快速独立分量分析法识别结构模态参数研究

采用快速独立分量分析(FastICA)算法,快速、准确地识别结构模态参数.该算法以模态响应之间的独立性为依据构建出目标函数,并以此目标函数为基准采用ICA算法对结构输出信号进行分离,而得到结构振型向量.进而通过单模态识别技术-希尔伯特(Hilbert)变换,识别出结构的频率和阻尼比.最后通过白噪声激励下六层框架结构的模态参数识别,验证了快速独立分量分析算法识别结构模态参数的可行性和鲁棒性.     

动态纹理背景的建模

针对室外条件下动态纹理背景,采用自回归运动平均(ARMA)模型建立背景模型,并引入快速增量主元分析(IPCA)算法对模型进行降维,并辨识其中参数,实现最大似然估计.运用增量主元分析算法,不需要估算协方差矩阵,直接可以递增地得到特征向量和奇异值,计算出样本序列的主要元素.完成参数辨识后,ARMA模型可以合成无限长度的预测图像序列.最后,仿真实验证明了算法的有效性.     

经验模态分解神经网络的研究与应用

为更有效对非线性信号进行识别,提出一种经验模态分解神经网络模型,实现经验模态分解算法与卷积神经网络模型的紧耦合.在EMD层利用经验模态分解算法完成信号的自适应分解;引入权重参数,将分解得到的本征模函数依据其对识别的重要性进行自适应加权重构提取特征,增强时域特征提取能力;将提取的特征通过Softmax层完成信号的识别.将该网络模型应用于美国麻省理工学院提供的MIT-BIH心律失常数据库,对心律失常信号的识别准确率为99.38％,高于其它算法的识别准确率,验证了该模型的有效性.     

基于深度学习的桥梁裂缝检测算法研究

传统的图像处理算法不能很好地对桥梁裂缝进行检测,而经典的深度学习模型直接用于桥梁裂缝的检测,效果不甚理想.针对这些问题,本文提出了一种基于深度学习的桥梁裂缝检测算法.首先,利用滑动窗口算法将桥梁裂缝图像切分为较小的桥梁裂缝面元图像和桥梁背景面元图像,并根据对面元图像的分析,提出一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks,CNN）的DBCC（Deep bridge crack classify）分类模型,用于桥梁背景面元和桥梁裂缝面元的识别.然后,基于DBCC分类模型结合改进的窗口滑动算法对桥梁裂缝进行检测.最后,采用图像金字塔和感兴趣区域（Region of interest,ROI）结合的搜索策略对算法进行加速.实验结果表明:与传统算法相比,本文算法具有更好的识别效果和更强的泛化能力.     

基于运动放大的振动结构的模态识别

快速准确地获取结构的振动信息是确定结构模态参数的关键。随着计算机视觉和高速相机技术的发展,视觉测量振动逐渐受到人们的重视。对一种可检测结构微小运动的计算机视觉技术进行了研究,并将最新的实时运动放大算法用于振动结构的模态识别。此算法可在不提取位移的情况下直接展示振动结构的模态特征。为了验证提出方法的可行性,以悬臂梁为例搭建了加速度计和高速相机的模态识别实验系统,并依据理论模态对其实验数据进行模态置信准则(MAC)检验。分析实验结果表明：提出的方法可以识别振动结构的模态参数。     

基于改进FOA的风机叶片结构损伤检测

为解决风轮叶片多损伤情况下的结构损伤识别问题,提出一种基于单元模态应变能变化率和改进果蝇优化算法的分步损伤判别方法。该方法首先采用单元模态应变能变化率对损伤进行初步判定,然后利用果蝇优化算法对损伤位置和程度进行精确识别。由于传统果蝇优化算法极易陷入局部最优问题,则对其进行了改进。结果表明:采用单元模态应变能变化率可以有效识别出可能的损伤单元,在此基础上用改进果蝇优化算法可以更精确地识别结构损伤位置和程度,同时采用改进果蝇优化算法的识别精度明显优于简单果蝇优化算法。     

基于WORKBENCH的某型号平衡重式叉车减振设计

为解决某型号叉车车架在发动机怠速运转时振动过大的问题,本文采用商用有限元分析软件WORKBENCH建立了该型号叉车车架的有限元计算模型。分析了该车架自由模态频率,并与实验测试结果进行了对比,二者良好的一致性验证了本文有限元模型的正确性。而且计算了车架相关板件厚度对车架频率的影响,通过选择合适厚度的板件,使其模态频率避开发动机怠速运转激励频率。降低了车架振动。     

