高速列车转向架故障信号的聚合经验模态分解和 模糊熵特征分析

为了对高速列车转向架关键部件进行状态监测,利用转向架故障振动信号的特点,提出了一种结合聚合经验模态分解和模糊熵的特征提取方法.对故障信号进行聚合经验模态分解,得到一系列具有不同物理意义的简单成分信号,采用相关分析法选取最能反映原信号特征的本征模态函数.对这些本征模态函数和原信号分别计算模糊熵值构成多尺度复杂性度量的特征向量,输入最小二乘支持向量机中进行分类识别,与模糊熵特征相比得到了更好的识别效果,证明了算法的有效性.     

基于模糊Petri网的汽车故障诊断仿真研究

本文将Petri网和模糊推理相结合,建立故障诊断的模糊Petri网模型。其中,用FPN表示模糊产生规则,用Petri网的变迁激活规则进行故障诊断推理,从而分析出异常行为过程间的因果关系,推理出故障的原因及其可信度。以汽车故障诊断为例,建立了基于模糊Petri网的诊断模型。通过仿真分析,验证了模型的正确性和算法的有效性。     

旋转超声磨削钛合金有限元仿真与试验研究

为了研究固结磨粒磨具的磨料粒度对旋转超声磨削钛合金磨削力的影响,采用随机空间平面切割正六面体的方法构建了具有实际磨粒几何特征的不规则多面体磨粒,并基于虚拟格子法建立了磨粒在磨具端面随机分布的多颗磨粒磨具模型。使用Deform-3D软件构建了三维旋转超声磨削钛合金有限元模型,采用拉格朗日增量算法获得了多颗磨粒磨具旋转超声磨削钛合金Ti6Al4V的磨削力仿真值,得到了磨料粒度对磨削力的影响规律,并通过试验进行了验证。结果表明,旋转超声磨削钛合金磨削力随着磨料粒度的增大而减小,且试验结果和仿真结果具有一致性,说明了多颗磨粒磨具模型、旋转超声磨削有限元模型具有一定的准确性,为多颗磨粒磨具旋转超声磨削的相关研究提供了新的方法。     

一种基于均值偏移的自动运动分割方法

运动分割是计算机视觉领域研究的重要内容。提出一种基于均值偏移的自动运动分割算法。该方法首先用特征点匹配关系获得特征点的运动轨迹,并以轨迹的运动向量作为特征,再用均值偏移算法对轨迹的运动向量进行聚类。均值偏移缩小相似的运动向量之间的差别,同时扩大不同运动的运动向量之间的差距。为了自动获得运动分类数,还提出了一种基于非参数核密度的自动分类方法,该方法通过估计运动向量的密度分布,用核密度图自动确定运动分类数。实验结果表明,该算法分割精度高、鲁棒性好,能够自动确定运动分类数。     

热管及其主要应用领域的研究

热管是一种超导热体的传热元件,具有传热系数高、温度分布均匀、热响应迅速、结构紧凑、工作可靠等优点.本文介绍了热管的工作原理、结构,重点阐述了热管式散热器在一些领域里的应用,并作了性能的分析和研究,最后介绍了热管在电机领域里的有望广泛应用.     

城市道路隔离护栏清洗技术研究

通过分析护栏污渍的微细成分、分布与动态变化规律,探索了适应工况面的可提高效果及效率的清洗途径。工况试验表明,清洗车优选行进速度为1.9～7.5 km/h,滚刷优选直径为500～600 mm,优选转速为350～500 r/min。针对顽固污渍与深度污染护栏,以四滚刷垂直对夹为框架,通过序配高压水湿润、低压水前喷刷、扫毛刷洗、低压水后喷刷、高压水冲洗的加强清洗模式进行清洗,可使其清洁度提高5%～7%。     

基于证据堆叠的高速列车运行状态监测数据处理

为区分高速列车运行不同工况,提出证据堆叠法构建表征高速列车运行状态的特征框架。结果表明,该特征框架能在不同速度下区分高速列车运行的不同工况。该法避免了证据理论中冲突证据的合成问题,避免了证据空间完备性问题,且能利用多证据间的支持作用,提高判定故障部件或诊断故障类型的准确性,可用于高速列车运行状态监测,确保高速列车运行的安全性、舒适性。     

气调贮藏果蔬品质的影响因素分析

从果蔬的营养成分、硬度和呼吸作用等指标对果蔬的品质进行了分析;介绍了当今贮藏效果最佳的气调贮藏技术,它通过调节环境的气体成分使得果蔬的呼吸作用减弱,以降低营养成分的消耗,保持果蔬的营养价值和新鲜品质;研究发现,贮藏条件对果蔬品质的影响很大,保证果蔬品质的良好必须有适宜的贮藏条件,贮藏过程中影响果蔬品质的因素有温湿度、空气流速、气体成分、包装和运输等;最后分析了在不同温度、不同时间的贮藏条件下,几种果蔬品质的变化.     

一种在图像中嵌入有意义文本信息的新型鲁棒水印算法

提出了一种在图像小波域中嵌入文字的新型鲁棒水印算法,并对嵌入的文字进行混沌加密和BCH纠错编码。实验结果表明,该算法增大了水印数据的嵌入容量,提高了抗常见攻击的能力。