一种从状态信息中自动提取特征知识的智能方法

为了建立基于知识的发动机故障诊断系统(KBSED),本文提出了一种从状态信息中自动提取特征知识的智能方法。该方法是基于波形的符号表达及波形局部畸变特征的谓词描述来实现的。文中还结合汽车发动机点火波形讨论了基于深知识的波形分类规则的自动获取问题。     

基于波形形态特征的海洋赤潮识别方法

通过对航空遥感高光谱波形的产生机理和形态特征的分析,提出了一组描述海水赤潮吸收和反射峰的特征参数及其计算方法,根据提取出的特征参数提出了两种海洋赤潮监测和识别的方法.通过对赤潮暴发现场采集的高光谱数据的分析证明,该方法可以有效地提取出数据中赤潮吸收峰和反射峰的特征参数,并且可以识别出赤潮发生的区? 域.所提出的方法为海洋赤潮的预测、引发赤潮的优势种藻类的判断以及藻类浓度的定量分析奠定了基础.     

基于θ方法的波形松弛方法的A稳定

描述芯片或电力系统运行规律的常用数学模型是高维微分代数方程组，其中的微分方程组太大，线性多步法和Runge-Kutta法等经典数值方法均不能有效求解。为求解这些微分方程组，借鉴常微分方程经典数值方法的A稳定定义，提出了波形松弛方法A稳定(强A稳定)，给出了基于θ方法的波形松弛方法 A稳定(强A稳定)和非A稳定的条件，以及几个支持理论结果的数值算例。研究结果表明WR方法并非天然继承底层方法的A稳定性，为使波形松弛方法 A稳定，需要使用A稳定的底层方法和适当的分裂函数，这为刚性方程WR方法的构造奠定了理论基础。此外，借鉴经典数值方法的B稳定定义，提出了波形松弛方法的B稳定(强B稳定)，给出了波形松弛方法强B稳定的条件。     

基于CORDIC算法的全景图像畸变场校正算法

本文给出了全景图像畸变场校正算法,这种方法主要利用CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)算法,提出了将圆环域图像展开成矩形图像的硬件快速算法.利用流水线CORDIC结构来实现高速高精度的三角函数发生器的设计,进而实现该校正算法.给出了该校正算法的结构及VHDL描述、综合及实现过程.     

基于单片微计算机的新型核磁共振信号锁定及搜索系统

本文描述了用单片微计算机实现的一种新型核磁共振信号锁定及搜索系统,其特点是直接利用共振信号本身所带有的信息即可实现共振波形锁定。文中还用Z变换对所提出的新型锁定及搜索系统进行了分析,给出了稳定范围及改善动态特性的方法。     

等静压力诱导的PMN-PT单晶介电弛豫特性研究

研究了不同等静压力下的PMN-PT单晶的介电常数(εr)与温度(T)的关系,以及常温下介电常数(εr)及损耗(tanδ)与压力(p)之间的关系.发现了PMN-PT单晶在压力作用下出现明显的介电频率弥散现象.当等静压力增大到一定压力时,PMN-PT单晶的介电常数值迅速降低,介电频率弥散更加显著,且出现弛豫特性,介电损耗的弛豫特征更加明显.随着频率的增加,介电损耗峰对应的峰值压力向高压方向移动.其根本原因是压力诱导的介电-压力弛豫特性导致的.     

低g值碰撞式冲击加速度计量标准装置研究与建立

研究建立低g值碰撞式冲击加速度计量标准装置,在冲击加速度峰值20~10 000 m/s2及脉冲持时0.5~10 ms内实现基于碰撞式激励半正弦平方波形的加速度计冲击灵敏度激光干涉法高精度校准。校准不确定度为1%,k=2。介绍装置的结构组成及解决的关键技术,描述波形发生的材料种类,给出校准的实验数据及不确定度评估。低g值碰撞式冲击加速度计量标准装置为主导亚太计量规划组织冲击加速度研究性国际比对APMP.AUV.V-P1的主要测量装置。     

基于AR自相关峰态值的一类轴承故障检测方法

针对轴承故障检测系统中异常样本数据不易收集以及异常样本数据分布不均导致传统分类算法出现过适应现象等现实应用问题,提出了一种基于自回归(AR)模型自相关系数峰态特征的一类故障检测方法.该方法利用正常样本生成AR模型参数,其他样本在该模型的投影形成残差序列,计算残差序列的自相关系数并取其峰态特征作为相似性的度量.实验结果表明该方法能有效地克服以AR模型参数为特征计算复杂度高且检测性能易受样本大小影响的不足.同时,文章给出了单一故障诊断模型并提出基于粒子群优化算法的阈值设定决策方法.实验中将本方法同其他以AR模型为特征的多层感知机(MLP)及自组织映射(SOM)方法进行比较,实验结果验证了本文建议方法的正确性和有效性.     

