基于平行因子分析的SIMO-OFDM系统盲信道与符号联合估计算法

针对SIMO-OFDM系统下的信道估计和符号检测问题,该文建立了接收数据矩阵的平行因子分析(PARAFAC)模型,利用PARAFAC模型中离散傅里叶变换矩阵的行满秩特性,结合数据矩阵的奇异值分解,提出了一种信道与符号联合盲估计的闭式求解方法。由于提出的求解方法无须进行迭代便可以完成信道估计和符号检测,因此其计算复杂度低,此外,利用PARAFAC模型实现信道和符号的同时计算,避免了因信道估计误差导致的符号误码率性能下降问题。仿真结果表明,与传统方法相比提出的方法计算复杂度更低,估计性能更好。

     

基于等变化自适应源分离算法的滚动轴承故障信号自适应盲提取

针对复杂工况下滚动轴承故障信号盲提取问题,该文提出一种独立分量分析(ICA)中非线性函数自适应选择方法,解决了等变化自适应源分离算法(EASI)在多类振动源共存的情况下无法分离轴承故障信号的问题。此外,为了解决在线盲分离算法稳态误差与收敛速率的平衡问题,提出基于模糊逻辑的自适应迭代步长选择方法,极大地提高了学习算法的收敛速度,且稳态误差更小。轴承故障数据的盲提取仿真结果验证了算法的性能。     

自制CO2气体保护自动焊装置在阀门密封面堆焊应用中的优势

对联合研发的CO₂气体保护自动焊装置在实际生产中的应用进行了研究，从生产效率、理化检测和实际装配及对阀门进行寿命试验等多方面试验分析。结果表明：CO₂气体保护自动焊装置比焊条电弧焊生产效率提高了5倍，比半自动CO₂气体保护焊生产效率提高了3.7倍，产品质量更加稳定，堆焊层抗磨损性能优良；对CO₂气体保护自动焊装置在阀门密封面堆焊的大规模应用提供了试验依据。