基于递归奇异熵方法的波纹管压浆超声检测

为检测混凝土结构中波纹管内灌浆密实度,提出了一种基于递归奇异熵方法的波纹管压浆质量检测的方法。利用有限元软件进行理论模拟仿真,对结构响应信号采用多变量融合的方法,结合递归图分析法和奇异熵估计分析回波数据,结果表明,缺陷横向尺寸与递归奇异熵值具有单调对应关系,递归奇异熵方法可以用来判断压浆剥离尺寸。通过实际制作模型并测量,验证了该方法的可行性。     

基于递归分析的振动信号非平稳性评价

采用了相空间重构算法将工程结构振动信号扩展到高维相空间中,研究时间序列在高维空间中临近点的分布规律和运动特点,并用递归图及递归量化分析算法研究了信号含噪量和非平稳性;结合主成分分析,以高斯白噪声为评价基准,提出了采用递归量化指标样本第一主成分之间的相关系数作为信号非平稳性评价指标。通过对数值模拟信号及某拱桥吊索实测振动信号分析表明,基于递归分析的振动信号评估方法能快速直观的辨别出信号的平稳性,所提出的非平稳性评价指标可有效评价信号平稳性。     

基于混沌理论的心音信号非线性动力学分析

摘要：为了从非线性动力学的角度对心音进行分析,提出了一种基于混沌理论的心音信号的分析方法。首先,计算心音信号的关联维数及最大Lyapunov指数,获取了心音信号递归图和递归定量分析参数;然后,通过13例健康人和13例二尖瓣狭窄病人的心音对其进行分析验证。结果表明：正常及二尖瓣狭窄心音信号的混沌特征具有显著性差异,该方法为实现二尖瓣狭窄的早期辅助诊断提供了依据。     

基于振动响应内积向量和数据融合的结构损伤检测方法试验研究

提出了一种基于振动响应内积向量(Inner Product Vector, IPV)和数据融合的损伤检测方法,并进行了相应的验证试验研究。分别以随机信号和正弦信号对结构进行激励,利用加速度传感器采集结构的振动响应信号,计算结构的损伤指标,然后利用数据融合理论将结构各参考点下的损伤指标进行融合。损伤检测的验证试验结果表明,结合数据融合理论后,能够避免原始IPV方法中参考点选取对检测准确度的影响问题,并能准确进行损伤定位。两组不同激振信号的检测结果对比显示,数据融合对外激励为正弦信号的检测结果的准确度提升更为显著。     

移动荷载作用下结构损伤的近似熵分析

当移动荷载接近或远离结构损伤部位时,结构的振动响应的幅值和非线性特征会发生变化,可以从中提取有关结构损伤的信息;近似熵可以表达一个时间序列的复杂性和内在模式。用移动荷载作用于结构上,对其振动响应数据进行近似熵计算,提取其非线性特征值,进而用神经网络进行结构损伤模式识别。通过一个移动荷载作用下简支梁的计算实例考察了这一方法的有效性。移动荷载的作用,使得损伤造成的结构非线性特征更加显著;研究、计算与实测案例表明近似熵能够有效地表征信号的非线性程度,而且对噪声干扰的敏感度低,可以作为神经网络模式识别的特征向量。     

基于递归分析的微裂纹缺陷超声检测技术研究

为准确检测金属构件微裂纹缺陷,采用超声脉冲反射法对金属试块进行检测,并提取超声背散射信号进行分析。通过对背散射信号进行简单的建模,说明其组成要素。由于背散射信号的非线性特征,缺陷回波信号会对系统的递归特性产生影响;在此基础上提出了基于递归分析的方法分别对含人工微裂纹缺陷金属试块的无缺陷区、单裂纹区及双裂纹区背散射信号进行检测研究;通过合理的参数选择,对采样信号进行递归分析并绘制递归图;对比含缺陷信号与无缺陷信号,发现前者会在递归图中产生明显的白色交叉条纹带。使用递归定量分析进一步研究了含缺陷背散射信号的递归特征量。结果表明多种特征量对缺陷回波信号比较敏感,其中递归率(RR)和捕获时间(TT)在缺陷位置有明显的特征。     