超低频、超低压周期压力函数发生器

本文介绍一种最新研制的高精度、超低频、超低压周期压力函数发生器,用以动校大气参数值,工作频率为0.002Hz,压力范围100P_a至400KP_a(绝压),峰—峰值和平均压力值均不随频率变化,保持衡定值,基本波形为正弦波,三角波和斜角波。本文介绍装置技术特点外,还着重介绍设计思维方法,供参考。     

基于统计与粗糙集理论的飞机垂尾抖振载荷分布假设选择与评价方法

研究飞机垂尾抖振问题的主要任务之一是编制抖振疲劳载荷谱、估算飞机结构的抖振疲劳寿命并校核飞机结构的强度等,一般通过统计方法来建立其抖振疲劳载荷时程的峰(谷)值分布模型,而分布模型的优劣对确定各飞行状态下的极限工况及抖振响应的循环次数与幅值分布等信息影响显著。通过分析五种常用于描述抖振疲劳载荷峰(谷)值的概率分布假设模型：正态分布、对数正态分布、威布尔分布、瑞利分布和极值分布,给出了基于参数估计的概率分布规律,并提出了一种采用各概率分布假设所对应模型的“拟合优劣指标”作为评价和选择的依据。同时,结合各分布模型的特性对飞机抖振载荷时程处理要求的匹配程度,运用粗糙集理论确定了系统评价指标的最小分辨距离与最大分辨率,来消除由于误差引入导致的评价指标数值差异而造成的误判。算例分析表明,该方法可合理且高效地实现对飞机抖振载荷概率分布假设的正确评价与选择     

基于液滴指纹图波形分析的液体识别方法

为了定量地描述“光电液滴指纹图”鉴别液体的功能,提出一种波形分析法来提取指纹图的特征参数。采用“邻域比较法”或“基于最大值和最小值的极值检测法”确定指纹图的峰谷位置,分别计算表征主峰、次峰和波谷的电容信号和光纤信号的参数,以及指纹图的曲线长度和曲线面积。实验证明,“曲线面积”是最有效的识别参数,不同种类液体的相对分辨率为7.45%;同一种类不同品牌的水、饮料、酒、醋和酱油的相对分辨率分别为1.96%,7.64%,14.39%,0.07%和3.65%。指纹图的“次峰”是相对较弱的特征,相对分辨率仅为0.07%。     

S变换时频谱SVD降噪的冲击特征提取方法

为了从滚动轴承故障振动信号中提取出冲击特征,以进行轴承故障诊断,提出基于S变换时频谱奇异值分解(SVD)的信号降噪方法。S变换是一种信号时频表示方法,适合于处理与分析非平稳的冲击特征信号。在SVD降噪过程中,数据矩阵由信号的S变换谱系数构成;奇异值序列的置零阈值位置坐标可由奇异值差分谱最前面部分峰值群的最后一个峰值点序号来确定。最后对降噪的数据矩阵进行S逆变换,获得信号的时域冲击特征。仿真研究表明,基于S变换时频谱的SVD降噪方法可以成功地从低信噪比信号中提取出周期性的冲击特征。将本方法用于处理与分析滚动轴承故障振动信号,根据所提取出的冲击特征出现频率,能够方便有效地实现轴承相关故障的诊断。     

蛙人呼吸特征实验研究

为研究蛙人的声辐射特性,对蛙人的被动探测及其警戒系统的建立提供数据与实验支撑,进行了以携带开放式呼吸器的蛙人为对象的实验研究。通过湖上实验,采集了蛙人的呼吸声信号,利用功率谱、时域波形包络、包络谱对信号的时频特征进行了分析。结果认为蛙人的功率谱在低频段起伏比较明显,高频段比较平稳;高频段时域波形包络比低频段时域波形包络呈现更加明显的周期性,周期约为3s;时域波形的包络谱在0.3~0.4Hz之间有一个明显的峰值,此特征可作为识别蛙人的重要依据之一。采用包络谱法提取信号特征时,信号的高频段是理想选择,并且信号周期在10个以上时效果较好。     

基于改进MP的稀疏表示快速算法及其滚动轴承故障特征提取应用

在恒定转速情况下,旋转机械中滚动轴承的局部故障往往导致周期性冲击,从而产生周期性瞬态振动信号。对局部故障的瞬态特征提取一直是故障检测的关键问题。基于匹配追踪(Matching Pursuit,MP)算法的稀疏分解是一种信号自适应分解算法,是强噪声背景下微弱特征提取的有效方法之一。针对滚动轴承故障振动信号稀疏表示过完备字典的选择与构造问题,基于相关滤波法优选与冲击波形匹配的Laplace小波原子构造稀疏表示中的过完备字典;针对基本匹配追踪算法计算量大、效率低的问题,结合FFT快速运算特性,通过互相关运算替换基本匹配追踪算法中的内积运算,研究基于改进MP的稀疏表示快速算法,进而提高计算效率。仿真与滚动轴承故障实验分析结果表明该算法能准确的提取滚动轴承故障特征且计算效率高。     

