盲解卷积和频域压缩感知在轴承复合故障声学诊断的应用

针对时域盲解卷积算法对单一故障机械声信号有效,及传统稀疏分量分析对声信号分析失效等问题,提出一种盲解卷积、形态滤波和频域压缩感知重构的稀疏分量分析相结合的轴承复合故障声学诊断方法。通过时域盲解卷积算法优选分量结果,提取声信号的冲击成分。使用形态滤波滤除背景噪声。使用模糊C均值聚类估计混合矩阵,重构传感矩阵,并运用稀疏度自适应匹配追踪基算法(Sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)的频域压缩感知重构分离信号。双通道滚动轴承故障声信号分析结果表明该方法能够有效分离和提取滚动轴承故障特征。     

线接触弹流问题弹性变形方程的数字信号解法

根据数字信号系统的分析方法,提出了与弹性体受力变形对应的信号系统模型,在时域和频域内对该系统加以描述。利用信号分析的快速傅里叶变换及其卷积性质,实现了线接触弹流问题弹性变形方程的快速计算,其计算工作量为O（Nlog2N）。对Hertz压力分布接触区弹性变形的计算表明,弹性变形方程数字信号解法的精度与变形矩阵法相当,而计算量及存储空间的开销则大大低于变形矩阵法。因而,弹性变形方程的数字信号解法在弹流计算中具有实用价值。     

可用于相干声源的快速反卷积声源成像算法

提出一种可用于相干声源识别的快速反卷积声源成像算法（Fast deconvolution approach for the mapping of coherent acoustic sources,FC-DAMAS）。该算法去除了反卷积声源成像算法（Deconvolution approach for the mapping of acoustic sources,DAMAS）中的互谱过程,直接求解声源复数源强分布,从而避免了互谱操作导致的待求未知数个数的剧增,因此不再需要采用非相干声源假设来减少待求未知数,使该算法能够同时适用于相干和非相干声源的识别;其次,该算法在反卷积求解过程中采用了与稀疏约束反卷积声源成像算法（Sparsity constrained DAMAS,SC-DAMAS）类似的L1范数稀疏约束反卷积方法,使算法在相干和非相干声源的识别过程中均具有很高的计算精度和空间分辨率;此外,该算法中增加了对测量声压的主成分分析去噪过程,弥补了取消互谱去噪过程造成的算法鲁棒性下降,使算法具有与SC-DAMAS算法类似的噪声鲁棒性。与现有可用于相干声源识别的反卷积声源成像算法（Deconvolution approach for the coherent sources,DAMAS-C）相比,提出的FC-DAMAS算法大大降低了待求解的矩阵方程规模,使其计算效率得到了显著提升。通过数值仿真和实验验证了FC-DAMAS算法的优越性,结果表明所提出的FC-DAMAS算法在应用范围、声源识别性能和实用性方面都更具优势,更适于在实际工程中应用。     

应用自解卷积和增量Wiener 波实现迭代盲图像复原

提出了一种基于自解卷积和增量Wiener滤波的迭代盲图像复原算法(SDIWF-IBD).将自解卷积点扩散函数估计法应用于迭代盲目反卷积,准确估计了点扩散函数频域;在图像估计时使用增量Wiener滤波,确保算法稳定收敛.为进一步控制算法收敛速度,引入内迭代加速方法,有效减少了算法的外部迭代次数.实验结果表明,复原后图像细...     

时频域分析在往复压缩机活塞磨损故障诊断中的应用

采用振动波形的时频域分析法对往复压缩机气缸的活塞磨损故障进行诊断。通过采集往复压缩机气缸等部位的振动信号并进行时域特征求解和波形分析,利用傅里叶变换将时域信号转换为频域信号,结合信号的频谱图,实现对活塞磨损故障的诊断。实际应用中,首先对压缩机进行监测,提出故障原因,然后现场拆机检修,最后进行复测验证,这一闭环的监测过程取得了良好的效果。     

基于互谱矩阵函数的多声源识别方法

为解决多声源识别中的混叠问题,提出一种基于互谱矩阵函数的多声源识别方法。首先,对与各峰值源相关的互谱矩阵进行特征值分解,并利用特征值和特征向量构造其函数;其次,在反卷积迭代过程中,将该函数用于计算移除各峰值源后的互谱矩阵函数和输出功率;最后,将与各峰值源相关的干净波束和剩余功率谱叠加,获得多声源的分布图像。仿真与实验结果表明,该算法的输出波束主瓣窄、旁瓣低,可有效提升传统反卷积算法的动态范围,实现多声源的高分辨率识别。     

