基于谐波理论的轴孔特征误差分离与表面形貌预测

轴孔零件作为机械产品中应用最为广泛的核心零件趋于向高精度、高强度、多元化方向发展,其质量控制和质量评价至关重要。针对轴孔零件的形位误差分离问题,在研究了传统的误差分离技术和谐波理论的基础上,提出了轴孔零件形位误差的谐波分离方法。根据在零件上测得的周期性数据,分析了各次谐波误差的产生机理,提出了控制低次谐波误差的措施。利用空间点矢量法获得了测量点实际位置,结合拟合算法对零件表面形貌进行了预测。通过实验验证了形位误差谐波分离和表面形貌预测方法的准确性和合理性,为轴孔零件的表面质量评价和预测提供一种新的思路。     

基于盲源分离的齿轮箱复合故障诊断研究

针对传统盲源分离(BSS)技术在处理非线性变化的复合故障信号时的不足,将核独立分量分析(KICA)技术应用于齿轮箱的状态检测与故障诊断。介绍了KICA的基本原理,进行了仿真说明。最后应用该方法并结合包络阶次谱分析对设置了2种故障的齿轮箱进行故障诊断,最终找到了故障特征,成功判别出了这2种故障,并验证了该方法的有效性。     

基于构建虚拟多通道的欠定盲源分离方法研究

针对欠定盲源分离(underdetermined blind source separation,UBSS)的信源数估计和信号分离问题,探索基于小波分解的虚拟多通道构建及其在欠定盲源分离中的应用。通过小波分解构造虚拟观测信号,在欠定盲源分离模型的信源数估计和信号分离方面,结果较不理想,分析发现是由于采用小波变换构建虚拟的观测信号,只用到原观测信号的部分信息产生虚拟的观测信号,并没有增加接收信号中蕴含的信息,即并非像真实的天线阵列一样,针对信号的到达角,产生对应的阵列流型。结果表明：解决欠定盲源分离问题,必须依靠非负矩阵分解、张量分解或稀疏分量分析等思路。     

误差影响下滚动轴承多重故障模态特征信号的盲源分离方法

针对旋转机械设备受到测量误差及系统误差等因素影响,导致滚动轴承多故障模态信号难以分离的缺陷,提出一种误差影响下滚动轴承多重故障模态特征信号的盲源分离方法。对故障信号进行白化预处理得到白化矩阵,进而计算白化矩阵的4阶累积量,并构建4阶累积量矩阵;将累积量矩阵对角化,并取前K个较大特征值对应的特征向量作为新累积量矩阵;利用总体最小二乘方法估计最小化新累积量矩阵与目标正交矩阵的误差函数,最大程度地联合近似对角化新累积量矩阵,实现多故障信号的分离估计;为进一步评估该方法的有效性,选用时域相关系数及时频域双谱估计两种评价方法对分离结果进行验证。结果表明,该方法分离出来的信号与源信号相关系数高,并且时频域双谱估计相似,是一种有效分离多重故障的方法。     

一种新的盲声源分离方法及应用

介绍了盲源分离的原理及几种常用的基于独立分量分析的盲源分离方法．瞬时混合声信号可看作是对声源信号的线性变换,因此通过线性反变换能够实现对声源信号的估计．基于这一思路,提出了一种适用于瞬时混合信号的盲源分离新方法．该方法采用了线性变换原理,通过对信号高斯性的检测来求解最佳变换角度,并依此构造分离矩阵实现源信号的分离．给出了该方法的实现步骤,还将该方法用于混合语音声音信号的分离,以及实际电机和轴承混合声音信号的分离．应用结果表明,提出的方法有良好的声源信号分离效果．     

一种基于盲源分离和Wigner-Hough变换的线性调频信号检测方法

Wigner-Hough变换可以检测线性调频信号,但是当线性调频信号受到噪声污染的时候,其检测的性能将下降。文中采用时频盲源分离的方法,将线性调频信号和噪声分离,然后将分离出的线性调频信号进行Wigner-Hough变换。仿真表明,这种方法对噪声不敏感,检测性能依赖于盲源分离的效果。     

基于量子遗传的机械故障盲源分离方法研究

针对基于遗传算法的机械故障源分离(GA-BSS)方法存在的不足和量子遗传的独特优势,提出了基于量子遗传的机械故障盲源分离(QGA-BSS)方法,并与传统的GA-BSS方法进行了比较。仿真结果表明,提出的方法优于GA-BSS方法,尤其是在快速收敛性方面,避免了GA-BSS方法早熟收敛,同时也大幅度地减少了计算量。将提出的方法应用到轴承故障分离中,能很好地提纯出轴承故障特征。实验结果证明,提出的QGA-BSS方法是有效的。     

一种基于盲源分离的调幅通信系统抗干扰方法

在电子对抗中,当敌方对我方的通信系统实施干扰,并且电台信号和干扰信号的统计特性又不一致时,可以采用盲源分离的方法将2种信号分开。针对模拟调幅通信系统在受到同频调制信号干扰的情况,采用基于盲源分离理论的方法设计了一种具有抗干扰能力的调幅接收机。     

