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1.
针对温度变化使光电系统成像质量下降的问题,从图像模糊程度的角度,分析了温度变化对系统离焦的影响,建立了离焦模糊图像的数学模型,进而揭示了温度变化对成像模糊的影响规律。利用建立的数学模型,对一幅清晰的图像进行仿真实验,仿真结果表明:温度变化越大,光电系统成像越模糊。通过研究温度变化对光电系统成像模糊的影响,为光电系统的环境适应性设计提供了重要的参考。  相似文献   
2.
3.
针对磨粒特征参数多、非线性突出的问题,提出一种基于非线性流形学习的磨粒特征提取方法。该方法将磨粒特征重构到高维相空间中,利用局部线性嵌入算法提取出隐藏其中的低维流形,并根据数据流形的弯曲性和邻域参数的关系,实现高维相空间中局部邻域参数的自适应选取。实验结果表明,该方法有效地克服了主成分分析和核主成分分析方法的不足,提取的磨粒特征敏感性更好,从而提高了磨粒识别的精度。  相似文献   
4.
基于磁共振无线电能传输原理,建立了磁共振无线电能传输系统的等效电路模型,推导了输出功率随线圈、距离、频率等参数变化的解析表达式,设计了磁共振无线电能传输试验系统,并对该系统进行了仿真和试验分析。试验结果表明所建立模型基本正确。该研究成果对磁共振无线电能传输装置设计具有一定的指导意义。  相似文献   
5.
基于视觉导航的高速智能车,提出一种改进的道路快速检测算法。用改进的水平均值投影法划分道路和背景区域,结合边缘检测算子和最大类间方差法(大津算法),构成双阈值法对道路区域图像进行二值化处理,利用先验知识改进的霍夫变换,在路面存在阴影和噪声干扰的条件下,能准确地检测车道标识线;对动态预测划分感兴趣区域,采用菱形搜索法进行车道线跟踪,融合初始检测和后续跟踪两层算法循环处理道路图像序列。实车试验表明,算法具有良好的实时性和鲁棒性,满足智能车高速行驶要求。  相似文献   
6.
军用无人车是未来作战系统中的核心武器。介绍了军用无人车的概念和意义,介绍了美陆军TARDEC无人车实验室的由来和主要的任务目标。对TARDEC无人车研究概况以及该实验室未来作战系统相关项目的研究进行了综述,重点研究分析了TARDEC无人车研制的关键技术,包括无人车机动性、环境感知技术、自主导航技术、协同以及士兵培训等,最后对我国军用无人车未来发展趋势进行了展望。  相似文献   
7.
基于互信息的滚动轴承故障特征选择方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
信号特征提取与优化选择是实现滚动轴承故障模式快速有效分类的关键.针对滚动轴承故障信号特征提取,采用小波分解和奇异值分解得到信号的能谱和奇异谱,并计算Shannon熵和Renyi熵两种测度下的能谱熵和奇异熵;针对特征参数集的优化选择,提出利用基于互信息的最大相关最小冗余准则(mRMR)对特征参数集进行评价,通过贪婪搜索得到特征子集序列,利用LS-SVM交叉验证各特征子集的性能,提出确定最优特征子集所包含特征数目的准则.从信号处理、特征提取、特征选择和故障分类等方面构建了滚动轴承故障诊断的完整体系,实际故障诊断表明所提出方法的有效性和优越性.  相似文献   
8.
基于改进半监督模糊C-均值聚类的发动机磨损故障诊断   总被引:1,自引:0,他引:1  
为解决在少量油液样本条件下发动机磨损故障诊断难的问题,提出一种改进半监督模糊C-均值聚类算法(Improvedsemi-supervised fuzzy c-means clustering algorithm,ISS-FCM).定义一种优化的目标函数,将无标签样本与训练样本间的平均距离度量考虑在内并赋予其一定权值,以...  相似文献   
9.
针对柴油发动机异常检测中的特征选择和分类器参数与检测精度之间的耦合关系,提出了一种基于非支配排序粒子群优化的柴油发动机异常检测封装式多目标同步优化方法.利用双树复小波包的分解与重构,对发动机振动信号进行时域、频域和时频域多角度特征提取,构建了较完备的特征参数集,分析了故障诊断中特征选择与分类器参数优化对检测精度的影响,运用非支配排序粒子群优化算法对多个优化目标进行协调和折衷处理,同时追求特征参数子集维数最小化和分类正确率最大化.实验数据分析表明,该方法能够寻找出最优的特征子集和分类器参数,提高柴油发动机异常检测的精度和效率.  相似文献   
10.
针对传统油液光谱数据预测模型精度有限的不足,提出了一种基于最小二乘支持向量回归(LSSVR)与AR模型相结合的非平稳时间序列建模方法(LSSVR-AR),并应用于某型履带车辆发动机油液光谱数据及故障的预测。首先对非平稳时间序列进行最小二乘支持向量回归,得到非平稳时间序列的趋势项及剔除趋势项后的随机项;然后对随机项建立AR模型并与趋势项的LSSVR模型组合,得到非平稳时间序列模型;最后用所建模型对油液光谱数据及发动机故障进行预测。用所提建模方法对Fe、Cu、Pb、Si光谱数据预测的平均绝对百分比误差分别为1.987%、2.889%、2.343%、6.860%,明显低于其他模型。实例证明,所提模型能对发动机故障进行准确预测。  相似文献   
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