基于自适应稀疏表示的宽带噪声去除算法

为了有效地去除信号中的宽带噪声,提出了一种基于自适应稀疏表示的宽带噪声去除算法.根据噪声成分与信号特征成分之间的不相关或弱相关特点,自适应地确定稀疏分解的终止条件,实现信号的稀疏表示.降噪过程中使用染噪信号构造学习样本,由信号的自适应稀疏表示和原子库的更新迭代实现原子库的训练.染噪信号在训练后的原子库上进行自适应稀疏表示,实现信号的噪声去除.仿真信号和齿轮振动信号的降噪试验表明:该方法具有比小波阈值降噪、匹配追踪降噪方法更好的降噪性能,能够有效地去除信号中的宽带噪声.     

业务流程重组在热送热装生产组织中的应用

针对某冶金企业在热送热装生产组织过程中存在的问题，提出了利用业务流程重组的方法对企业的生产业务流程进行改造，规划了新的业务流程，并对其实施后的预期效果进行了分析，实际应用和理论分析表明，通过业务流程重组该企业可大大提高连铸坯的热送热装率和板坯的热装温度。     

高线精轧机组远程监测与诊断应用研究

介绍了一种高线精轧机组远程监测与诊断系统的软硬件结构与功能 ,该系统采用B/S模式并结合CORBA及SOAP /WebService技术 ,较好地解决了实时数据的动态显示以及负载均衡等问题。经过运行实践证明 ,该系统能对现场设备的运行状态及时作出判断 ,具有较高的可靠性与稳定性。     

基于局部投影降噪的低频轴承故障诊断

本文将局部投影降噪算法结合共振解调技术对低频轴承进行故障诊断。局部投影算法将时间序列先进相重构，在高维的相空间上采用局部投影的方法将相空间分解成正交的子空间，来分离时序中背景信号和噪场分量。综合局部投影降噪算法及共振解调技术两都的优点，对低频轴承进行了故障分析与诊断。     

加权相空间重构降噪算法及其在设备故障诊断中的应用

加权相空间重构降噪算法在相空间重构与分解的基础上,将一维的时间序列延拓到高维的相空间,使得一维时序中不易识别的特征在高维相空间变为容易识别的吸引子,通过区分吸引子在高维空间的不同的属性与特征,采用汉宁加权窗将高维信号投影到一维,使得信号的本质特征得到充分体现.根据机械设备发生故I荤其振动信号中往往具有非线性、非平稳性的特点,提出将加权相空间重构降噪算法用于设备故障信号的降噪,并采用数值仿真试验及齿轮故障诊断对此算法进行了分析与验证,结果表明该算法对此类信号具有良好的降噪效果.