基于无参考图像质量评价的反卷积去模糊算法

针对数字图像在处理过程中容易产生模糊的现象,提出了基于无参考图像质量评价的自适应反卷积去模糊算法。首先,根据无参考图像质量评价结果与其失真等级的强相关性,通过计算模糊图像的无参考评价参数确定图像的模糊等级,进而根据图像模糊等级与模糊核的对应关系确定反卷积核;其次,提出将失真图像颜色空间转变到YUV,仅对失真图像Y通道进行去模糊处理,保证了彩色图像处理前后颜色的忠实性,并提高算法运算效率;最后,针对图像灰度剧烈变化的邻域出现类吉布斯(Gibbs)振荡分布的现象,提出基于梯度的权重矩阵进行控制。实验结果表明,本文提出的算法在Tid2008图库不仅能够对图像模糊进行快速有效去除,并且恢复图像的纹理细节能够得到有效保留。     

利用多通道盲反卷积提取滚动轴承故障冲击信号

分析了滚动轴承振动信号的多通道盲反卷积模型.在实验室中利用最小均方盲反卷积算法,从测量信号中提取出滚动轴承故障冲击信号,实现了滚动轴承的故障诊断.     

基于增强最大二阶循环平稳盲解卷积的滚动轴承弱故障特征提取

提出一种基于增强最大二阶循环平稳盲解卷积(ECYCBD)的滚动轴承弱故障特征提取方法。该方法以故障信号自身特点为基础,设定故障特征频率和滤波器长度的选取范围;以重加权峭度值为适应度值,利用鲸鱼优化算法(WOA)优化选取最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的参数,获取最优解卷积结果;通过Teager能量算子对故障特征进行增强,并借助快速傅里叶变换提取滚动轴承的故障特征。利用仿真和试验信号对方法的有效性进行验证,结果表明该方法能够在强背景噪声下准确、有效地提取滚动轴承故障冲击成分。。     

基于粒子滤波的电力机械设备状态在线监测

为提升电力机械设备状态在线监测的效果，提出基于粒子滤波的电力机械设备状态在线监测方法。通过人工萤火虫群算法改进粒子滤波算法后，借助随机子空间算法构建改进粒子滤波算法所需状态方程。利用该状态方程获取电力机械设备正状态观测矩阵和输出矩阵数值，并将其看作模态参数，依据该模态参数计算粒子滤波状态序列和电力机械设备振动状态变量数值后，构建粒子滤波器，使用该滤波器去除电力机械设备振动信号内干扰噪声后，对电力机械设备振动信号实施归一化处理，得到粒子权重概率和改进粒子滤波监测数值。通过设置振动信号监测步长和阈值，计算监测信号与采集信号差值，使其与所设阈值进行对比，获取电力机械设备状态在线监测结果。实验结果表明，该方法监测的电力机械设备信号最大偏差数值仅为0.003 dB,具备较好的信号跟踪能力，且具备较好电力机械设备振动监测能力。     

多尺度超图卷积骨架动作识别网络

动作识别是计算机视觉基础任务之一,骨架序列包含了大部分的动作信息,因此基于骨架的动作识别算法受到很多学者关注。人体骨架在数学上是一个天然的图,所以图卷积被广泛应用于动作识别。但普通的图卷积只聚合两两节点间的低阶信息,不能建模多节点间的高阶复杂关系。针对此问题,本文提出一种多尺度超图卷积网络,在空间和时间两个维度聚合更丰富的信息,提高动作识别准确度。多尺度超图卷积网络采用编解码结构,编码器使用超图卷积模块聚合超边中多个节点间的相关信息,解码器使用超图融合模块恢复原始骨架结构,另外基于空洞卷积设计了多尺度时间图卷积模块以更好地聚合时间维度运动信息。NTURGB+D和Kinetics数据集上的实验结果验证了算法的有效性。     

Numerical evaluation of pressure from experimentally measured film thickness in EHL point contact

