双树复小波包和ICA用于滚动轴承复合故障诊断

针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题,提出将双树复小波包变换和独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)结合的方法应用到滚动轴承复合故障诊断中。首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障信号分解为若干不同频带的分量;其次,引入ICA对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离,从而尽可能消除频率混叠;最后,对从混合信号中分离出来的独立信号分量进行希尔伯特解调,即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别。试验结果表明,该方法可以有效地分离和提取轴承复合故障的特征频率,验证了方法的可行性和有效性。     

由可见光谱视频中提取心率的对角累积量法

由于使用经典的联合近似特征对角化(JADE)算法从视频中估计光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)信号,再经快速傅里叶变换转化成的心率值与真实心率值的误差较大,本文提出使用基于对角累积量算法从视频中分离PPG信号,再经过快速傅里叶变换转换成心率的方法来提高心率测量的准确性。进行了从RGB彩色可见光视频信号中恢复心率值的实验。对比实验表明,基于对角累积量分离算法所得心率值与真实心率值差的绝对值的统计特征参数较JADE算法均有所降低,均值、标准差、均方根误差平均分别下降1.46,4.98和4.49。通过Bland-Altman图的分析表明,在95%的置信区间内,对角累积量算法所得心率的浮动范围较JADE算法减小了2倍以上,显示对角累积量算法具有更高的估计精度,对肤色亮度和外界自然光的要求更低,通过调整参数值,可使运行时间控制在1s之内,基本满足实时提取心率的要求。     

神经网络分数阶PI~μD~λ在压电叠堆控制中的应用

为了克服压电叠堆的迟滞特性,实现压电叠堆的精确控制,建立了压电叠堆控制系统,研究了该系统所用到的神经网络、分数阶微积分等算法。首先,搭建了采集压电叠堆位移数据的硬件系统,并对含有噪声的位移数据进行了滤波处理;利用径向基函数(RBF)神经网络对压电叠堆建模,得到了模型参数。然后,利用RBF神经网络建模得到的Jacobain信息来整定分数阶PI~μD~λ控制器中的参数对压电叠堆进行控制。最后,与RBF整数阶PID对压电叠堆的控制效果进行了对比。结果显示:RBF建模误差仅为位移实测数据的0.22%,RBF神经网络分数阶PIμDλ控制系统输出稳定,很好地跟随了给定。得到的结果表明RBF神经网络分数阶PI~μD~λ控制器控制性能良好,在压电叠堆的控制中比RBF整数阶PID控制器表现得更加稳定、精确。     

散热带轧波过程数值模拟及其圆弧偏心的研究

为了分析轧波过程中铝合金箔片的应力应变分布规律和散热带波峰(波谷)圆弧偏心的原因,以及得到准确的散热带波形。在有限元软件Ansys Workbench中,采用双线性随动硬化材料模型模拟轧波刀轧制铝合金散热带波形的过程,并在某型号的轧波机上进行了验证。研究结果表明:铝合金箔片在轧波过程中其应力变化为波浪状,应力曲线的每一个波峰与铝合金箔片的波峰(波谷)成形相对应;铝合金箔片形成波峰(波谷)后,其残余应力从波峰(波谷)顶点向两边递减,两边残余应力分布不对称,这是散热带波形圆弧偏心的原因;由于轧波刀具的啮合运动,使铝合金箔片在形成波峰(波谷)时,其塑性应变分阶段增加到最大值;软件分析的散热带模型和实际轧波后的散热带模型完全吻合,验证了本分析方法的正确性。     

Turbo编码类型的盲识别方法

提出一种有效的识别方法,解决了Turbo编码类型的盲识别问题。首先,在理论分析Turbo码固有结构的基础上,通过特定的拆分和组合方式从Turbo编码序列中获取一路递归系统卷积码,和二路线性分组码,从而根据此特性利用秩统计的方法实现Turbo码的判别;然后对递归系统卷积码输出数据进行差分运算,推导出差分后结果仅与寄存器中存放的数据有关,因此通过一阶累积量的方法可以准确获取归零状态的位置,从而实现对Turbo码的归零特性判别。仿真结果表明:该方法能够实现对Turbo编码类型的识别,且具有较好的容错性能,最后也验证了该方法在较高误码条件下具有较好的识别效果。     