基于粗糙集与计划识别的威胁估计方法

威胁估计过程中随有大量不确定性的信息,但需要对敌方计划进行快速识别。将粗糙集理论与计划识别相结合,提出一种基于粗糙集的计划识别方法。建立了粗糙集的多属性快速计划识别模型,给出了计算方法,并用实例验证了模型的快速有效性和正确性。实验结果说明,该模型可以提高威胁估计的效率,进而为提高模式匹配的效率提供一种新方法。     

基于模态参数及小波变换的旋转梁结构损伤识别

本文采用旋转悬臂梁模型模拟旋翼直升机桨叶结构,并对其开展损伤识别问题研究.首先,基于有限元方法,采用Hamilton变分原理,建立旋转结构的动力学模型,通过对比理论和实验的结果验证模型的正确性.其次,利用不同模态参数(位移模态、应变模态)对旋转悬臂梁结构进行损伤识别研究.最后,针对位移模态,基于小波变换的奇异性分析特性,研究通过小波系数辅助损伤识别的方法.计算结果表明,对于旋转结构,应变模态的损伤识别效果较好,而位移模态若结合小波变换的奇异性分析,同样可以实现较为准确的损伤识别效果.     

基于压缩采样和模态分析的冲击载荷反演研究

近年来,许多学者针对大型飞行器结构的冲击载荷识别进行研究,以期提高这些结构的安全性、降低维护费用、延长使用寿命.在大型结构健康监测中,如何快速、准确地获得冲击力是一个值得深入研究的问题.提出了基于数据的模态分析方法,取代基于有限元分析的模态分析方法,解决传统载荷反演需要依赖结构力学模型的问题;并引入压缩采样理论,基于压缩采样理论提出了一种冲击载荷识别方法,其中包含了稀疏模型,即采样矩阵,还包含重构优化模型;该方法可以解决存储及传输的响应数据过于庞大的问题.最后,用一块大型航空铝板仿真实验来举例说明该冲击力识别方法,结果显示,该方法能够快速、准确地识别出作用在大型结构上的冲击力.     

基于ARMA NExT和稳定图方法的飞行器工作模态指示研究

研究了基于飞行遥测数据,使用环境激励模态辨识方法辨识系统的模态参数时,挑选真实模态的方法.首先,详细介绍了ARMA-NEx T环境激励模态辨识方法的理论.接着,给出了模态指示因素,并详细分析了基于稳定图方法、频域和时频分析方法的真实模态筛选的方法.最后通过算例研究了飞行模态筛选的过程.研究发现,通过该方法得出结果与频域和时频分析结果基本一致.     

微型双模式耐蚀压力传感器设计及特性分析

本文提出一种微型双模式耐蚀压力传感器设计并分析其测试特性,能够实现静态力和瞬时力的同步测量。该传感器由基于低温共烧陶瓷的压阻测量单元和基于硅橡胶的电容测量单元构成。并由压阻测量单元实现静态力的测量,电容测量单元实现瞬时力的测量。文中分别计算了压阻测量单元和电容测量单元的数学分析模型,并通过有限元仿真研究传感器的静态特性和模态响应,考量传感器结构参数对其测量性能的影响。     

采用SVD-NMF的管道泄漏信号去噪算法

在管道泄漏检测中,压力信号中的噪声干扰会降低传统互相关法的定位精度。传统的去噪算法对环境的适应性差,去噪效果不理想。为此,提出了一种奇异值分解SVD( Singular Value Decomposition)与非负矩阵分解NMF( Nonnegative Matrix Factorization)相结合的管道泄漏信号去噪算法。该方法首先通过奇异值分解确定非负矩阵分解的阶数并对其初始化;然后,采用改进的非负矩阵分解算法对原信号进行迭代分解,获得去噪信号;最后,对去噪信号进行处理后通过互相关计算时延,并结合泄漏信号的传播速度实现泄漏定位。大量实验结果表明,SVD￣NMF算法能够显著降低迭代次数,提高去噪速度;同时在泄漏检测中,能够达到去除噪声干扰,提高定位精度的目的。     

水下基于层级的约束加权最小二乘时差定位

针对距离无关定位算法与距离相关定位算法中定位精度的问题,分析了误差对定位性能的影响及影响误差的因素,在最小二乘定位算法的基础上,提出了一种基于层级结构的约束加权最小二乘时差定位算法。该算法利用AUV( Autonomous Underwater Vehicle)对水下节点进行分层,使得具有层级和深度信息的信标节点升降至未知节点所在平面,从而将三维定位转换为二维定位,降低了算法的复杂度,同时避免了距离未知节点较远的信标节点对定位的影响,提高了测距精度,使定位误差进一步降低。仿真结果表明,该算法在位置误差较小的情况下,可以明显地提高定位精度。     

