基于奇异值分解的磁记忆信号特征提取方法

针对金属磁记忆信号容易受到环境噪声影响,使得缺陷信号可检测性降低的情况,首先,利用传统的奇异值分解方法对场桥主梁磁记忆信号进行分解和重构,发现尽管可以取得较为理想的降噪效果,但如何自适应确定重构时的奇异值个数仍存在困难;然后,将磁记忆信号按照二进递推方法构造矩阵,重复进行奇异值分解可以获得具有不同分辨率的近似信号和细节信号,从而形成多分辨奇异值分解,其中细节信号对应磁记忆中的噪声成分,近似信号为去除噪声之后的有效磁记忆信号,从而实现了磁记忆信号的降噪。将该方法用于某场桥主梁磁记忆信号的处理,有效地提高了重构信号的信噪比,准确地判断出了该主梁的应力集中区域,为评估其应力状态和早期故障诊断奠定了基础。     

基于多分辨率奇异值分解的表面滤波方法

针对目前表面滤波方法中存在边界效应、缺乏多尺度性和最优小波函数选择等问题,在一维多分辨率奇异值分解(MSVD)的基础上,构造出二维MSVD,并提出基于MSVD的表面滤波方法。该方法具有多尺度性,不存在边界效应,并且不需要选择小波函数。仿真实验和实测表面数据表明,该方法与目前表面滤波方法的滤波效果相一致,适用于表面工程的评定。     

基于奇异值分解的人脸识别方法

提出了一种将傅里叶变换和奇异值分解相结合的人脸自动识别方法.首先对人脸图像进行傅里叶变换,得到其具有位移不变特性的振幅谱表征.其次,从所有训练图像样本的振幅谱表征中给定标准脸并对其进行奇异值分解,求出标准特征矩阵,再将人脸的振幅谱表征投影到标准特征矩阵后得到的投影系数作为该人脸的模式特征.然后,对经典的最近邻分类器算法进行了改进,并采用模式特征之间的欧式距离作为相似性度量,从而完成对未知人脸的识别.采用ORL(Olivetti Research Laboratory)人脸库对本文提出的人脸识别方法进行验证,获得了100.00%的识别率.实验结果表明,本方法优于现有的基于奇异值分解的人脸识别方法,且对表情、姿态变换等具有一定的鲁棒性.     

基于小波—奇异值分解差分谱的弱故障特征提取方法

对于一些复杂信号中的弱故障特征信息,以往的两种小波—奇异值分解(Singular value decompositiom,SVD)组合模式的特征提取效果不佳,从小波的频率窗特性出发分析了出现这种问题的原因,进而对复杂信号的奇异值分布规律进行研究,据此提出一种新的小波-SVD差分谱组合模式。对原始信号做小波分解得到一系列细节信号后,不再将这些信号简单地排列成矩阵,而是利用每个细节信号构造特定结构的Hankel矩阵,再通过SVD对每个矩阵做正交化分解,并利用奇异值差分谱来选择特征奇异值进行SVD重构,由此实现对弱故障特征信息的提取。对一个轴承振动信号的处理结果证实该方法对复杂信号中的弱故障特征信息具有优良的提取效果,其获得的故障特征波形非常清晰,克服了以往小波-SVD组合模式对弱故障特征提取效果不佳的缺陷。     

基于奇异值分解的频响函数降噪方法

为了提高外场测试中频响函数的信噪比,提出了一种基于奇异值分解的频响函数降噪方法。该方法首先对脉冲响应函数在相空间内进行重构;然后对重构轨道矩阵进行奇异值分解达到降噪的目的。其中,降噪阶次通过奇异熵增量进行确定。采用GARTEUR飞机模型建立具有密集模态的仿真算例进行验证。结果表明,在噪声干扰较大时,该降噪方法能够显著改善模态参数的识别精度,尤其是阻尼的识别精度。     

