基于模糊SVM和虚拟仪器的模拟电路故障诊断研究

基于模糊支持向量机理论构建模拟电路故障诊断网络,采用虚拟仪器技术开发故障诊断平台;通过对电路仿真软件与实际测量得到的数据进行分析,选取一种自适应小波变换特征提取方法对电路进行故障特征提取,提取电路输出响应的6个低频系数构成故障特征向量并作为FSVM诊断网络的学习样本,诊断网络采用C-SVM算法.规则化参数墩为200;在LabVIEW软件中调用以MAT-LAB-M文件编写的特征提取与故障诊断算法,将模拟电路的故障定位到元件级;最后,将网络的诊断结果与BP神经网络诊断方法做了对比,证明基于虚拟仪器的模糊SVM模拟电路诊断方法在故障诊断速度与准确性方面都具有明显优势,平均故障识别率达到90%以上.     

激光陀螺性能测试评估系统设计与开发

激光陀螺性能指标是进行陀螺误差建模和激光捷联惯导系统补偿设计的前提和基础。设计了激光陀螺性能测试评估系统硬件平台,开发了基于LabWindows/CVI的测试软件,并对实验室现有激光陀螺进行了全面测试、评估。结果表明:系统设计合理、技术先进、功能完备、测试准确,能完全满足各类激光陀螺的性能测试及性能评估。     

转底炉工艺处理红土贫铁矿工业试验

对用转底炉处理红土贫铁矿生产金属化球团矿的工业试验情况进行了总结.这次工业试验用转底炉长时间连续生产,依据红土矿的性质采用低温还原焙烧方法,在配煤24%、焙烧时间为30min的条件下,球团矿的金属化率能接近70%.     

多传感器信息融合技术在目标飞机类型识别上的应用

目标飞机类型的识别有助于了解战场态势,增强对抗攻击能力。在系统模型的基础上结合实战提出影响目标飞机类型识别的证据,并按照影响程度进行优先权排序;联合数据库,提出证据概率计算的数学表达式;采用深度优化搜索的融合模式,按照D—S证据理论进行融合计算;在传感器管理模块的作用下,对融合结果进行反馈控制;结合实例,对系统进行仿真验证,证明其可靠有效。     

铜渣还原磁选工艺实验研究

以浮选铜渣的尾渣为原料,对其配碳还原和磁选分离工艺进行实验研究.探究碱度、温度对铜渣还原的影响,并研究在相应条件下不同粒度对磁选产物的影响.对铜渣进行矿相分析可知铁主要以Fe3O4和铁橄榄石形式存在;焙烧温度为1 175℃、配碳量为wC/wO=1.2、碱度为R=0.4、粉碎粒度小于42μm时经还原和磁选,可得铁品位74.7%的磁性物质;对还原产物进行矿相分析后发现金属铁颗粒弥散分布在还原产物中,铜元素以冰铜的形式嵌布在金属铁颗粒中.     

红土镍矿金属化球团直接还原工艺研究

采用转底炉直接还原工艺处理红土镍矿制备金属化球团,通过正交实验探索对红土镍矿选择性还原的影响因素,找出最佳工艺参数。实验表明,可以通过调整温度、还原时间和(C)/(O)来实现选择性还原。从金属化球团扫描电镜观察及XRD衍射分析得知,金属晶粒成长不规则,分布不均匀,(Fe)约为80%,(Ni)约为8%,球团中铁主要以金属铁与硅酸铁的形式存在;镍主要以金属形式存在。当铁金属化率到53.81%时,XRD衍射分析已测不出镍氧化物的存在。     

基于组合模型的激光陀螺漂移建模研究

激光陀螺随机漂移数据易受环境的影响,特别是温度因数,其输出表现为时间与温度的非线性关系.传统的对数据建模方法包括时间序列和神经网络方法,但单纯利用这两种方法对诸如随机漂移这种波动性较大的数据建模精度不够高.运用灰色理论对原始信号进行预处理,得到规律性较强的累加数据;再利用时序和神经网络法进行建模,提出了两种组合建模方法:灰色时序(GARMA)建模法和灰色神经网络(GRBFN)建模法,并将其运用到漂移数据的处理中.仿真结果表明,提出的组合模型拟合精度高于任何一种单独建模效果.     

精确制导炸弹传递对准技术研究

"速度 姿态"量测是目前比较理想的传递对准量测方案,但在工程应用时,存在矩阵计算量大、易受计算机速度限制等缺点.本文提出了"速度 姿态矩阵"量测,设计了快速对准卡尔曼滤波器,并对包括起飞过程的全程飞行轨迹传递对准进行了计算机仿真.结果表明:该技术不仅对速度、姿态航向等误差估计快速准确,而且有利于对惯性器件误差的估计和补偿,便于飞行员更好地捕捉战机.     

局域均值分解在MEMS陀螺随机误差消噪上的应用

针对标准Kalman滤波需要建立准确的系统模型、小波阈值降噪对小波基和阈值的选取依赖于经验的不足,将局域均值分解(LMD)方法引入MEMS陀螺的随机误差滤波.该方法可自适应地将随机误差信号分解为若干PF分量之和,且对各分量进行小波降噪处理,将处理后的各分量相加得到降噪信号.实验分析表明该滤波方法效果明显.     

基于小波-中值降噪的经验模式分解及应用

为提高经验模式分解(EMD)质量,降低模式混叠,使分解得到的固有模式函数(IMF)序列能较好地反映设备的振动模式,针对EMD在信号处理方面存在的不足,利用小波消噪对高斯噪声的滤除作用,以及中值滤波对脉冲干扰较好的抑制作用,引入小波-中值组合滤波设计,对待分解数据进行预处理以滤除随机噪声并抑制脉冲干扰.将该方法应用到航空发动机振动信号处理中,能够有效减少各IMF的“筛选”次数和EMD分解层数,降低端点效应在EMD分解过程中的累积作用,抑制模式混叠现象.分解结果表明,使用组合滤波设计能更好地反映出发动机的振动模式和工作状态,并能获取表征高压转子和低压转子振动特征的数据分量.