基于DHMM和BP神经网络的齿轮箱故障诊断研究

为提高齿轮箱故障的智能诊断精度,从信息融合的角度,提出了一种基于DHMM和BP神经网络的混合智能故障诊断方法。根据不同工况下齿轮箱的振动信号时频特征,利用训练样本建立各类工况下的DHMM模型,然后求得测试样本在各DHMM模型下的似然概率对数,将似然概率对数作为新的特征添加到原来时频特征中,把新的特征集作为BP神经网络的输入,实现各工况的诊断。实验结果证明,相比于单独使用DHMM方法、BP神经网络以及两种方法的简单级联,该方法较大的提高了齿轮箱故障的诊断精度。将DHMM方法引入到齿轮箱的故障诊断中,结合了BP神经网络的自适应能力强和DHMM时序建模能力强的优点,具有一定的应用价值。     

大功率柴油机机体的模态优化设计

本文以某型号大功率柴油机机体结构作为研究对象,应用模态分析与优化设计的方法,以提高机体的第一阶共振频率为优化目标,以机体的局部结构参数为设计变量,机体的总重量不变为约束条件,经过ANSYS程序的优化模块计算,得到了一组更合理的结构参数组合,使机体的第一阶共振频率提高了11.4%,更不容易发生共振.     

车辆振动对乘员舒适性影响的研究

振动是影响车辆舒适性和安全性的重要因素,是车辆人-枳-环境考核的重要指标之一.研究了在几种不同路面激励下,某轮式车辆驾驶员座椅处的振动,分析了这几种振动的谱频率成分和对驾驶员舒适性的影响情况.     

基于可视图特征与CatBoost的转辙机故障诊断

针对道岔转辙机转换油压信号难以提取有效的故障特征且传统的故障诊断方式效果差的问题,本文提出一种基于可视图特征与CatBoost的道岔转辙机故障诊断方法。首先,采用可视图算法将时域信号转换为复杂网络图。然后,提取复杂网络图的5种统计特征,即网络平均度、全局聚类系数、平均路径长度、传递性特征与网络图密度。最后,通过CatBoost算法实现道岔转辙机故障诊断。将该方法分别与其它特征提取方法、故障分类算法进行比较。实验结果表明：可视图特征能够更有效表征道岔转辙机的工作状态,CatBoost算法对道岔转辙机4种工作状态的诊断准确率达到97.5%,验证了该方法的有效性和优越性。     

引信系统的不确定性消除与信息融合技术

研究引信息融合技术体系问题。方法论述了 设计中信息使用的根本目的在于消除系统环境，状态及目标的不确定性，信息融合是一种有效方法，结果提出了信息融合技术的基本研究体系。结论这种本系的提出对于分清其技术层次，明确研究内容及其关系是有价值的。     

智能车辆视觉系统的障碍物边缘检测

对采集的道路图像中的障碍物进行边缘检测,其过程为:道路图像预处理、二值化、边缘检测和数学形态学处理.同时,在MATLAB7.0中对图像进行仿真.     

智能机器人车自主导航控制系统设计

针对智能机器人车的导航、控制问题,本文设计搭建了一套基于AT89S52的机器人车自主导航控制系统.该系统采用联合CCD和超声波测距的两级融合方法对目标的运动姿态、状态信息进行了检测,实现了机器人车的相对定位,确保了定位精度;并针对直流电机的PWM控制,采用了软件的方式分时产生两路PWM波,无需增加额外的硬件,既节约成本,又完全满足舵机的控制要求.通过对软件部分融合决策子程序的修改,可实现机器人车越障和目标跟踪的功能.     

某自行火炮车体有限元刚强度分析

用有限元法对某自行火炮车体的刚度和强度特性进行分析,并对该结构进行进一步的改进.通过计算得到了车体的变形和应力,并对改进后的结构进行了进一步的分析计算.指出了影响车体刚度和强度的主要因素,提出了增强车体刚强度的技术措施.     

某自行火炮托架结构优化研究

建立托架结构有限元模型,利用对比分析法对某自行火炮托架进行刚强度分析和结构优化.通过有限元计算,获得了满足刚强度要求的托架结构.结果表明:利用有限元模型分析为确定新的托架结构提供了依据.     

独立分量分析在齿轮箱故障诊断中的应用

提出了一种用于齿轮箱故障诊断的信号预处理方法.推导了基于互信息最小化的独立分量分析算法(简称ICA算法),应用确定性混合信号对算法进行了仿真验证,并将该算法应用于齿轮箱振动信号的预处理中.经3种工况下的齿轮箱振动信号的ICA分解结果分析,表明应用ICA技术后,故障信息得到了极大的增强.改变了传统的以降噪为主的故障信息增强思想,为微弱故障的有效诊断提供了一定的技术手段.