基于提升小波熵指标的梁板组合桥损伤识别研究

利用提升小波和熵的特点,提出了基于提升小波熵的结构损伤识别方法,给出了提升小波时间熵和相对提升小波熵两个结构损伤指标。通过梁板组合桥的数值模拟表明,提升小波时间熵指标能较好地识别结构的损伤时刻,而相对提升小波熵指标能较好地识别结构的损伤位置。     

基于损伤存在概率成像方法的复合材料结构损伤识别

基于小波分析理论和概率统计原理,提出一种损伤存在概率成像方法,对复合材料结构进行在线的健康监测。首先对结构损伤前后Lamb信号进行比较,提取信号的能量特征差异系数,作为损伤指标;然后用概率统计方法判断该损伤指标是由损伤引起的还是因环境变化造成的;最后用成像算法给出存在概率图像识别损伤。对复合材料板结构进行实验验证该方法的可行性,具有一定的实际工程应用价值。     

结构损伤诊断的轴向振动原理及模态实验

在理论推导梁轴向振动微分方程基础上,提出一种以轴向振动低阶模态振型二阶导数为损伤指标的结构损伤识别方法。在方钢管构件上布置加速度传感器进行轴向振动模态试验,测试时由信号发生器发出正弦波信号,经功率放大器放大后通过电磁激振器对结构进行激励,同时采集各测点的加速度反应信号。在确定结构共振点后,根据共振点处加速度值,编制轴向振动损伤指标的计算程序,分析结果表明该指标对结构损伤的位置和程度均很敏感,既能精确定位损伤,又能标定损伤程度,即在损伤位置将发生相反方向的突变,且突变幅度随损伤程度增大而增大。     

Lamb波的交叉递归分析在金属板损伤量化中的应用EI北大核心CSCD

针对金属板疲劳损伤演变的非线性动力学特性,提出了基于Lamb波交叉递归分析的疲劳裂纹量化检测方法。该方法首先从结构动力学角度采用交叉递归图分析了损伤信号与无损信号在相空间中的非线性相关性,并在此基础上采用了交叉递归量化分析(cross-recurrence quantification analysis, CRQA)特征对Lamb波信号中的裂纹损伤进行表征。接着,结合CRQA特征的状态相关性、单调性、鲁棒性及特征间的关联性进行特征的优化选择,采用支持向量描述模型对优选特征进行了融合,构建了金属板疲劳损伤的统一量化指数。最后,采用铝板随机裂纹仿真试验与铝板弯折试验对该研究提出方法进行了验证。结果表明,基于Lamb波交叉递归分析的损伤评估方法突破了Lamb波的多模态性、散射性、损伤波包的微弱性造成的损伤特征提取困难的问题,不仅能够对金属板疲劳损伤进行有效的量化评估,还具有较好的噪声鲁棒性,在复杂结构疲劳损伤检测与评估领域具有较好的应用前景。     

延伸奇异值分解包及其在高速列车轮对轴承故障诊断中的应用

结合多分辨奇异值分解包的分解结构和对滚动轴承故障信号的Hankel矩阵的奇异值分布特性研究,提出了延伸奇异值分解包。该算法的核心包括矩阵递推构造和矩阵重构。以分量信号能量为指标,提出了有效分量信号的筛选准则,并基于该准则,进一步提出了延伸奇异值分解包的快速算法。仿真结果表明,延伸奇异值分解包对信号中共振频带分量信号具有很好的分解能力,方法具有强鲁棒性,同时极大地改善了奇异值分解包中出现的模态混叠。应用高速列车轮对轴承试验数据对该方法进行试验验证,结果表明,该方法能有效分离高速列车轮对轴承复合故障信号的不同共振频带信号,对筛选的有效分量信号进行包络分析,可有效提取不同类型的故障特征频率及其谐波,对共振频带的聚集性和故障的表征力相比奇异值分解包均有显著提高。     

A highly efficient method for structural model reduction

Model reduction is a commonly used method for quickly computing the lower-order eigenvalues and eigenvectors of a structure. This article proposed a direct model reduction method without any iterations. Compared with the existing methods, the proposed technique has two main advantages. The first one is that the explicit expression of the transformation matrix can be directly obtained using a recurrence formula. The second one is that the calculation efficiency of the proposed method is very high because there is no need for iterative calculation. Three types of structure are used as examples to verify the proposed method. It is found that the lower-frequency eigenpairs calculated by the reduced model are very close to the exact ones obtained by the full model. Moreover, the calculation time of the proposed method is much less than that of the existing methods. It has been shown that the proposed method is reliable and effective.     

