统计对称噪声中叶片振声信号提取的探讨

针对统计对称噪声系统对称点噪声统计特性相对稳定的特点 ,提出了利用对称镜像点的信号降低噪声 ,克服不稳定因素影响的改进方法。数值仿真结果表明 ,该方法克服了非平稳变化的影响 ,提高了实时分析能力。     

噪声影响下的高准确度介损角测量方法研究

基于FFT的介损角检测方法易于硬件实现,但其准确度受频谱泄漏和噪声的影响较大.为此,提出了一种基于Black-man自卷积窗的高准确度介损角检测算法,建立了噪声影响下介损角检测结果的统计描述模型.首先采用Blackman自卷积窗对噪声影响下的畸变信号进行加权,其次利用离散频谱对称插值算法计算基波相位角,然后根据电压与电流基波相位差实现介损角检测,最后根据测量不确定度传播原理,推导了噪声对介损角检测准确度的统计模型,并通过仿真和实际检测2验证了本文算法和统计模型的正确性和可行性.     

小波神经网络在动态汽车衡称量数据处理中的应用

通过分析称重信号的数据波形图,发现数据当中掺杂着大量噪声信号,这在很大的程度上影响称重结果。通常使用的滤波方法能在一定范围内消除噪声信号,但是在路面不平、车辆振动的情况下,称量结果不稳定。针对这种情况提出了小波神经网络算法对称重数据信号进行去除噪声处理。实验仿真得出,利用小波神经网络算法对称重信号进行处理后,相对于传统的去噪滤波方法,能得到更理想的数据波形,使得称重结果与实际值的误差在±2%内。     

光电稳定跟踪装置中微机电陀螺应用研究

以微机电陀螺在高精度光电稳定跟踪装置中的应用为背景,研究了陀螺输出噪声对光电稳定跟踪平台精度的影响.结果表明,陀螺噪声会引起平台基准轴的抖动和缓慢漂移.根据微机电陀螺的实测数据,分析了其噪声特性.基于AR模型建立了微机电陀螺的噪声统计模型.研究了基于Kalman滤波的陀螺去噪算法,给出了去噪结果,分析了该算法不能够取得较好滤波效果的原因.针对Kalman滤波在微机电陀螺信号低频去噪方面的局限性,将基于阈值决策的小波去噪方法应用于微机电陀螺的信号处理中,给出了滤波结果.实测结果表明由于后者不依赖于噪声的精确模型,可根据噪声在不同频段的统计特性采用阈值决策滤波,具有更好的抑噪效果.最后给出了两种滤波算法的比较.     

新型弯掠动叶风机性能实验

本文将一种新型动叶－轴流式弯掠动叶风机的气动性能、气动噪声和噪声频谱的测量结果与轴流式径向动叶风机进行了对比，结果表明：弯掠动叶风机能够扩大失速裕度（稳定工作范围）和降低气动噪声。本文还对实验结果进行了机理分析，并讨论了弯掠动叶风机对宽频噪声和离散噪声的影响。通过对比分析稳定工况的气动噪声计算方案，得到了适于计算弯掠动叶风机气动噪声的计算方法。     

滚动轴承振动与噪声关系的实验研究

以实验为基础，研究6201—2RZ轴承振动与噪声的关系。借助数理统计理论，对实验数据进行了较全面的统计处理。数据处理结果表明，振动加速度有效值和噪声声压级的统计关系不明显；仅从低频、中频或高频的单个频段考虑，在各个频段里，速度有效值对噪声声压级的影响不具有统计相关性；若综合考虑三个频段，则速度有效值和噪声声压级具有一定的统计相关性，但由于所得到的回归方程的标准偏差比较大，因此用振动来描述和控制噪声的可靠性就比较差。为此，对于所研究的滚动轴承来说，不宜用振动代替噪声。     

车道线实时检测的形态学算法及其DSP实现

通过分析传统车道线检测方法易受强噪声影响的特点,提出了基于形态学的车道线实时检测算法,克服了传统算法缺点,算法简单、稳定、可靠;同时介绍了算法在DSP上的实现。经实际对分辨率为736×526的道路图像进行检测,该算法检测速度达到50Hz,完全满足实时性要求。     

