发电机转子轴心轨迹形状自动识别方法的研究

给出了一种自动识别轴心轨迹形状的新方法。首先将采集到的轴心轨迹线图,用边界颜色填充各区域,形成轴心轨迹图象,计算其不变矩特征向量。然后将仿真生成的各种轴心轨迹不变矩特征向量作为参考模式,将实际检测的轴心轨迹不变矩特征向量作为待识别模式,利用关联度进行识别。最后成功地识别了 MJF-30-6 型发电机在空转、并网正常运行、转子短路故障运行、A 相接地四种工况的轴心轨迹形状,并揭示了发电机电气故障对转子轴心轨迹的影响。     

基于数学形态学的轴心轨迹自动识别法

通过分析旋转机械轴心轨迹的特点,以数学形态学方法进行降噪处理,并提纯轴心轨迹,针对轴心轨迹故障类型图形具有旋转、缩放、平移不变性等特点,提出了用数学形态学的形状谱描述轴心轨迹特征向量,并结合神经网络进行分类,最终形成一个轴心自动识别系统,实验表明利用数学形态学能较好地进行旋转机械故障的诊断.     

基于局部线性降维拓扑空间的主轴故障诊断方法

机床主轴故障的形成是一个长时间历程渐进性发展的过程,为了实现主轴系统的故障预警和智能维护,需要准确提取主轴早期故障的特征。主轴的早期故障信号特征微弱难以获取,为解决早期故障原始信号特征不具备良好可分性的困难,提出基于局部线性降维拓扑空间理论的主轴故障特征提取方法。该方法首先采集主轴系统的振动信号,然后对信号进行小波降噪处理并进行信号重构;用获取的重构信号构造轴心轨迹的高维流形拓扑空间,使用局部线性降维算法获得主轴系统的故障敏感特征。经过实验验证,该方法能准确地提取故障敏感特征,为判断主轴故障提供了依据。     

基于形态小波的转子轴心轨迹提纯

针对汽轮发电机组轴心轨迹的提纯问题,提出采用形态小波提纯转子轴心轨迹的新方法.形态小波作为一种非线性小波,兼顾数学形态学的形态特征和小波的多分辨率特性,具有良好的细节保留和抗噪声性能.采用形态小波提纯轴心轨迹,无须考虑信号的频谱特征,通过对形态小波分解得到的分量进行阈值降噪处理,然后重构原信号得到提纯的轴心轨迹.将实际数据分别通过传统的Haar小波与形态小波进行处理,结果表明,形态小波在轴心轨迹提纯方面的效果更明显.由于形态小波变换算法只涉及加减和极大、极小运算,算法简单且执行高效,适合汽轮发电机组故障的在线监测和诊断.     

基于新型ESF的一类非线性系统故障滤波方法

针对传统非线性系统故障诊断方法中存在的线性化误差、滤波发散等问题,对一类含有测量噪声及执行器时变故障的非线性系统研究一类新的故障诊断方法。通过将系统的非线性动态及故障扩张为一新的状态,构造一种可用于故障诊断的扩张状态滤波器,并在此基础上推证出增广系统渐进稳定的充分条件,给出具有鲁棒H_∞性能的故障诊断滤波器设计方法,同时借助于原系统中已知的非线性动态,对滤波后的新扩张状态进行故障分离,实现对故障的滤波及诊断。用该方法对具有测量噪声的典型非线性系统Van der pol振荡器,在分别发生恒值和时变故障情形下进行仿真研究。结果表明,所提方法能较好地解决含噪非线性系统的滤波及故障诊断问题。     

基于不变性矩的径向基函数神经网络转子轴心轨迹自动识别

用基于径向基函数的神经网络 ,利用轴心轴迹的不变性矩作为神经网络的特征参数 ,研究了对转子轴心轨迹的自动识别方法 ,对几种典型的轴心轨迹进行了辨识 ,验证了所提取的方法的可行性 .     