一种改进的虹膜定位方法

本文针对原有基于结构特征的虹膜定位方法提出一种有效的改进方法.本方法主要针对定位容易出现错误的外边界,利用虹膜的结构特征和数学手段,对得到的虹膜外边界点进行验证,必要时通过计算得到准确的外边界点.这样本方法解决了原有方法在眼睑和眼毛对虹膜的遮挡比较严重的情况下难以准确定位的问题.对已有的1200幅虹膜图像(图像大小为640x480)组成的虹膜数据库进行实验,本文算法定位准确率达到99.08%,平均定位时间仅为0.8s,实验验证了该方法的有效性.     

A Multivariate T2 Control Chart for Skewed Populations Using Weighted Standard Deviations

This paper proposes a heuristic method of constructing multivariate T² control charts for skewed populations based on ‘weighted standard deviations’, obtained by decomposing the standard deviation into upper and lower deviations according to the direction and degree of skewness. The proposed method adjusts the variance–covariance matrix of quality characteristics and modifies the ellipsoidal probability density function contour of the multivariate normal distribution to a shape similar to that of the skewed distribution. False alarm rates and out‐of‐control average run lengths of the proposed control chart are compared with those of the standard control chart for multivariate lognormal, Weibull and gamma distributions, and the results show that considerable improvement over the standard method can be achieved when the distribution is skewed. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于STM32的远程脉象复放系统的设计

为了实现远程脉象诊断,设计了一套远程脉象复放系统。针对当前脉象复放装置反应慢、控制复杂的不足,设计了新型的机械与液路相结合的脉象复放装置;针对复放脉象不能根据"浮、中、沉"不同压力产生变化的缺陷,设计了智能压力反馈模块,运用自适应逆控制算法对输出误差进行校正。设计实验对比复放脉象和采集脉象,分析两者相关性并对脉搏波特征参数进行t-检验分析。结果表明:复放波形和采集波形之间脉搏波特征参数无显著性差异,且2种波形相关系数大于0.91,具有显著相关性。邀请3名老中医对系统进行盲测,正确率均在93%以上,证明该系统可以准确实现远程条件下脉象的复放,可应用于中医远程脉诊及中医教学领域。     

一种五相Boost矩阵变换器研究

研究了矩阵变换器的控制方法,针对传统矩阵变换器"虚拟逆变部分"拓扑大多是推挽式、半桥式和全桥式结构,因而电压传输比较低的情况,提出了一种五相Boost矩阵变换器的结构。该结构整流侧采用传统的矩阵整流电路,其控制策略采用无零空间矢量调制,虚拟逆变部分则采用Boost逆变电路,该逆变电路具有升压特性,能提高矩阵变换器的电压传输比,其电压传输比可以达到1.0甚至更高。对该矩阵变换器的滑模变结构控制策略进行了研究,而且通过仿真和样机实验验证了其理论的正确性,为矩阵变换器的工业应用提供了一定的理论基础。     

现场混装乳化炸药基质的流变性研究

从流动性、黏弹性和触变性3方面研究了现场混装乳化炸药基质的流变性。从流动性曲线可知,在低速剪切区域,乳化基质呈现牛顿流体性质。剪切速率继续升高后,乳化基质呈现剪切变稀型非牛顿流体性质。触变性试验结果说明,乳化基质结构恢复能力和所受外力大小有关,外力越大,乳化基质的结构越难恢复。黏弹性曲线表明,应变升高后,乳化基质逐渐从弹性形变转变成黏性形变。此外,乳化基质流变性受分散相液滴尺寸的影响较大。液滴尺寸减小,黏度和储能模量升高,外力消除后,乳化基质的结构恢复能力提高。     

基于经验模态分解的图像拼接

对待拼接图像分别进行经验模态分解,对分解得到的第一个固有模态函数与第二个固有模态函数的叠加进行特征点提取、特征点匹配与变换矩阵的估计以实现图像的拼接,文中提出的方法有效提高了特征点匹配的正确率,具有很强的鲁棒性。在图像融合方面文中提出一种新的基于余弦关系变换的加权融合技术,在实现图像无缝拼接的同时,可有效去除拼接图像重叠区域的重影与鬼影现象。