一种基于时频分析的多跳频信号盲源分离算法

针对多个无人机遥控信号的分离问题,提出一种基于时频分析进行数据处理的多跳频(frequency hopping, FH)信号盲源分离(blind source separation,BSS)算法。利用不同跳周期的跳频信号驻留时间的差异性,改进时频脊 线的提取;利用小波变换检测改进后时频脊线的突变点,求脊线最大驻留时间即为跳频信号中的最小跳周期;分离 出不同跳周期的跳频信号,并基于时频能量值的不同,对不同信号幅度的跳频信号进行盲源分离。结果表明：与同 类算法相比,该算法在不依赖多通道数据的采集及混合矩阵估计等情况下,可实现单通道情况下多跳频信号的盲源 分离,具有一定的工程应用价值。     

基于盲源分离的航空发动机故障诊断

提出了一种改进的基于ICA法的航空发动机故障信号分析方法,通过将观察信号分块并利用各块来修正分解矩阵,使其能更准确、完整地利用信号所含信息.最后,将该方法应用于发动机振动信号的分离,仿真结果与理论基本相符.该方法对于航空发动机转子振动故障诊断具有一定的参考价值和理论指导意义.     

基于独立分量分析的图像增强

提出了一种基于独立分量分析的图像增强算法，传统的独立分量分析要求观测信号的个数不能小于源信号的个数，无法直接对单个图像进行去噪处理，为了能够利用独立分量分析分离图像中的加性噪声，需要构造一个观测图像，认为图像中的噪声和图像数据的信息是相互统计独立的，由含噪图像估计出噪声图像作为独立分量分析的另一个观测图像，进行独立分量分析，从而实现图像与噪声的分离。计算机仿真结果表明，利用本算法可较好地保留原图像的信息，获得较好的消噪效果，提高了图像的信噪比。     

基于独立分量分析的混合声音信号分离

基于独立分量分析的快速固定点算法在语音信号中的应用,先将安静环境下录制的音乐生成波形文件Signal1.wav;随后在同样环境下录一段人的语音信号.实验者以平稳语速数数,生成采样频率为16kHz的双声道波形文件Signal2.wav.将两波形文件打开、取样,随机产生混合矩阵,混合.此方法可得到对源信号的估计.     

基于主成分分析法的炮兵装备维修保障优化模型

对建立合理的炮兵装备维修体系来说,通过评估来推维修保障工作的不断发展,显得越来越重要。运用主成分分析法对炮兵装备维修评估体系的多项指标进行了综合聚集,然后在理想点的基础上建立了优化模型,从而为选择一种更合理的维修保障模式提供了科学依据,也为建立适应高技术条件下炮兵装备维修保障体系提供了理论指导。     

基于主成分分析法的油料保障能力评估

分析了油料保障能力评估体系建立的原则,阐述了主成分分析法的运用步骤,对油料保障能力评估实例进行了研究,丰富了油料保障能力评估的方法手段,提高了油料保障指挥决策的科学性和有效性。     

双树复小波和独立分量分析的红外小目标检测

针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出一种基于双树复小波变换和独立分量分析(ICA)的检测方法。对图像作预处理:利用双树复小波对原始图像进行去噪,再利用Top-hat算子抑制背景;从原始图像减去通过快速独立分量分析(FastICA)分离出的背景图像,用双树复小波去噪;上述2方面得到的图像求和即为预处理图像。采用模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵选取阈值来分割预处理图像。针对红外小目标图像进行了大量实验,并和基于快速独立分量分析的目标检测方法、基于形态滤波的目标检测方法进行了比较。结果表明,本文方法抗噪性强,具有更为优越的检测性能。     

滚珠丝杠冷滚打的齿形理论误差研究

丝杠冷滚打加工打破了传统的材料"去除"式加工方法存在的局限,具有高效,节能、节材及产品耐磨性好、使用寿命长等优点。依据微分几何和啮合原理,建立了滚珠丝杠冷滚打过程中齿面啮合模型和理论误差模型,给出了啮合面的接触线函数,揭示了滚珠丝杠冷滚打过程中滚打轮和工件的相对运动关系,为滚打轮的正确设计奠定了基础。通过理论计算与仿真分析,对滚珠丝杠冷滚打的齿形误差和滚珠中心轨迹螺旋线误差进行研究,分析了误差产生的原因并给出了相应的解决方法。利用自行设计的滚打装置进行丝杠冷滚打试验,试验得到的实际加工轮廓线和理论接触线基本重合,对丝杠冷滚打精确成形提供了参考依据。     

基于恒星几何构型分布的天文定位误差建模及误差特性分析

天文导航系统以天体为导航信标进行导航定位,其定位性能除了受天文测量仪器精度的影响外,和所观测天体几何构型分布亦有关联。从天文定位基本原理出发,推导建立了天文定位误差模型,分析了影响天文定位性能的因素,着重研究了恒星几何构型中恒星方位角对天文定位性能的影响,给出了在测量精度一定的条件下,可用于判别天文定位性能优劣的误差权系数k以及天文定位性能较优的恒星分布情况。仿真结果表明,所提出的天文定位误差模型可以有效用于分析天文定位性能。