WSNs环境下基于高斯混合容积卡尔曼滤波的移动机器人定位算法

针对移动机器人的定位问题,提出一种面向无线传感器网络WSNs( Wireless Sensor Networks)环境下,结合高斯混合容积卡尔曼滤波( GM￣CKF)优化的定位算法。将WSNs对移动机器人的观测、机器人自身对环境特征的观测以及机器人自身运动控制量进行数据融合,并利用带有门限判别和选择性高斯分割的GM￣CKF算法,对机器人的预估位置实施预测修正,降低计算求解的空间维数,提高定位精度。仿真实验结果表明,所提出的方法比传统机器人自定位法定位精度有所提高,算法精度较标准的CKF算法提高了39.11％,比EKF算法提高了65.81％。     

一种采煤机组合定位系统及实验研究

综采工作面采煤机定位定姿技术,是液压支架跟机自动化和采煤机记忆截割的基础。采用捷联惯导监测采煤机姿态、速度及位置等运动参量,结合无线锚节点与移动节点间几何位置与局域信号对偶映射,建立了捷联惯导与无线传感器网络耦合模型,采用C＃＋MATLAB＋SQL交互式软件构建了采煤机组合定位系统,在采煤机、液压支架和刮板输送机“三机”平台上进行采煤机定位定姿性能研究。实验结果表明：捷联惯导能够有效地对采煤机姿态角度进行监测,但是长航时下采煤机位置存在累计误差,通过无线传感器网络位置对捷联惯导的位置进行周期性校正,组合定位系统下采煤机X和Y轴平均定位误差为0.118 m和0.268 m,能够得到采煤机实时可靠的位置和姿态。     

基于多周期欠采样技术的生物电阻抗成像硬件系统

生物医学研究表明,人体组织复阻抗的实部和虚部均包含着丰富的生理和病理信息,而复阻抗的虚部信息很微弱,不易提取,要求激励频率达到1 MHz以上,提取出虚部信息,从而提高诊断准确性。针对该问题,本文设计了一种基于CAN总线的生物电阻抗成像系统硬件电路,使激励信号的频率扩至10 MHz。电路中采用数字合成器AD9852为各数据采集单元提供统一的时钟信号,采用16位1MSPS的模数转换器AD7677以及多周期欠采样技术对高频段波形采集信号,最后利用数字相敏解调技术获取复阻抗的实部和虚部信息。     

SMT封装电路板三维在线检测技术

为了检测回流焊接之后SMT( Surface Mount Technology)封装电路板是否存在缺陷,设计并搭建了基于线结构光传感器的SMT封装电路板三维在线检测系统,通过线结构光扫描测量,获取SMT封装电路板表面三维数据。采用双传感器测量技术,有效减少数据丢失;研究了双传感器统一标定技术,可同时实现两个传感器的参数标定和坐标系统一。提出了自适应光条中心提取算法,对反射或散射影响而形成的光条图像噪声具有很好的抑制效果,能够提取准确的光条中心。实验表明系统测量精度可达到0.02 mm。系统测量得到的三维数据,可以为在线检测SMT封装电路板缺陷提供可靠的三维信息。     

微机械轮式角振动陀螺气体阻尼特性研究

轮式角振动陀螺气体阻尼效应是影响其动态特性的主要因素。在充分研究轮式角振动陀螺结构特征的基础上,创建了角振动陀螺驱动模态滑膜阻尼数学解析模型,并给出了改进解析模型。利用有限差分算法求解极坐标系下雷诺方程,建立了敏感模态压膜阻尼简化分析模型。在5 Pa到105 Pa压强范围内,进行了简化分析模型计算,同时对计算结果进行了与ANSYS 仿真结果的比对。理论模型计算与仿真结果表明,敏感模态压膜阻尼是轮式角振动陀螺气体阻尼的主要产生机制。进而,从结构设计和控制电路的角度,给出了减小气体阻尼效应的有效方法。     

电磁超声体波方法对内部孔洞缺陷检测研究

电磁超声是一种新型的超声检测方法,其具有非接触、不受工作环境影响、易于激发多种类型的超声波等优点。本文研究了电磁超声体波对结构件内部孔洞缺陷探测问题,首先利用离散点源实现对电磁超声声场的分析;而后利用有限元方法对电磁－结构多场耦合建模,研究超声体波在体内缺陷处的波型转换以及模式转换后爬波在缺陷表面传播情况;最后利用电磁超声体波对孔洞缺陷的尺寸、位置进行了定量检测。有限元计算结果与简化解析求解得到较好的验证,本文为电磁超声对体内孔洞缺陷的应用评估提供良好基础。