析。通过对声信号的多尺度分解和重构，分离出由故障造成的声信号突变。试验表明，该方法具有较好的可靠性和有效性。