基于形态分量分析的希尔伯特变换在滚动轴承故障诊断中的应用

形态分量分析是一种基于信号形态多样性和信号稀疏表示的信号处理方法。滚动轴承故障信号具有振幅呈指数衰减与环境噪声大的特点。通过构建一个对冲击信号敏感的字典,利用形态分量分析对轴承故障信号的时域形态特征进行最优化稀疏表示,得到滚动轴承冲击信号。并对形态分量分析后的冲击信号进行希尔伯特变换,得到明确的故障特征频率及其倍频。仿真分析与实验结果表明：该方法具有良好的降噪功能,能够准确地提取滚动轴承故障信号中的早期冲击特征。     

基于HMM算法体系的逆维特比算法理论研究

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的基本算法体系主要包括Baum-Welch算法、前向-后向算法与Viterbi算法三大经典算法,通过展开对HMM新问题及新算法的理论研究,引出逆维特比问题及逆维特比算法的理论体系,并提出将逆维特比算法引入HMM基本算法体系中构建一种新的算法体系及一种新评估体系的构想,最后对新算法体系的应用进行了展望。     

基于谐波小波变换的滑动轴承油膜涡动与振荡故障识别与分析

介绍了转子系统油膜涡动与振荡的产生机理和故障特征。应用谐波小波变换对转子振动信号进行故障分析,提取故障特征信息,从而识别出油膜涡动与振荡。通过转子试验台模拟油膜涡动与振荡,并基于Labview平台开发了基于谐波小波滤波的信号处理系统,与FIR滤波的对比分析表明,谐波小波变换结果更好,特征提取结果更为精确。     

基于PCA的条形码定位识别方法

为准确定位识别条形码,提出了一种条形码定位识别算法。对图像进行预处理,通过自适应分块技术对图像进行分块,运用主成分分析方法(PCA)对梯度方向一致的图像块进行筛选,并利用形态学方法对条形码进行定位识别。为加速这一处理过程,算法采用了图像金字塔。实验结果表明,该算法对有旋转角度的条码和多条码的识别有很好的效果,且能适应不同分辨率的条码定位识别。     

基于Labview的图像采集与应变场测量系统开发研究

介绍基于Labview编写的上位机系统,其中包括自动对焦系统与全场位移检测系统基本原理,以及系统软件与硬件设备的主要结构与工作过程.在该软件系统中集成了实时位移场监测、应变场检测、数据记录、参数调节、对焦、截取ROI、相机位置控制等功能.控制系统中,以Labview编写的上位机作为主控,Arduino作为下位机,驱动步进电机带动三轴移动平台进行相机位置的控制.全场位移检测系统采用Labview的模板匹配函数获取位移场,并转换成应变场,同时记录数据进行分析.应用该系统进行隐裂牙的微小变形检测,以期检测出牙齿裂纹,并进行连续拍摄实验测试系统的稳定性.试验结果表明,系统具有方便控制以及高精度的特点,且工作时性能稳定可靠,值得在实际工程运用中进行推广.     

一种装车机器人结构设计及控制系统开发

目前货物装车技术发展处于半自动化阶段,人工结合机器一起完成整个工作流程。装车机器人主要是解决从仓库运输箱式货物到货车集装箱全自动化问题。介绍了装车机器人机构设计及控制系统开发。机器人的机械结构由六个模块组成,分别是基座模块、后端平移转盘模块、前端平移转盘模块、竖直变幅模块、伸缩机械臂模块和末端执行机构模块。控制系统由上位机软件和下位机各种硬件设备组成。     

基于HMM&SVM的核动力设备机械故障诊断方法研究

核动力设备复杂且积累的资料与故障样本少,传统的诊断方法有待改进。隐马尔可夫模型与支持向量机是一种新的智能诊断技术。本文针对核动力设备机械故障诊断的特点,采用隐马尔可夫模型建模的方式进行故障的初步诊断,再利用支持向量机小样本的强推广能力进行进一步甄别。主泵故障模拟装置上的验证实验表明,HMM&SVM混合模型具有较高的故障识别率。     

一种基于二次型约束的最优对角加载量的计算方法

对角线加载技术可以使自适应波束形成器在失配情况下仍然能保持良好的性能,但是加载量的确定却没有一个严格的标准。采用一个二次型约束来讨论对角加载问题。将加载水平同权值模的约束条件联系起来,通过迭代的方法求出最优加载水平。该方法不需要知晓信号的先验信息,其具有更好的灵活性与适用性。仿真结果表明:最优加载在不同信噪比,较少快拍情况下均具有较好的稳健性,且在模糊环境下更容易实现。