基于声信号人耳听觉谱特征的风机故障诊断

提出了风机噪声信号的人耳听觉谱特征提取方法,利用人耳听觉谱特征模拟人耳听觉系统的特性,采用支持向量机分类器进行风机故障的分类识别;设计了基于听觉原理和支持向量机分类器的风机故障诊断系统,并应用于风机故障诊断.文中所用实验数据是在工厂现场采集获得,对现场实测数据的识别实验证明,人耳听觉谱特征可有效用于风机故障诊断,可正确识别99.18%的正常机器,故障类型诊断的正确识别率在91%以上.     

基于USB总线的光学智能传感器的网络化应用研究

实现传感器的即插即用,是传感器网络化的关键.我们提出了基于USB总线的光学网络智能传感器的设计思路,介绍了传感器网络化软、硬件的实现方法,把对网络的选择和传感器的选择分开,给出了应用示例,实现了现场数据局域网内发布和共享,取得了一定的预期效果,验证了系统的可行性.     

基于集成气体传感器阵列的电子鼻系统

介绍一种基于集成气体传感器阵列的电子鼻系统硬件实现方法。描述了系统的一般组成,重点介绍了所采用的集成气体传感器及其信号拾取方法。该系统可实现对检测气体的自动数据采集、微机传送,具有高的灵敏性和可靠性。另外,对采用的集成气体传感器系列,该电子鼻系统具有一定的通用性。利用该系统对五种葡萄酒进行了检测,结果表明:该电子鼻系统可有效地用于葡萄酒的定性识别,识别准确率达到100%。     

钢管高速超声检测信号传输的关键技术研究

为提高钢管高速超声波检测系统中信号传输的质量和系统性能,对接触式及非接触式二类传输方式进行对比分析。总结了压电超声激励及回波信号特点,分析了目前主要采用的信号耦合技术的结构及工作原理,并在特性参数、技术特点、制造成本等方面进行相互对比,为设计应用提供了依据。     

油烟机壳体的振动响应优化设计

为了降低油烟机壳体振动产生的噪声,基于油烟机壳体有限元模型,计算壳体在电机激励下的振动响应。在此基础上,以壳体四个部分的厚度为设计变量,保持壳体质量不超过原壳体质量,以壳体上四个敏感点的质点振速峰值为目标函数,对其进行了优化设计研究。利用商业软件Nastran 计算质点振速,基于DOE 方法利用iSIGHT-FD 对壳体厚度进行优化,得到了优化的结构厚度。优化后,设计域各点的质点振速峰值均有不同程度的降低,振动速度级降低最大值达到8.2dB。结果表明,在保持吸油烟机壳体质量不增加的情况下,通过改变壳体四个部分的厚度可以达到降低辐射噪声的效果。     

双平行线列阵的方位估计及声探测盲区分析

基于信号相位匹配原理,给出了利用由双平行线列阵组成的平面阵进行声源方位估计的奇异值分解算法(Singular Value Decomposition for Signal Phase Matching,SVDSPM), 推导了空间谱搜索所需的时延计算公式;分析了双线阵间距对不同频率方位估计精度的影响, 从而确定了双线阵的间距;分析了声源频率对方位估计精度的影响;给出了给定频率时方位估 计精度与信噪比的关系并与MUSIC算法获得的结果进行了比较;给出了利用平面阵进行低空目 标的声探测时存在的声探测盲区的描述方法,并分析了声源的频率、目标初始俯仰角、阵元 数、阵型对声探测盲区的影响.仿真结果表明:(1)在低信噪比时SVDSPM算法的方位估计性能 优于MUSIC算法;(2)声探测盲区的范围与声源的频率和目标初始俯仰角有关,而与阵元数、 阵型无关.声探测盲区的分析和研究为立体阵的设计和方位估计提供了依据.     

基于EK-NN的水声目标识别算法研究

针对水声目标信号复杂、样本获取难度大且富含不确定信息的问题,研究了一种新的证据K类近邻识别算法(Evidence K Nearest Neighbor,EK-NN)。首先在水声目标的各类训练样本中,根据特征距离大小选取待识别目标的K近邻,并构造其基本置信指派函数。然后使用证据理论中的Dempster-Shafer(D-S)规则对各类别下的近邻证据进行组合,最后再应用冲突置信的比例分配规则5(Redistribute Conflicting mass proportionally rule5,PCR5)将所有类别的组合证据进行融合,并根据融合结果和所设立的分类规则来判断目标的类别属性。根据水声目标实测数据,将新算法与其他几种常见的水声目标识别算法进行了对比分析,结果表明新算法能有效提高识别的准确率。