基于奇异值分解的故障检测技术及其应用

针对基于未知输入观测器的诊断方法在诊断多故障时具有局限性，提出了一种基于奇异值分解的诊断方法，这种方法通过奇异值分解将不同故障对系统残差的影响进行分离，给出了多故障检测与分离的方法，仿真证明这种方法对于多故障诊断有很好的效果。     

基于变分模态分解和奇异值差分谱的轴承故障诊断方法

为有效地提取出轴承故障的特征频率,提出了基于变分模态分解(VMD)和奇异值差分谱(SVDS)相结合的轴承故障诊断方法.该方法主要有三个步骤,一是通过VMD对轴承故障信息进行分解,并得到若干个不同频段的分量信号;二是选取有效的分量信号构建Hankel矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解,由此得到SVDS曲线;三是通过SVDS曲...     

基于奇异值分解的突变信息检测新方法及其应用

提出了利用时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分解的方法检测信号中的突变信息。利用该方法对任选的一数值信号和旋转机械静动件早期碰摩故障数值仿真信号进行了检测,并将检测结果与信号的小波变换结果进行了比较,结果表明,该方法是可行的,能够有效地应用于信号的奇异性检测。另外,还分析了噪声信号对该方法与小波变换方法所得结果的影响。最后,将该方法应用于旋转机械静动件早期碰摩故障试验信号的检测,获得了满意的结果。     

基于奇异值和奇异向量的振动信号降噪方法

针对复杂的转子振动信号中同时存在随机噪声干扰和工频噪声干扰的问题,提出了基于奇异值和奇异向量相结合的降噪方法。首先,对振动信号进行奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD),根据奇异值谱确定振动信号有效奇异值阶次;其次,对有效阶次范围内的奇异向量进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform,简称FFT),依据幅值谱筛选出对应于工频噪声的奇异向量;最后,利用其余的奇异值和奇异向量进行重构得到降噪的时域信号。通过仿真信号和工程试验信号对该方法进行了验证,结果表明,基于奇异值和奇异向量相结合的降噪方法,不但能有效降低振动信号中的随机噪声干扰,还能有效降低工频噪声干扰,同常用的陷波器方法相比所提出方法具有明显优势。     

综合改进奇异谱分解和奇异值分解的齿轮故障特征提取方法

针对齿轮故障特征微弱,在强背景噪声下难以有效提取的问题,提出了一种改进奇异谱分解(ISSD)结合奇异值分解(SVD)的齿轮故障特征提取方法。针对奇异谱分解(SSD)算法中模态参数需凭经验选取的缺陷,基于散布熵优化算法对SSD算法进行了改进,在得到既定的一组奇异谱分量的基础上,根据峭度值最大准则筛选出了最佳奇异谱分量并进行了SVD处理,采用奇异值能量标准谱自适应地确定了信号重构阶数以还原信号和提高降噪效果。最后对信号进行包络解调以提取齿轮故障特征,将所提方法运用到仿真信号和齿轮实测信号中,并同传统包络谱、SSD包络谱以及经验模态分解结合SVD(EMD-SVD)方法进行了对比分析,结果表明,所提方法的降噪和特征提取效果更佳,能够更加有效地实现齿轮故障的判别。     

橡胶密封圈模具设计方法

本文介绍了橡胶密封圈模具的快速设计方法,实用性强,对从事模具设计初学者有一定的指导和参考价值。     

基于ABAQUS的橡胶密封圈应力松弛分析

橡胶O形密封圈在高温工况下会发生应力松弛并导致密封失效。基于橡胶黏-超弹本构模型,利用有限元软件ABAQUS建立橡胶O形密封圈与沟槽接触的非线性有限元模型,分析O形密封圈在不同压缩率、不同油压、不同温度下的应力松弛情况及应力分布。结果表明:接触界面上的接触应力分布近似呈抛物线;O形密封圈应力在初期先急剧衰减,而后逐渐缓慢降低;压缩率和油压对应力松弛影响不大,但油压太大会降低密封可靠性;温度升高使应力松弛速率明显增大,并使最终应力降低,降低密封的可靠性。     