基于鲁棒自适应SCKF的智能汽车目标状态跟踪研究

准确的自车和前车状态估计是智能汽车有效决策和控制的前提,而以往的研究通常不考虑噪声统计特性不确定的问题,导致某些情况下车辆状态估计的误差很大。为此,提出一种鲁棒自适应平方根容积卡尔曼滤波（Robust adaptive square-root cubature Kalman filter,RASCKF）算法,以降低噪声统计不确定性对估计精度的影响。首先,采用最大后验概率准则估计了过程噪声协方差和测量噪声协方差的统计值,以提高噪声稳定时状态估计的精确性。然后,基于标准化测量新息序列设计了故障检测规则,利用实时测量新息对噪声协方差进行校正处理,保证状态估计算法的鲁棒性。最后,在不同的噪声干扰工况下对RASCKF算法进行了仿真验证。结果表明,RASCKF算法在估计精度和稳定性上明显优于标准SCKF算法,有效地解决了智能汽车目标状态跟踪过程中噪声统计特性不确定的问题。     

轴流通风机叶片模态仿真及其对气动噪声的影响

利用有限元模型对叶轮模态进行了计算，判断分析了各阶模态振型对气动噪声的影响程度，求解中利用了ANSYS的模态循环对称功能，同时分析了旋转软化、应力强化对叶轮真实运转状况下模态频率的影响。     

基于改进单元损伤变量的结构损伤识别概率统计方法

针对测量噪声的存在严重影响了识别结果的稳定性和可靠性,选取改进后的单元损伤变量作为损伤识别指标与概率统计方法相结合,借助统计量和假设检验方法确定损伤判别临界值,得到检验的判错概率,消除测量噪声的不利影响,根据结构损伤前后参数统计值的变化,给出统计意义上的损伤识别结果。算例分析表明,基于改进单元损伤变量的结构损伤识别概率统计方法对噪声有很强的鲁棒性,能有效避免损伤误判的发生。     

DCT和相关分析在轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障诊断问题,提出一种在频域进行相关分析诊断故障的新方法。将振动信号进行离散余弦变换得到频域系数,对频域系数自动分段,对不同分段情况下的频域系数进行相关分析,比较不同分段情况下的相关系数,取其最大值,对应的频率即为故障频率。该方法克服了时域内相关分析受噪声影响导致诊断不准确的缺点,在信号含噪声情况下诊断结果稳定、准确。SKF 6205-2RS轴承诊断实例说明该方法的可用性。     

一种高信噪比的高阻抗测量处理电路

在高阻抗测量过程中,由于测量有效电流十分微弱,即使较小的外界噪声电流也极大影响测量信号的信噪比。在分析高阻抗测量中噪声电流的来源、噪声电流对信号的影响规律和噪声电流特点等的基础上,提出了一种简洁的消除噪声电流的方法,即高阻抗对称电阻电路的测量方法。这种方法主要运用差动处理的技术,消除由于外界电磁干扰引入到连接导线上的噪声电流。实验表明:这种处理电路的方法,不需要对测量电路采取过多的屏蔽处理措施,也适合高噪声空间电流干扰环境下高阻抗的测量。     

船用舵机两种液压驱动方式振动噪声对比试验

液压驱动是目前船用舵机的主要驱动方式,其振动噪声不仅会影响系统的平稳运行、人员的健康舒适,还会对设备和元件的寿命产生影响,因此,振动噪声水平是现代船舶装备设计的关键指标之一。针对双柱塞缸对称驱动及单柱塞缸非对称驱动典型船用舵机,通过容积控制和节流控制两种方式,进行了两种舵机系统振动噪声的对比试验,探讨了不同驱动方式、不同驱动速度等因素对船用舵机振动噪声的影响。结果表明:采用阀控双柱塞缸对称驱动可有效降低舵机系统的振动噪声。     

