推焦杆回程振动原因分析

推焦杆回程中的振动问题严重影响了推焦设备整体稳定性及焦炉正常生产,为找到推焦杆振动原因,通过模态分析,得到推焦杆固有频率,并通过试验采集推焦杆回程振动信号,通过短时傅立叶变换(STFT)对振动信号进行时频分析,提取出推焦杆不同时间段振动特征值。结果表明推焦杆振动频率与结构固有频率极为接近,说明推焦杆发生了自激振动,此外,推焦杆振动主要发生在滑履退出炭化室前,说明摩擦力是导致推焦杆产生自激振动的主要原因。另外,由于约束较少,滑履退出炭化室后,推焦杆发生轻微碰撞现象。     

基于声学信号的无机保温砂浆外墙外保温系统缺陷检测试验研究

无机保温砂浆外墙外保温系统存在开裂、空鼓、脱空等缺陷,亟须研发相应的无损检测技术,以对施工质量和安全状况进行检测与评估。基于振动力学和声辐射模态理论,通过试验研究敲击外墙外保温系统不同类型缺陷处产生的声学信号时频特性。利用小波变换提取信号首个峰值频率,用于检测外墙外保温系统是否存在缺陷。试验结果表明,该检测技术可用于无机保温砂浆外墙外保温系统缺陷检测中。     

基于深度网络迁移学习的致痫区脑电识别* .txt

摘要：致痫区脑电识别能够为癫痫外科手术提供重要的参考价值。提出了一种基于深度网络迁移学习的致痫区脑电识别算法。首先利用连续小波变换（CWT）对脑电信号进行时频分析，获得脑电信号时频图；然后迁移学习AlexNet网络模型，调整网络结构使之适应于致痫区脑电识别，将模型第7层全连接层输出作为脑电信号时频图的特征表示，最后利用支持向量机（SVM）、BP神经网络、长短期记忆网络（LSTM）、基于稀疏表达分类算法（SRC）、线性判别分析（LDA）等分类算法进行特征分类。基于开源脑电数据集采用十折交叉验证的方法对算法进行了验证,比较6种分类器的效果，得到SVM算法的平均特异性为8881%，灵敏度为8807%，准确率为8844%，证明了该方法识别致痫区脑电信号的有效性。 .txt     

地震反演技术在碳酸盐岩储层识别及预测中的应用

P区块位于哈萨克斯坦曼格什套州中部,目前中三叠系下部(T)以碳酸盐岩发育为主,勘探程度低,储层横向变化快,纵向不连续,油气分布隐蔽性强,有利目标区域难以有效追踪和寻找落实。针对上述特点,本次研究通过区三维高精度地震资料,利用地质属性、地震反演、岩石物理分析等地质、地球物理特征技术,并结合地质、测井、录井资料,对多种地震储层方法效果进行了比较,结合BP神经网络反演地震成果对T段碳酸盐岩储层进行了分析预测。结果表明:M油田东南部、Q油田西北部、Z油田南部为碳酸盐岩较为发育区域,是下步勘探及井位部署的有利区块。     

CEEMDAN-PE-TFPF降噪法在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮故障诊断过程中,大量噪声使得故障特征难以完全提取的情况,提出了一种完整的自适应噪声集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、排列熵(Permutation Entropy,PE)和时频峰值滤波(Time-Frequency Peak Filtering,TFPF)相结合的去噪方法。由于TFPF方法在窗长问题上的局限性,引用CEEMDAN和PE对此进行改进,使信号在噪声抑制和信号保真方面得到了很好的权衡。首先利用CEEMDAN算法得到原始信号的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),计算每个IMF的PE值来判断IMF是否需要滤波,然后针对不同的IMF选择不同的窗口长度进行TFPF滤波,最后将滤波后的IMFs和剩余IMFs重构得到最终的降噪信号。通过模拟仿真信号和实测齿轮信号验证了该降噪方法的可行性,且降噪后的信号可以有效地揭示故障的特征信息。最后与多种降噪方法对比,体现了所提方法的有效性和优越性。     

地下空洞的探地雷达信号时频响应特征分析

地下空洞给交通出行、工程建设带来了极大的安全隐患。探地雷达作为一种无损探测技术,通过采集和分析电磁波反射信号,可探测地下空洞的位置、尺寸和介质特性等,进而为工程地质勘察和结构无损检测提供重要信息。该文将地下含水及不含水空洞用时域有限差分法进行仿真实验,得到了雷达剖面图及单道波形对比结果,并分析了反射信号的时频特征差异。由于电磁波在水中传播时的衰减,含水空洞下界面反射信号的瞬时频率会出现明显向下偏移,时频分析方法能够为识别地下空洞是否含水提供参考依据。将时频分析方法应用于城市道路空洞的雷达实测数据的处理与分析,结果表明,时频分析方法能够准确判定地下空洞的尺寸及是否含水。     

波束成形技术在无线互联电力仪表抗干扰中的应用

电力仪表无线互联能给用户带来极大便利,然而又面临复杂电磁环境下无线通信的抗干扰问题。分析了电磁环境的复杂性,即每个通信节点所接收的信号和干扰通常多方向,且波达角不定。建立了直流电机干扰仿真模型,提出了基于波束成形技术抑制干扰的方法,即首先由MUSIC算法估计了干扰波的波达角,再基于LCMV算法进行波束形成。仿真结果表明,该方法有效抑制了干扰,通信链路的误比特率得到显著改善。     

基于Radon-CPF-Fourier变换的机动目标ISAR成像

由于机动目标的逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）成像中存在多普勒扩散现象，易导致成像分辨率降低。针对此问题，在多分量三次相位信号（Cubic Phase Signal,CPS）模型基础上，提出一种基于Radon-CPF-Fourier变换（Radon-Cubic Phase Function-Fourier Transform,RCFT）的机动目标ISAR成像方法。RCFT可实现CPF中自项能量的相干积累，减轻多普勒扩散带来的影响。与现有的基于时频分析和参数估计的ISAR成像算法相比，RCFT的主副比性能提升了至少2 dB，在时频分辨率无损失时具备更好的自项能量积累能力，可获得更高质量的成像结果。仿真验证了所提方法的有效性。