基于样条插值的爆破振动时域波形预测方法

针对现有的爆破振动预测方法存在工程现场适用性差,不易于应用,无法准确预测完整的爆破振动信号在爆破时间段内的振动历程等问题,提出了一种基于样条插值的爆破振动预测方法。通过爆破中质点峰值速度、炸药量与爆心距的关系式,建立监测波形与预测波形的关系,对实测数据波形时域部分进行三次样条插值得到插值函数和预测目标点波形。通过实验和工程实践对该方法进行验证,并与传统的爆破振动预测方法进行质点峰值速度比对,结果表明:该爆破振动预测方法能够完整且较好地预测振动信号在爆破时间段内的振动历程,预测效果优于传统的爆破振动预测方法。     

基于样条插值的爆破振动时域波形预测方法

针对现有的爆破振动预测方法存在工程现场适用性差,不易于应用,无法准确预测完整的爆破振动信号在爆破时间段内的振动历程等问题,提出了一种基于样条插值的爆破振动预测方法。通过爆破中质点峰值速度、炸药量与爆心距的关系式,建立监测波形与预测波形的关系,对实测数据波形时域部分进行三次样条插值得到插值函数和预测目标点波形。通过实验和工程实践对该方法进行验证,并与传统的爆破振动预测方法进行质点峰值速度比对,结果表明:该爆破振动预测方法能够完整且较好地预测振动信号在爆破时间段内的振动历程,预测效果优于传统的爆破振动预测方法。     

基于特定听觉特征的盲信号提取方法

针对参考信号波形难以构造等情况,提出一种利用期望源信号听觉特征进行信号盲提取的方法,根据源信号的听觉特征先验知识,将提取信号与期望信号听觉特征向量的接近程度作为度量,使用非线性最小二乘法进行迭代计算分离向量,提取出与期望信号在听觉特征上最为接近的源信号。对这种方法进行了理论推导,并使用不同类型的信号进行了仿真。仿真结果表明,该方法具有良好的效果,且由于仅利用了信号的听觉特征,而不需要参考信号的具体波形,对于不同类型的信号,具有广泛的适应性,具有良好的应用价值。     

基于灰度值差分的纸张计数算法设计

针对实际生产中机械式纸张计数存在成本高、噪声大的缺点,采用基于灰度差分的纸张计数算法,并且实验验证了其计数的准确性。基于灰度差分的纸张计数算法将排列整齐的纸张的图像进行灰度化后,利用Gabor滤波器进行图像边缘增强,并利用图像灰度投影后的灰度差分,得到灰度像素曲线;根据波峰与波峰之间的间隔初步判断1张纸的厚度,排除干扰峰谷点后,准确定位出波峰或者波谷的的位置;根据标记的位置,实现对纸张进行计数。实验验证结果表明:该算法能较好地实现对纸张的计数,且简单易行,准确率在97%以上。     

融合2D-PCA及稀疏表示的掌纹识别方法

提出一种基于稀疏表示的掌纹识别方法,该方法借鉴二维主成分分析(PCA)良好的数据压缩属性和较快的特征提取速度,生成掌纹特征图像.二维PCA不仅克服了一维PCA数据维数过大不易计算的缺点,而且保留了原始图像的数据结构,提取的特征能更好的代表原始图像.为了便于稀疏表达,对提取的掌纹特征图像利用一维主成分分析进行二次特征提取,得到训练样本.虽然此处使用了一维PCA,但是由于这是二次特征提取,提取的特征还是保留了原始图像的数据结构,相比单纯的一维PCA,提高了识别率.利用训练样本构造出冗余字典,并采用稀疏表示理论将测试样本表示为字典原子的线性组合,然后根据表示系数的稀疏性与稀疏集中度实现分类识别.由于该方法利用了表达系数的稀疏性,因此减小了算法的时间和空间复杂度.实验表明,针对香港理工大学的MSpalmprints Database,本文方法的识别率较传统方法有明显提高.     

一种EMD改进方法及其在旋转机械故障诊断中的应用

针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)中存在的端点效应问题,提出一种波形特征匹配延拓与余弦窗函数相结合的改进方法。首先对信号进行波形特征匹配延拓,实现延拓数据与原信号交界处的光滑过渡,避免边界处瞬时频率的跳跃;其次针对该延拓方法存在延拓误差的问题,对信号加余弦窗处理,将延拓误差控制在信号两端,使其无法(或以较慢速度)向数据内部发展,保证信号有效数据的正确分解,提高信号的分解精度,实现EMD算法的改进。通过仿真分析和不对中故障诊断实例研究表明,该方法能较好地抑制EMD端点效应,实现旋转机械故障的有效诊断。