基于ANSYS的Y形橡胶密封圈密封性能研究

利用有限元软件ANSYS模拟分析了往复运动Y形密封圈的静态和动态密封性能。研究了短唇倾角、唇谷高2个结构参数对Y形密封圈静态密封性能的影响;分析了工作油压、往复运动速度和摩擦系数3个工况参数对Y形圈动态密封性能的影响。结果表明:当短唇倾角在6°~10°,唇谷高在5~6 mm时,Y形圈的静态密封性能较好,且随着短唇倾角和唇谷高的增加,其静态性能增强;当工作油压小于10 MPa、往复运动速度在0.2~0.5 m/s时,Y形圈的动态密封性能较好,而密封圈与活塞杆间的动态摩擦系数对其密封性能影响不明显。     

基于奇异值分解和局域均值分解的滚动轴承故障特征提取方法

针对随机噪声干扰滚动轴承故障特征信号提取这一问题,提出一种基于奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)滤波降噪与局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)相结合的故障特征提取方法。该方法首先对原始振动信号在相空间重构Hankel矩阵并利用SVD方法进行降噪处理,再对降噪后的信号进行LMD分解,将多分量的调制信号分解成一系列生产函数(Product function,PF)之和,最后结合共振解调技术对PF分量进行包络谱分析提取故障特征频率。通过数值仿真和实际轴承故障数据的分析对比,表明该方法提高了LMD的分解能力,可有效辨别出滚动轴承实测信号的典型故障,提高滚动轴承故障的诊断效果。     

基于奇异值分解的侵彻过载信号降噪方法

为解决硬目标侵彻过载信号的降噪问题,提出侵彻加速度信号的奇异值分解技术。首先,通过主体奇异值分量稳定原则确定信号的重构子矩阵;然后,利用前K次奇异值能量占优法则提取奇异值的有效阶次,在此基础上对实测信号进行奇异值分解;最后,利用分解出的有效奇异值完成信号的重构。实验证明,经此方法处理的侵彻过载信号可以有效剔除隐含在弹体加速度信号中的振动和噪声,重构后的加速度曲线具有比小波降噪效果更好的信噪比,积分得到的位移曲线能较好反映实际侵彻深度,是侵彻过载信号处理的一种新的可行方法。     

基于变矩阵结构奇异值分解的信号分解算法

矩阵结构对奇异值分解的信号处理效果有重要影响,改变传统算法中矩阵结构固定的思想,提出在奇异值分解中采用变化的矩阵结构,每分解一次,矩阵结构就改变一次,以适应信号中不同的周期性分量。每次的分解都将上一层的信号分解为主、副两个分量,提取副分量,而对主分量再次进行变矩阵结构的奇异值分解,如此反复进行,最终将原始信号分解为一系列主、副分量。信号处理实例表明,这一方法具有良好的信号分离效果,能够实现信号中不同周期性分量的有效分离。     

基于光栅投影的工件表面缺陷检测方法研究

针对工件厚度与表面缺陷检测精度不足的问题,提出一种基于双投影的光栅投影缺陷检测方法。采用CCD相机采集两个方向上投影到工件表面的云纹图像,利用相移法求解两个方向的云纹图像相位,将两个方向的重建三维轮廓进行融合,实现工件表面缺陷的检测。试验结果证明:工件的厚度测量精度为0.05mm,缺陷测量精度提高到0.1mm。     

钢球表面缺陷的机器视觉检测方法

针对钢球表面缺陷的在线检测要求,提出了一种基于机器视觉的钢球表面缺陷轨道自动检测方法。该方法采用6个CCD摄像头,保证摄取到整个钢球的表面;采用自行设计的碗状红色LED圆顶漫射光源,克服了钢球表面易反光的难题,得到了真实清晰的钢球表面图像;并通过图像缺陷识别、球形表面重构等技术,准确地识别出了钢球表面所存在的缺陷。