This paper is concerned with elastohydrodynamic lubrication, especially the determination of lubricant film thickness and contact pressure within a point contact of friction surfaces of machine parts. A new solution technique for numerical determination of contact pressure is introduced. The direct measurement of contact pressure is very difficult. Hence, input data of lubricant film thickness obtained from the experiment based on colorimetric interferometry are used for the calculation of pressure using the inverse elasticity theory. The algorithm is enhanced by convolution in order to increase calculation speed. The approach described in this contribution gives reliable results on smooth contact and in the future, it will be extended to enable the study of contact of friction surfaces with asperities. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

统计公差分析的卷积算法

统计公差方法在保证产品质量的同时降低生产成本.卷积算法是计算统计公差分布的精确算法.采用卷积算法对均匀分布的随机变量进行求和,与Monte-Carlo法和矩法相比,该方法具有较快的速度和较高的精度.     

6-DOF工业机器人逆解优化及其工作空间的研究

为实现6-DOF工业机器人的精确控制,对其运动学逆解进行了分析以及工作空间予以仿真研究。据D-H法建立机器人运动学模型,得出正逆解,并提出了基于最短行程原则的运动学逆解优化方法,确保机器人系统取得合适的逆解。最后基于Matlab的数值解法对工业机器人的工作空间进行求解并进行了仿真,结果切实有效。     

多工步板料成形问题的多步反向模拟法

提出一种新的多步反向模拟法,该方法建立在虚功原理的基础上,为提高计算精度,采用弹塑性材料模型。提出一种适用于多步反向模拟法的本构关系,可以充分考虑弹 / 塑性变形状态、加载 / 卸载状况。提出一种“双截面线法”来快速获取中间构型,可以充分考虑塑性变形对构型的影响。提出一种快速接触搜索算法来实现中间构型各个节点在约束滑移面上的移动,采用全局搜索和局部搜索策略相结合的方法,加快搜索速度。理论成果已经在自主开发的板料成形反向模拟软件InverStamp/Multi-step模块中实现。在盒形件多步拉深实例中,坯料轮廓、等效应变分布等计算结果与基于ls-dyna的增量法模拟软件Dynaform计算的结果十分吻合,验证了多步反向模拟法相比于一步反向模拟法的优势。     

一种快速结构光条纹中心亚像素精度提取方法

本文将大模板高斯卷积的递归实现引入到结构光条纹中心提取中,提出了一种基于Hessian矩阵的亚像素精度结构光条纹中心提取的改进算法.利用高斯卷积递归实现获得光条纹各点的Hessian矩阵,以便确定光条纹各点的法线方向,然后在法线方向利用泰勒级数展开求得光条纹中心的亚像素位置.实验表明,该算法具有精度高、鲁棒性强等特点,提出的算法递归实现方法大大减小了算法的运算量,实现了结构光条纹中心线的快速高精度提取,为结构光视觉检测的实时应用奠定了基础.     

机械结构动力优化振型反问题求解的逆摄动方法

通过对振型反问题的研究，提出了振型反问题求解的逆摄动方法，并给出了相应的逆摄动参数ε取值方法。同传统的求解方法如罚函数法和变尺度法等相比。该方法还可避免或减少重分析，提高计算效率，算例表明，这种方法是有效可行的。     

传感器测量不确定度的卷积评定方法

测试技术的快速发展确保了测量不确定度在各个行业中应用的必要性,其中对电子产品的评估是一个重要的方面.作为测试技术的基础组成部分,传感器的测量不确定度评估就显得尤为重要.本文分析了其主要不确定度来源并讨论了常用评估方法;为克服GUM方法的不足,最后提出引入卷积的评定方法,利用Matlab编程实现分布的合成,从而证实了卷积的方法更能清晰准确地显示被测量的分布情况.     

基于卷积型小波包变换的切削力信号消噪

为了消除切削力信号中的随机噪声干扰,本文提出了一种基于卷积型小波包变换的消噪算法,给出了算法的详细步骤。对两个切削力信号的消噪实例结果表明:随机噪声已完全被去除,获得了准确的力信号。     

对EJMA—2000补遗中单波总相当轴向位移应用的探讨

对美国膨胀节制造商协会标准EJMA— 2 0 0 0补遗中有关单波总相当轴向位移的计算的修订进行了介绍 ,通过应用举例及与EJMA— 1 998版本的比较、分析得出其公式修订的实质 ,同时提出了有关计算单波总相当轴向位移有待完善的建议及看法