多频激励Duffing系统振动状态研究

通过多尺度法对Duffing系统的幅频响应特性进行研究可知,多频外激励改变了单频激励条件下系统的振动状态,使系统的主共振曲线产生了偏移;经过分析可以得知,Duffing系统主共振幅频特性曲线改变的大小与加入多频激励的幅度和频率有关。利用数值仿真对硬弹簧特性Duffing系统具体算例进行了计算,仿真结果表明,加入的多频外激励项改变了原有单频激励下系统的振动状态,对比研究了不同多频激励参数对系统振动状态改变的情况,取得了与解析分析较为一致的结论。     

依托“技能竞赛和考试”提升机械制图创新教育

针对机械制图创新教育的改革需求,提出依托“技能竞赛和考试”促学、促教,一是促进学生主动“混合式学习”机械制图和参加科技创新活动;二是引导教师改革课程体系、课程内容、教材、教学模式和助学模式.结果表明,依托“技能竞赛和考试”促学、促教有利于提高学生学习效果、创新能力和实践技能,有利于培养高技能创新人才.     

水中声波之间非线性作用时能量变化的分析

为研究声波之间的变参数相互作用,以伯格斯方程为基础,用谱分解方法推导了泵波与弱信号波整倍频率相互作用后弱信号波的数学解析式,研究了弱信号波在受到泵波不同频率、幅度和初始相位干扰时的能量变化情况.研究表明:二者频率比为2时,信号能量变化最大,可达9.84 dB;随着幅度比增大,信号能量变化减小;频率比大于3时,可不考虑二者初始相位差对信号波能量变化的影响;间断距离内随着传播距离的增加,弱信号波能量变化增大.     

大振幅波非线性相互作用的谱分解法研究

针对两波非线性相互作用中大振幅波幅度及能量的变化问题,采用了谱分解方法对其进行了研究.对高低频波频率比为整数的两波非线性相互作用情况进行了讨论,研究非线性相互作用中各参数对作用结果的影响,并进行了计算机仿真计算.计算结果表明:在非线性相互作用后,低频波能量随作用距离的增加而降低;能量降低的大小与高低频波频率比、高频波能量大小等因素有关.将两波非线性相互作用的谱分解法计算结果,与经典的Fen lon理论计算结果进行对比,两种方法的计算结果具有较好的一致性.     

“数字信号处理”课程大班教学模式探讨与实践

对大班教学环境下"数字信号处理"课程的教学模式进行了探讨,建立师生学习共同体教学模式,引导学生积极参与到教学活动中。同时改进教学方法,结合多媒体等多维教学手段,将抽象的数字信号理论知识进行形象化教学,提高大班环境下"数字信号处理"课程的教学质量。     

混流式水轮机偏工况运行的大涡模拟方法验证

为更准确地预测混流式水轮机在偏离最优工况时的内部流动特性和外特性,采用大涡模拟方法(LES)对其进行数值研究,针对LES方法,对比单相流计算和空化模型计算的结果.结果表明:基于空化模型的LES预测混流式水轮机内部流场比单相LES更为精确,偏工况下,多相流LES计算能捕捉到更准确的叶道涡结构和尾水管涡带结构.对比模型实验结果表明,LES计算能更好地预测水轮机的外特性,包括流量曲线和效率曲线.基于非定常的水轮机内部流动的LES,使用Q方法提取转轮区的空化叶道涡和尾水管涡带,研究叶道涡的高频运动和涡带的低频演化规律,在活动导叶开度10 mm、单位转速64.9 r/min工况下,叶道涡演化频率为转频的15倍,而涡带演化频率为转频的0.4倍,和实验结果相符合,验证了在复杂三维流动中LES方法的准确性.     

基于双路径递归网络与Conv-TasNet的多头注意力机制视听语音分离

目前的视听语音分离模型基本是将视频特征和音频特征进行简单拼接,没有充分考虑各个模态的相互关系,导致视觉信息未被充分利用,分离效果不理想。该文充分考虑视觉特征、音频特征之间的相互联系,采用多头注意力机制,结合卷积时域分离模型(Conv-TasNet)和双路径递归神经网络(DPRNN),提出多头注意力机制时域视听语音分离(MHATD-AVSS)模型。通过音频编码器与视觉编码器获得音频特征与视频的唇部特征,并采用多头注意力机制将音频特征与视觉特征进行跨模态融合,得到融合视听特征,将其经DPRNN分离网络,获得不同说话者的分离语音。利用客观语音质量评估(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)及信噪比(SNR)评价指标,在VoxCeleb2数据集进行实验测试。研究表明,当分离两位、3位或4位说话者的混合语音时,该文方法与传统分离网络相比,SDR提高量均在1.87 dB以上,最高可达2.29 dB。由此可见,该文方法能考虑音频信号的相位信息,更好地利用视觉信息与音频信息的相关性,提取更为准确的音视频特性,获得更好的分离效果。     

结合视觉特性的红外图像增强方法

为了增强红外图像的细节信息,改善图像视觉效果,将视觉特性与红外图像特征结合,提出了一种结合视觉特性的图像增强方法。首先,对图像运用Weber定律进行亮度处理,并在对数域角度,利用背景强度与光强梯度呈局部线性关系的特性,模拟视觉系统来分割图像。然后,分别对分割图像进行增强处理,过暗、过亮区域采用改进的自适应直方图均衡算法、Weber区域采用多尺度Retinex算法。最后,三区域构建图像,输出细节突出、亮度适中的红外图像。实验结果表明:本文算法增强了图像细节、缩短了运行时间、有效地消除“光晕”现象,改善了图像的视觉效果,具有较好的应用前景。     

水轮机压力脉动的混沌动力学特性

为有效进行水轮机的运行监测和故障诊断,采用混沌动力学方法对水轮机在偏工况运行时的压力脉动特征进行研究.利用提升小波变换对压力脉动实验数据进行去噪,给出压力脉动信号时域分布及各频率成分的能量分布情况.分析脉动信号由轻度空化发展到严重空化过程中的一系列动力学特性,包括时频特征分布、相轨迹图、李雅普诺夫(Lyapunov)指数图和庞加莱(Poincaré)映射图等.结果表明:水轮机尾水管压力脉动的主要能量分布在低频段,随着空化程度的加重,频谱脉动强度增大;对于研究工况,最大Lyapunov指数均大于零且随空化程度增加而增大,说明水轮机压力脉动信号存在混沌吸引子.利用本文方法进行多工况分析,可完成在线运行监测.     

基于改进 DQN 网络的滚动轴承故障诊断方法

针对实际中滚动轴承正常和故障状态下的振动数据不平衡,且故障诊断准确率不高的问题,基于深度强化学习,提出一种改进深度Q网络(DQN)的滚动轴承故障诊断方法。该方法将振动信号进行短时傅里叶变换,构建时频图样本集;提出把K-means算法中样本到中心点的距离作为回报值的偏置,以不平衡比为基准,为训练集构建具有个性化的回报函数,同时引入残差网络(Resnet-18)实现特征的深层提取;智能体将新的回报函数和时频图作为输入,在每个时间步长执行诊断动作,判断并返回回报值;最终,智能体学会不平衡数据下的故障诊断策略。实验表明,所提改进的诊断模型相比本文对比的其他方法在不平衡下提高了5%～8%;同时不平衡且变负载情况下也表现突出,不平衡指标得分达到了0.982左右,具有较好的泛化性。