基于PC104的航空发动机频谱分析仪设计

针对航空发动机复杂振动信号难以检测和提取的问题,设计了一种基于PC104总线技术的便携式频谱分析仪。硬件部分以PC104模块为核心,通过自行设计的信号调理电路,实现了对8路振动信号和2路转速信号的采集,其中4路振动信号被ICP传感器采集,提高了采集信号的信噪比;软件部分基于LabWindows/CVI虚拟仪器开发平台设计,采用模块化的设计思想,实现了数据采集、处理、分析和存储等功能。实际应用表明,该设备运行稳定、可靠性好,能够及时、准确地反映出发动机中存在的故障。     

航空发动机振动信号分析

借助计算机技术运用信号处理的方法对航空发动机飞行试验中所获得的振动数据进行分析处理，提取其振动特征量，能使我们更充分的了解发动机的工作特性，为进一步更好地设计、改进、制造和使用发动机提供必要的依据。本文研究了发动机振动信号的预处理和对信号的时域、幅域分析。为发动机振动信号的处理提供了理论依据。     

航空发动机控制系统振动信号处理方法研究

针对航空发动机控制系统中对振动信号的监测需求,提出了一种基于多任务实时控制系统的振动信号实现方法.分析了FFT变换的基本原理和算法,提出了一种改进的FFT频域分析算法.同时,在有限的任务资源下,对振动信号的处理过程进行合理拆分,并在多个控制任务中对其进行交叉处理.最终实现了对发动机转子振动信号的解析处理及实时监控.经过大量的分析及试验验证,证明该方案能够较好地满足当前的试验需求,为航空发动机控制系统振动信号进一步的研究工作奠定了基础.     

自适应智能控制航空发动机起动系统

本文分析了航空发动机起动电动机的起动原理,阐述了将自适应智能控制应用于航空发动机起动控制的方法和特点。实践证明,该方法获得了令人满意的控制效果。     

自适应智能控制航空发动机起动系统

本文分析了航空发动机起动电动机的起动原理,阐述了将自适应智能控制应用于航空发动机起动控制的方法和特点。实践证明,该方法获得了令人满意的控制效果。     

航空发动机叶片振动微波测量技术研究

对航空发动机叶片振动非接触式的微波测量方式与应变片测量方式进行了对比研究。通过分析应变片应力信号相关模型和算法反算出叶片振幅,并与微波测量结果进行了对比。在模拟叶片上,两种测量方式进行了对比实验,数据结果证明了这种非接触式测量方式的可行性和准确性。该测量方法还可用于其他的旋转叶片的振动测量和分析。     

航空发动机转子扭转振动测试仪的研究

讨论了航空发动机扭转振动测量的特点及其对测量系统的要求,提出一种基于激光多普勒原理的新型航空发动机转子扭转振动测量方法,并分析了影响该方法测量精度的因素、测量范围,实验结果表明该测量方法能满足航空发动机转子扭转振动测量的要求。     

航空发动机整机振动故障智能诊断技术研究

针对BP神经网络和支持向量机对整机振动故障诊断时的低效问题,提出了一种基于多类协同训练的航空发动机整机振动故障诊断方法.引入逻辑回归算法构建初始故障分类器,设计了一种新的属性划分算法来迭代优化故障分类器,基于优化后的故障分类器进行故障类别预测,并使用多数投票机制进行故障仿真识别.实验采用某航空发动机整机振动数据作为样本数据集,并从中选择80％的数据用于训练,20％的数据用于测试,同时验证了在噪声信号的干扰下该方法对故障数据的诊断准确性.结果表明,该方法可有效降低噪声信号对故障诊断结果的影响,且诊断准确性高,具有重要的工程实用价值.     

基于LabVIEW的航空发动机扭矩/转速信号仿真研究

针对现有航空发动机扭矩/转速信号模拟仿真技术的不足,本文提出了一种基于LabVIEW、PCI总线技术的扭矩/转速信号仿真的设计方法,并在某型发动机电子控制器的测试与仿真系统中得到了成功应用。应用结果表明:该仿真设计简单可靠,输出的扭矩/转速信号精度高、实时性强。为某型发动机电子控制器的测试与仿真提供了有力的保障,具有显著的社会效益和经济效益。     

航空发动机故障特征仿真研究

航空发动机作为飞机的核心,决定着飞机的性能和安全。发动机一旦出现故障,很可能导致非常严重的航空事故,造成巨大的人员伤亡和经济损失。根据航空发动机故障机理,通过建立航空发动机部件模型对常见的气路故障进行分析与仿真,并根据振动-征兆关系矩阵对振动故障进行仿真,获得了两类故障的特征。目的是为保证航空发动机的安全运行,发动机故障诊断和预测提供依据。     

