多尺度主元坐标变换在轴承故障声发射信号增强检测中的应用

针对轴承微弱故障声发射信号处理中,故障特征微弱难以有效提取识别的问题,引入多尺度主元坐标变换对故障特征进行增强。首先对信号进行小波包分解并重构各子频带分量,然后通过主成分分析将各分量变换到新的线性空间,实现信号故障特征的增强。通过仿真信号及实验信号对该方法进行验证,结果表明该方法在轴承故障增强检测中效果明显。     

基于多尺度局部保持投影的轴承故障特征增强方法

针对轴承故障声发射信号的非线性特性,及易受背景噪声干扰的特点,提出一种多尺度局部保持投影方法。通过小波包分解实现一维信号的多尺度构造,利用近邻图保持信号局部流形信息,通过局部保持投影将信号变换到新的坐标空间下,实现故障特征增强。仿真和实验信号处理结果表明,多尺度局部保持投影方法在轴承故障增强检测中效果显著。     

基于SPR干涉成像传感法检测大蒜素刺激胃癌细胞的响应

针对细胞响应传感的要求,提出了SPR干涉成像传感细胞响应的方法,设计制作新颖的微流体池,构建用于活细胞水平分子传感和检测的系统。在此基础上,先检测和分析细胞在微流体池中的培养状态,再检测大蒜素对人胃癌细胞系BGC823刺激响应。实验结果表明,胃癌细胞贴附生长良好,微流体池可提供细胞生存的微环境;6 h后大蒜素刺激和对照的SPR信号响应值分别为0.15 RIRF和0.35 RIRF,大蒜素对胃癌细胞系BGC823细胞具有明显抑制作用。在持续提高精度、可靠性以及丰富有关工艺技术后,有可能建立完整的药物刺激细胞响应检测技术平台,为药物发现和临床化疗方案优化做出贡献。     

深孔内表面结构光图像几何畸变校正

在针对深孔类零部件内表面检测过程中因曲面特性引起的结构光图像几何畸变校正问题,一直是深孔内表面检测领域的难点。本文提出了一套针对结构光条纹图像的几何校正算法:该算法首先针对无差别建模的深孔内壁模型内表面进行结构光检测;然后基于离散映射理论搭建深孔内壁模型和内壁展开模型内表面之间的几何位置对应关系;最后基于映射关系校正深孔内表面结构光图像存在的几何错位(畸变)。检测结果表明,所提算法能够有效提高几何错位的校正精度,在不考虑图像边缘的基础上,校正偏差达到亚像素水平;并且因条纹斜率不一致造成的对应条纹最大间距(即距离偏差)控制在1.5 pixel范围内,即0.135 mm。     

基于结构光的深孔内表面凹槽深度测量

实现针对深孔类零部件内表面几何参数的准确量化一直是深孔检测领域的研究热点,而内表面凹槽的深度尺寸是其中最重要的参数之一。依托结构光三维检测手段和分量测量原理针对深孔内表面凹槽深度进行定量检测。首先针对深孔类零部件无差别建立其内表面模型和内表面展开模型,并将特定的结构光条纹图案投射到模型内表面;然后借鉴分量测量原理提取采集图像中结构光条纹的横、纵向分量,分析其内在关系并计算分量间的垂直方向距离;最后反推得到图像距离与实际深度间的转换关系。试验结果表明,在内表面模型和内表面展开模型检测环境下最大值与最小值的偏差分别控制在0.027和0.018 mm内,满足系统的精度要求。     

自适应邻域构造流形学习算法及故障降维诊断

针对流形学习算法中近邻构造问题,提出一种自适应邻域构造方法,该方法基于马氏距离计算样本间相似系数,由相似系数均值确定初始近邻数,根据样本高斯核概率密度估计调整近邻数,并将自适应邻域构造方法用于改进的主成分分析联合局部保持投景(principal component analysis-locality preserving projections,简称PCA-LPP)流形学习算法中。通过齿轮箱故障类型识别对其特征降维性能进行验证,结果表明,自适应邻域PCA-LPP方法比传统的k近邻方法及原始无处理的特征识别率都高,可以达到94.67%。     

基于结构光的身管膛线高度差检测

身管内膛表面几何特征参数的准确量化一直是身管疵病检测和寿命预测的一大难点,而身管膛线的高度差是其中最重要的几何参数之一。本文依托结构光三维检测手段,采用激光三角法对身管膛线高度差进行定量检测。首先将特定结构光栅投影到模拟身管内膛的标定圆筒内壁上,并采集经圆筒内表面散射后的变形结构光图像;然后利用图像边缘分割算法中的多个算子分别对标定圆筒内壁的结构光图像进行分割,同时引入灰度共生矩阵概念客观评价出最优的分割算子,对图像中结构光条的边缘分割进行优化;之后通过图像转换比例反推算法计算得到内壁图像高度差和实际凹槽高度差之间的转换关系,最终应用于身管膛线高度差的测量过程中。试验结果表明:绝对偏差控制在0.04mm内,满足系统的精度要求,同时该方法检测手段方便、快捷。本文方法为精确量化身管内膛疵病的几何参数奠定了坚实基础。     

基于云测试的自动测试系统体系架构研究

为了解决面临保障任务时,我军现有保障设备对武器装备故障检测周期过长以及测试资源在测试周期中被单个故障装备长时间占用的问题,对基于云测试(cloud testing)的自动测试系统(ATS,automatic test system)的体系架构进行了研究;以软件可移植性、硬件可互换性和系统互操作性为设计原则,对面向信号测试领域的云测试系统的体系架构进行了分析;在充分研究现有ATS的体系架构及其存在的突出问题的基础上,提出了基于云测试的ATS的软、硬件模型;为构建基于云测试的自动测试系统的开发和相关关键技术的研究提供了以有益的借鉴并打下了坚实的基础.     

军械检测系统的可靠性研究

将可靠性的思想应用到检测系统的设计中，提出由系统数据库和测试框架组成的软件体系结构。将数据和测试流程分开，由系统数据库管理各种信息和构件资源，并由测试框架根据测试需求加载测试信息和构件，控制测试流程。该结构降低了系统的复杂性，提高了系统固有的可靠性。     

基于改进MCKD方法的声发射信号降噪

针对强噪声环境中故障声发射信号提取的难题,在最小熵解卷积MED(Minimum Entropy Deconvolution)和最大峭度解卷积MCKD(Maximum correlated kurtosis deconvolution)的基础上,提出一种基于双向循环重构滤波准则的改进MCKD降噪方法。双向重构准则能够充分利用数据中的冲击成分,具有较强的抗冲击幅值变化干扰能力,改进MCKD方法通过滤波器迭代提取有用信号达到降噪目的。通过仿真信号和轴承故障声发射实验信号的研究表明:改进MCKD方法能有效提取原始信号中的有用故障信息,其降噪性能优于MED方法和MCKD方法。