双馈风电机组附加控制对轴系振荡影响的评估方法

为消除绝对特征值灵敏度指标中参数量纲的影响,同时计及风速的概率分布特性对特征值灵敏度排序的影响,提出了一种累积相对特征值灵敏度(CRES)指标及其计算方法,并基于该指标定量评估了双馈风电机组附加控制(有功功率调制、虚拟惯性控制、下降控制、无功功率调制和机端电压控制)对机组本身轴系振荡阻尼的影响。CRES本质上是相对特征值灵敏度的加权和。通过引入相对特征值灵敏度消除了参数量纲的影响;在此基础上,按照转子运行状态将风速划分为若干区间,以平均风速作为该区间的典型风速,以风速落入该区间的概率作为该区间典型风速下计算所得相对特征值灵敏度的权重。时域仿真结果表明:基于CRES指标能有效地确定不同类型附加控制中影响轴系振荡阻尼的关键参数,通过对关键参数的重新整定可显著减小附加控制器对轴系振荡的不利影响和降低其对传动轴系统的转矩冲击。     

国内铜合金板带轧制油的市场现状和发展趋势

本文介绍了我国铜合金板带产业的市场现状,详细介绍了国内用于铜合金板带产品精轧的铜带/铜箔轧制油的代表性产品、产品性能特点及应用情况,展望了铜合金板带轧制油的发展趋势。     

多参数概率融合法在叠前地震储层预测中的应用——以苏里格气田苏194区块为例

砂岩和泥岩的纵波速度、密度和纵波波阻抗等常规参数的概率分布图常出现相互重叠的情况,使叠后波阻抗反演和传统的单参数储层预测难以解决储层预测和流体识别问题。由于地震数据的多解性,储层预测往往存在风险。因此,采用岩石物理参数和地球物理参数概率融合法,开展了以地震岩石物理参数分析为基础的叠前储层预测,利用叠前资料既可以大大减少储层预测的多解性,提高预测精度,降低勘探风险,同时又可揭示和表征储层预测中的不确定性。研究结果表明,叠前地震反演参数如纵波速度、横波速度、纵波波阻抗、横波波阻抗、纵横波速比和泊松比均能在一定程度上区分岩性和含气性,但无法给出高精度的含气性和岩性预测结果,融合多个地震反演参数的概率分布,充分提取反演参数中包含的储层岩性及含气性信息,既可有效识别储层岩性和含气性,又可提高储层预测精度。且多参数概率融合法预测砂层厚度和气层厚度的精度均高于传统的弹性反演转换方法。     

叠前弹性波阻抗反演在JZ25-1 油田变质岩储层预测中的应用

JZ25-1油田发育古潜山变质岩油气藏,裂缝储层是研究区最主要的储集空间,孔隙度是裂缝储层优劣的重要评价标准,有效地预测孔隙度及裂缝发育带是勘探开发该类油气藏的关键。结合前人研究成果,综合分析测井、地震资料,利用叠前弹性波阻抗反演对JZ25-1油田变质岩储层进行预测。通过建立横波波阻抗与裂缝储层孔隙度的关系,确定研究区裂缝储层的识别标准,进而分析其分布特征。研究结果表明,研究区古潜山地层发育风化壳、裂缝破碎带、相对致密带以及上、下2套储层,其中上储层发育于风化壳顶部,下储层发育于裂缝破碎带,下储层的裂缝相对较为发育,为研究区主力裂缝储层。研究区裂缝储层分布特征在平面上表现为沿主要断裂呈北东向块状展布,且主要分布于潜山构造高部位;剖面上表现为储层连续性相对较差,具有不明显的近层状特征。裂缝储层发育带主要集中于研究区中部和南部,南部孔隙度大于6.5%的局部构造高部位以及断裂发育带附近应为下部有利油气勘探区。     

基于平均相关和差分相干累积的微弱GPS C/A码信号精密捕获算法

针对弱信号条件下GPS C/A码捕获问题,提出一种基于平均相关和差分相干累积的码捕获算法。首先,引入相干能量最大值与第二大值的比值作为判决变量,仿真了各种捕获算法的虚警概率得到最佳的判决门限;然后,通过设置的判决门限获得不同多普勒频率偏差及信噪比条件下的检测概率;最后,比较了所提差分相干累积算法、相干非相干累积算法以及非相干累积算法的捕获灵敏度。仿真实验表明,在相同接收数据长度的情况下,采用差分相干累积算法比其他2种算法提高捕获灵敏度约2 dB。