基于Kalman滤波的电容屏触控轨迹平滑算法

针对触控信号易受多种噪声影响而出现触控失真问题,提出了基于Kalman滤波的电容屏触控轨迹平滑算法。通过搭建电容屏触控信号采集和测试平台,获取原始触控电容数据并分析触控轨迹噪声特征,以此建立触控轨迹平滑系统的状态模型和观测模型,经Kalman算法的时域迭代处理实现电容屏触控轨迹的噪声抑制。试验测试结果证明:本文触控轨迹平滑滤波算法对比于传统平滑滤波算法,在不增加计算量的同时获得了更好的轨迹平均平滑度,可用于电容式触摸屏应用系统。     

基于数学形态学的轴心轨迹滤波提纯法

在大型回转机械状态监测与诊断中，常利用两路相互垂直的振动信号合成轴心轨迹来监测其运行状态和故障类型，不易获得清晰的特征。本文利用数学形态学的一些基本功能还原出干净的轴心轨迹，为研究轴心轨迹图像的特征提取和识别提供可靠的数据，使计算机能自动进行旋转机械故障的诊断。     

一种实用的不变矩计算方法

不变矩是图象的一种统计特征,满足平移、伸缩、旋转均不变的不变性,在图象识别领域得到了广泛应用。但是不变矩的计算是比较复杂的,计算工作量很大,特别是对于数字图象处理起来十分不便,例如由采样数据计算轴心轨迹图象的不变矩。本文提出了一种实用的计算二维图象不变矩的方法,并应用于轴心轨迹图的不变矩的计算。该方法充分利用了Ｗｉｎｄｏｗｓ内存位图功能,使得不变矩的计算不仅简单实用,而且精度较高。     

GA735-190型剑杆织机主轴系统的有限元建模及其动力学分析

建立了GA735-190型剑杆织机主轴系统的力学模型;由Combi214单元模拟轴承支撑,在ANSYS平台上对该主轴系统进行有限元建模;考虑陀螺效应,在多载荷步作用下对其进行模态分析,计算出了前5阶复模态,绘制了该主轴系统的campbell图及轴心轨迹图,并计算了300～2000 r/min范围内的临界转速,为该型织机主轴系统的动力学分析及速度控制提供了参考.     

基于卡尔曼滤波的地表移动变形预测

针对传统卡尔曼滤波模型在地表变形预测中依赖于噪声和数学模型而导致的运行发散问题,提出了一种基于方差补偿自适应卡尔曼滤波的建筑地表移动变形预测分析方法.提出的自适应卡尔曼滤波主要是通过适当的估算和修正系统模型的不确定参数以及噪声的统计特性,来弥补滤波过程中噪声方差的不足.建立了自适应卡尔曼滤波的数学模型,并在Matlab软件上对地表移动变形预测进行了仿真分析,其结果验证了所提卡尔曼滤波方法在地表移动变形预测应用中的可行性,表明该方法有效提高了实时预测的可靠性和预测精度.     

基于小波奇异性的电主轴振动信号处理

将小波奇异性理论运用到高速电主轴振动信号处理中,分析了如何进行小波奇异性信号重构的方法,提出了电主轴振动信号奇异性检测算法。构建了电主轴信号测试与处理系统。根据小波变换后信号与噪声在各尺度空间呈现的不同特性,对小波逆变换信号重构,提取了高速电主轴振动信号特征。仿真实验表明,利用小波奇异性对电主轴振动信号进行处理,能够去除噪声对加工过程监控系统的影响,同时还可以对机械故障信号进行预测,达到了提高电主轴使用寿命的目的。     

梯度相似性的椒盐图像加权中值滤波算法

在对现有椒盐噪声中值滤波算法分析的基础上,提出了基于梯度相似性的椒盐噪声图像加权中值滤波算法。利用灰度图像窗口内各个像素点灰度值的差异,将含有椒盐噪声的图像分为疑似噪声点和信号点,然后利用窗口像素点的梯度相似性对疑似噪声点进行分析,并运用图像极值剪切技术去除噪声点像素的干扰。采用舍弃方差极大值的改进加权中值滤波算法给噪声点赋值。实验表明,该算法对图像的细节保留能力和滤波能力有较大的提高,能取得较好的峰值信噪比。     

二维分数阶小波变换滤除混合图像噪声研究

图像形成与传输过程中,常受到复杂混合噪声的干扰.本文结合二维分数阶小波变换与中值滤波,提出一种新的混合未知图像噪声滤除方法.该方法先通过噪声检测将脉冲噪声标识出来,并利用中值滤波方法滤除,然后计算剩余噪声,进一步得到二维分数阶小波变换的最优阶次,在二维分数阶小波时频域,将剩余的高斯白噪声用阈值去噪方法滤除.经实验证明,该方法在有效去除混合噪声时具有优势.     