信号融合技术在煤矿报警系统中的应用

文章研究了一种兼容性好、通用性强、低成本的多通道传感器信号传输技术及其实现方法。该方法利用信号编码技术对测控现场的多路传感器信号进行处理和变换,使其融合为一路基带信号后,或直接以基带传输或以频带传输。该技术改进了目前煤矿安全报警系统中所采用的信号传输技术和方法。     

基于AI技术在医学影像处理的应用

随着信息技术的飞速发展,AI技术在各个领域都得到了广泛研究并应用,更在一些领域打破了当下困惑,突破了瓶颈。将AI技术与医学影像处理结合是一项非常具有前景的项目。基于AI技术在医学影像领域的应用具备很多种可能。当下社会,癌症逐渐成为中共公民的致命杀手。最常见的诊断模式就是放射科医生根据CT影像诊断。但是以目前的条件,并不能保证患者在早期发现癌症,故而错失了最佳治疗时机。我们需要一种能够发现早期癌症并诊断的方法。正文主要介绍了AI技术与医学影像处理技术的发展历史及发展近况,研究目的及意义。通过AI技术建立影像识别模型从而引入医学影像处理技术中分析其发展前景。现如今人工智能已成为了当下的热门课题。深度学习的提出不仅拓展了AI技术的整体范围,还突破了当下许多技术难题。本文以肺部疾病为例,应用深度学习技术,探讨基于AI技术在医学影像处理的应用,从而达到促进医疗水平进步的目的。     

基于图像融合的航空发动机温度场检测技术研究

通过对航空发动机温度场常用检测方法进行分析,论文首次提出了一种基于多传感器图像融合航空发动机温度场检测方法。实验证明,该方法大大地提高了温度场的检测精度,也提高了系统的鲁棒性。     

S．L．Peng自适应分解算法的研究与探讨

介绍S．L．Peng的基于瞬时频率和局部窄带信号的自适应分解方法,对两类局部窄带信号分解方法进行分析与研究。这种算法选取局部窄带信号作为基信号,通过构造奇异线性算子,从其零空间中提取局部窄带信号,从而实现信号的自适应分解,并通过与NP算法的比较,给出这两种算法的内在联系。     

基于频谱细化技术的精密旋转轴承音频信号故障检测方法研究

本文研究了基于复解析带通滤波器的复调制频谱细化方法（一种优化ZFFT算法）在精密旋转轴承音频信号故障检测上的应用;针对音频信号的特点,采用加汉宁窗三点卷积幅值校正法进行了误差校正.通过实验证明：该频谱细化技术可以得到高精度的音频信号频率细化谱线,为精密旋转轴承音频信号频谱的细化分析、特征提取、故障检测提供了一种简单有效的方法.     

基于红外图像识别技术的道路与桥梁故障诊断

针对传统道路与桥梁故障诊断方法识别效率低、数据误差大等问题,提出了一种基于红外线图像识别的智能监控系统,并采用装有红外对射光栅的故障监控机进行监测,实现图像识别、数据管理和应用为一体化。该系统包含分层图像融合框架,采用逐层深度学习技术挖掘图像的细节信息,提取图像的关键信息进行词典学习。根据形态相似性,将源图像分为平滑、随机和主方向的面片。分别采用基于Max-L1和L2-范数的加权平均融合规则对三个图像块组的高频分量和低频分量进行融合。将融合后的低频分量和高频分量进行组合,得到最终的融合结果。对比实验验证了所提出的图像融合方案的实用性和可靠性,在相同的图像分割参数下,本模型计算得到的故障监测率为94.14%。     

水下图像处理技术研究综述

随着自主式水下机器人的发展,水下探测技术成为新的研究热点。然而,吸收效应和散射效应导致水下获取的图像存在雾化和色彩偏差等缺陷。降质的水下图像在一定程度上降低了水下目标识别的准确性。为了改善水下图像质量,国内外学者对水下图像处理方法进行了深入研究。因水下图像处理方法对提升水下目标识别准确性具有良好的促进作用,故其具有重要的研究与分析价值。介绍了水下成像模型,分析了水下图像视觉质量下降的原理;根据水下物理成像模型将水下图像处理方法分为水下图像增强与水下图像复原,并分别对两类方法的研究现状进行分析与归纳;最后,总结与讨论了各类方法的优缺点,并展望了未来的发展方向。     

基于粒子群优化算法的自适应滤波

提出并设计了一种基于粒子群优化算法的振动信号的自适应滤波模型。该滤波模型在计算机仿真测试中,获得了很高的效率和良好的结果。