基于快速遗传算法的固定阶H2/H∞自适应噪声抵消器

讨论了混合型固定阶H2／H∞自适应噪声抵消器的设计方法。其不仅能充分利用H2设计的最优性，而且能利用H∞设计的鲁棒性，克服了信号处理中存在模型扰动和噪声的不确定性等问题。固定阶次的H2／H∞自适应噪声抵消器的设计方法是从工程实践的观点出发，不仅实现简单，而且节省运行时间。采用快速遗传算法获取自适应噪声抵消器的系数。仿真结果表明：该方法设计的噪声抵消器即使噪声特性发生改变，而滤波器的结构及参数不变时，其去噪效果仍然良好；同时，该方法可以用于多路信号和复杂信号的噪声消除。     

基于自适应模糊神经网络的噪声抵消器

讨论了基于自适应模糊神经网络的噪声抵消器的设计方法。自适应模糊神经网络系统具有非线性映射和自学习能力，能够用于噪声信号的非线性建模。它不仅能够获取信号的最佳估计，并互能够克服信号处理中存在的模型和噪声的不确定性、不完备性。该法设计的滤波器效果良好，并可以用于多路信号和复杂信号的噪声消除。     

卡尔曼滤波器在PID控制器中的应用研究

本文建立球杆系统模型并分析系统中噪声,采用卡尔曼滤波器来克服球杆系统中的测量噪声和控制噪声对控制性能的影响,并在MATLAB环境下进行对比仿真试验,验证了滤波器对噪声的有效抑制作用。     

基于深度卷积网络的多目标动态三维抓取位姿检测方法

在非结构化环境机器人抓取任务中,获取稳定可靠目标物体抓取位姿至关重要。本文提出了一种基于深度卷积网络的多目标动态三维抓取位姿检测方法。首先采用Faster R-CNN进行多目标动态检测,并提出稳定检测滤波器,抑制噪声与实时检测时的抖动;然后在提出深度目标适配器的基础上采用GG-CNN模型估算二维抓取位姿;进而融合目标检测结果、二维抓取位姿以及物体深度信息,重建目标物体点云,并计算三维抓取位姿;最后搭建机器人抓取平台,实验统计抓取成功率达到95.6%,验证了所提方法的可行性及有效性,克服了二维抓取位姿固定且单一的缺陷。     

模糊混合聚类法在道路交通噪声点位优化中的应用

采用模糊混合聚类分析方法对大连市170个道路交通噪声测点进行了优化研究。从道路交通噪声的产生原因的客观条件入手，克服了通行证 点位优化采用历史数据就数论数的局限性。大量数据验证，优化结果具有较强的代表性、准确性，为今后类似工作的应用提供了新的思路。     

球阀阀口气穴流场的数值模拟与实验研究

将PNGκ-ε湍流模式与多相流技术相结合，对球阀阀口的三维气穴流场进行了数值模拟，计算了小球在对称位置与非对称位置的气穴流场。运用高速摄像机观察了阀口附近的气穴现象，与模拟结果比较，相当吻合。对球阀有无气穴现象分别进行了噪声测试和频谱分析。实验结果表明阀口气穴现象以2500Hz的频率周期性地发生，小球及小球弹性系统在轴向的固有频率远小于2500Hz，而且频率2500Hz对应的噪声级很高，比较了数值模拟得到的对称与非对称气穴区域与实验观察到的气穴云变化。进一步预测阀的横向振动使得气穴现象周期性发生。     

经验模态分解在管道缺陷漏磁检测信号处理中的应用研究

针对管道缺陷漏磁检测信号中存在严重噪声干扰的问题，将经验模态分解方法用于漏磁检测信号的噪声分离和有效信号提取，对实际测试的与输油管道材质相同且具有人为模拟缺陷的漏磁信号进行处理，结果表明，该方法可以很好地抑制噪声从而得到清晰的、表征缺陷特征的有用信号，达到与小波变换相同的处理效果，同时克服了小波方法中基函数选择困难的问题。