Tracking Algorithm Based on Improved Interacting Multiple Model Particle Filter

一种改进的交互多模粒子滤波跟踪算法

冯海林,郭娟丽

（西安电子科技大学 数学与统计学院,西安 710126）

创新点说明：

1）针对闪烁噪声建立一种新的模型,即混合高斯噪声模型。已有文献中都是使用高斯白噪声模型,这不符合实际问题中涉及到的闪烁噪声的特点,而本文所建立的混合高斯噪声模型能更准确地描述闪烁噪声的拖尾性,这是本文的创新点之一。

2）在粒子滤波中重要性密度函数的选取上做了改变。本文以观测似然函数作为重要性密度函数,并建立其与观测噪声之间的联系。这解决了传统粒子滤波中粒子抽样的困难,而且这样做最大的好处是能用到最新观测信息,降低粒子退化问题。这是本文的创新点之二。

3）文献[14]中交互多模粒子滤波不能很好地处理闪烁噪声问题,文献[18]中改进的处理闪烁噪声的粒子滤波不能较好地解决目标机动问题。本文第三个创新点是结合交互式多模型算法和本文改进了重要性密度函数的粒子滤波,从而解决闪烁噪声环境中的机动目标跟踪问题。据我们所了解到的文献,这方面的工作几乎没有。这也是本文在目标跟踪问题中的一个尝试。

研究目的：

解决闪烁噪声环境中机动目标的跟踪问题。

研究方法：

1）理论方法：状态估计方法;贝叶斯估计方法。

2）试验方法：蒙特卡罗重要性抽样方法,重采样方法。

3）主要设备：计算机。

研究结果：

在闪烁噪声存在的条件下,即使目标发生机动,通过此算法也能对其进行较为准确地跟踪,即对目标在每一时刻的状态都能做出估计。

结论：

仿真实验表明,本文算法对闪烁噪声环境中的机动目标进行跟踪的结果比已经存在的一些算法更加准确,跟踪精度更高,误差更小,且算法具有较强的鲁棒性和较快的收敛速度,符合对闪烁噪声中的机动目标跟踪的期望。

关键词：观测噪声,交互式多模型,目标跟踪,粒子滤波

     

基于Kalman滤波下的高铁隧道沉降变形评估方法

在进行高铁隧道沉降变形评估时,由于隧道的沉降量小,受随机噪声干扰较大,使得原始监测数据的沉降曲线波动较大,出现尖端点现象。本文运用 Kalman 滤波对原始监测数据进行去噪,根据经过去噪后的原始监测数据进行隧道沉降变形评估。工程实例对比分析表明,经过Kalman滤波去噪之后,可有效地消减原始监测数据中的随机噪声,使沉降曲线更平滑且更逼近真实沉降情况;基于Kalman滤波下的沉降变形评估的相关系数及可靠性较传统的评估方法有所提高,该评估方法在高铁隧道沉降变形评估中体现出更好的优越性及较好的应用效果。     

基于高斯差分滤波和形态学滤波的Harris角点检测算法

Harris算子及其改进算子(如Harris-Laplace算子)是当前应用广泛的角点检测算法,然而它们都存在冗余点多和抗干扰能力差的缺点。基于此,提出一种新Harris算子改进算法。将图像进行高斯差分滤波,采用多层差分平均值增强稳定性和抗干扰性; 对差分图像进行灰度形态学滤波,进一步去除小于结构元素的波谷,波峰值保持不变,这样不仅可以减少冗余点,还可以提高抗噪能力。实验表明,该方法在抗噪和去冗余点方面明显优于Harris算子和Harris-Laplace算子。