基于VMD与KFCM的柴油机故障诊断算法

针对柴油机的故障诊断问题，提出了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition，简称VMD）与核模糊C均值聚类算法（kernel fuzzy C-means clustering，简称KFCM）联合的故障诊断方法。首先，针对VMD算法中分解层数K的选择问题进行了自适应优化；然后，从优化VMD算法的分解结果中选取3个关键分量计算最大奇异值，并将其作为3维的特征向量输入KFCM算法中进行分类识别；最后，对仿真信号以及某型柴油机的模拟故障实验信号使用优化VMD、传统VMD和经验模态分解（empirical mode decomposition，简称EMD）方法分别进行分解与识别。结果表明，笔者提出的方法明显改善了模态混叠现象，提高了模式识别的诊断正确率，提出的联合算法具有更好的应用前景。     

南美白对虾进食前后发声信号特点分析

为了探索南美白对虾进食前后发声信号特点和规律,首先进行了养殖虾塘环境下的实验,利用水听器与采集器采集信号;然后利用Matlab软件对信号进行频谱分析和时频分析,得到南美白对虾的发声信号规律。实验证明,在淡水养殖环境下,南美白对虾产生的声信号具有一定的规律,一般情况单个脉冲信号时长为0.005 s,主峰频率在2～10 kHz之间,投饵后主峰频率有所扩大,约在5～15 kHz之间。投饵后南美白对虾随着咀嚼活动的展开产生的信号增多,并且时频域特征明显与投饵前不同。该实验结果为利用南美白对虾产生的信号来控制投饵机实现按需投饵提供了可能。     

基于深度学习的通信系统设计与研究

随着人工智能的发展,深度学习算法被应用到各个领域。本文介绍一种深度学习在通信系统中的新应用,将通信系统解释为autoencoder神经网络,并看作是一个端到端的信号重建系统。在这个过程中,共同优化发射器和接收器,从而获得全局最优的效果。     

燕麦蒽酰胺生理功能研究进展

目的 探究尾静脉注射短链酰基辅酶A脱氢酶(SCAD)重组腺病毒能否改善自发性高血压大鼠(SHR)血管重构。方法 实验分为6组:Wistar+NS组、Wistar+GFP组、Wistar+Ad-SCAD组、SHR+NS组、SHR+GFP组和SHR+Ad-SCAD组。腺病毒包装的SCAD和GFP纯化后,以尾静脉方式注射给药8周。采用超声心动图检测大鼠心功能情况；采用无创血压仪检测大鼠的血压变化；主动脉HE染色、天狼星红染色、DHE染色、TUNEL染色、EVG染色,观察血管重构。采用实时荧光定量PCR检测相关基因mRNA表达变化、Western blot检测相关蛋白表达变化,观察游离脂肪酸、一氧化氮(NO)和ATP含量变化。结果 (1)尾静脉注射SCAD重组腺病毒,大鼠主动脉中SCAD蛋白出现过表达,mRNA水平增高,SCAD酶活性增加；(2)在病理状态下,增加主动脉中SCAD表达,可以降低血压,改善心功能,改善血管管腔大小,减少胶原沉积,减少血管活性氧(ROS)的生成和细胞凋亡；(3)在病理状态下,SCAD的表达增加可减少血清和主动脉中游离脂肪酸的含量,增加组织中的ATP水平,激活内皮型一氧化氮合酶(eNOS)磷酸化,增加主动脉NO的生成。结论 自发性高血压大鼠主动脉SCAD的表达增加能逆转高血压血管重构,可能与其减少血清中游离脂肪酸的含量、增加NO水平、减少活性氧生成、消除氧化应激有关。     

提高关联成像重构质量的研究

比较基于压缩感知关联成像(CGI)与伪逆关联成像(PGI)两者之间的成像效果差异,探讨形态学权重自适应对关联成像去除噪声的效果。选择不同的图像,通过MATLAB软件开展仿真实验,对目标图像分别采样64、256、512、1 024、2 048、3 000次,首先通过关联成像、基于压缩感知关联成像与伪逆关联成像三种方法重构图像,再对比压缩感知与伪逆两种方法重构图像的效果,以峰值信噪比(PSNR)、相关系数(CC)为量化指标,将基于压缩感知关联成像与伪逆关联成像在不同采样次数下进行对比分析。同时,通过实验分析形态学权重自适应去除关联成像中噪声的效果。伪逆关联成像在低次数采样的情况下比基于压缩感知关联成像的成像效果更好,在高采样次数下,基于压缩感知关联成像的成像效果更好。在实际重构中压缩感知关联成像重构的图像仍有噪声,形态学权重自适应可以有效去除关联成像实验中产生的噪声。     

齿轮箱振动信号降噪及特征提取方法研究

以峭度值来构建适应度函数,再利用粒子群自适应优化方法得到最大峭度对应的分解层数。对仿真信号降噪情况进行分析可知,本文算法可以更加高效提取得到微弱特征频率,从而完成齿轮箱故障有效判别。通过信号处理测试可知,本文方法可以有效抑制齿轮箱振动产生的强背景噪声,使频率混叠得到充分消除,从而更加准确提取得到故障特征。     

核电厂主螺栓超声检测与信号分析

依据RSE-M标准需要定期对核电厂反应堆压力容器（RPV）主螺栓进行超声检测，为了保证主螺栓螺纹区及光杆区不同深度刻槽的超声检测灵敏度，本文对检测工艺进行声场仿真计算，分析与判断数据采集中的相关信号与非相关信号，并重点分析裂纹信号的特征，验证了超声工艺的可靠性。结合现场实施案例，通过45°横波端角反射率高的特性，综合其他检测方法如涡流和渗透检测对缺陷性质进行判定，可有效确定异常信号。