基于标准互相关函数的经验模态分解端点效应处理方法

在经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)过程中由于信号端点处极值点的不确定,导致信号上下包络线拟合过程中存在端点效应,使得EMD的分解结果严重失真.在分析现有处理方法的基础上,提出一种基于标准互相关函数的包络线拟合法.该方法以标准互相关函数为判定依据,每次分解时在信号上下包络线内部分别寻找一段与端点处包络线波形最相似、幅值差异最小的波形,用此段波形代替产生端点效应的包络线进行迭代,实现端点处包络线与原信号包络线边界处的光滑过度,减小端点处包络线的拟合误差.通过仿真和油膜涡动试验表明该算法可以有效解决端点效应问题,具有较高的分解精度,同时对模态混叠现象也有一定的抑制作用,与其他几种常见算法相比具有算法简单、易于实现的特点.     

基于灰色支持向量机的液压泵寿命预测方法

针对单方法所建液压泵寿命预测模型精度较低的缺陷,提出基于灰色理论和支持向量机的组合预测模型的液压泵寿命预测方法.该方法通过灰色累加生成操作对原始序列进行数据处理,以增强数据的规律性;运用最小最终误差预测准则确定嵌入维数,选择模型的参数;采用支持向量机进行预测,利用灰色累减生成操作还原数据,得到预测结果.选取液压油的光谱分析数据作为液压泵的寿命特征信息,采用该模型对液压泵进行寿命预测,并与灰色模型、单一支持向量机模型进行预测性能对比.结果表明,灰色支持向量机预测性能最优,精度达到99.37％,为液压泵性能评估和寿命预测提供一种更为有效的方法.     

局部切空间排列算法用于轴承早期故障诊断

提出了一种基于经验模态分解(EMD)和局部切空间排列算法(LTSA)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,利用经验模态分解算法分解滚动轴承不同模式下的振动信号,得到各阶本征模态分量和残余分量,提取各分量中的幅域参数和频域参数组成原始特征参数集;然后,建立基于类别可分性测度的邻域参数k选取方法,运用局部切空间排列算法实现敏感特征提取;最后,应用该方法对滚动轴承不同状态下的振动数据进行特征提取和模式识别,对比分析改进后的局部切空间排列算法与主成分分析、核主元分析以及传统局部切空间排列算法的故障模式识别能力。分析结果表明,该方法提取的滚动轴承故障特征敏感性较好,提高了故障模式识别能力,实现了滚动轴承的早期故障诊断。     

室内温度模糊神经控制策略研究

采用模糊神经控制器建立了室温控制系统模型,用遗传算法优化了模糊神经控制器的结构和参数,采用三段式遗传编码方式,有效地将隶属度函数和控制规则映射到遗传算法的搜索空间,实验结果表明,文中策略比一般的模糊神经控制在调节时间以及减少误差方面具有较好的性能.     

Subspaces of FM~mlet transform

The subspaces of FMmlet transform are investigated. It is shown that some of the existing transforms like the Fourier transform, short-time Fourier transform, Gabor transform, wavelet transform, chirplet transform, the mean of signal, and the FM-1let transform, and the butterfly subspace are all special cases of FMmlet transform. Therefore the FMmlet transform is more flexible for delineating both the linear and nonlinear time-varying structures of a signal.     

主成分分析法在武器装备管理中的应用

介绍了主成分分析法的基本原理;研究了主成分分析法在武器装备管理中应用的方法,论述了运用主成分分析法快速判断武器装备性能、状态的科学性和合理性及在管理应用中的优越性.     

一种具有属性优先级的装备重要功能单元确定方法

为了对确定装备重要功能单元进行辅助决策，针对现有确定装备重要功能单元方法的不足，介绍了区间 数多指标决策问题，结合各属性指标的优先性，对传统的区间数TOPSIS 方法进行改进，提出了一种考虑属性优先 级的区间数TOPSIS 方法来确定装备重要功能单元。实例应用结果表明：该方法既能保证确定重要功能单元的客观 性，又能反映不同决策的风险程度，同时，该方法运算简单，易于计算机编程实现，具有较强的应用性和推广性。     

二维小波变换在磨粒图像处理中的应用

将小波理论用于磨粒图像处理,基于磨粒及磨粒图像处理的特点与要求,提出以二维小波分解重构和小波系数矩阵变换为核心的磨粒图像除噪、压缩和增强实现步骤与算法。结果表明,二维小波变换能有效去除噪声,突出图像细节,改善图像质量,提高磨粒特征提取的可靠性;压缩后的图像能保持磨粒特征,且恢复质量好。     

多源信息融合及其在齿轮泵故障诊断中的应用

针对齿轮泵故障信息的不确定性和模糊性,提出了一种多源信息融合的贝叶斯网络故障诊断方法。在探讨齿轮泵故障机理的基础上提取振动、流量和压力信号作为故障特征,构造故障贝叶斯网络,建立贝叶斯分类器进行多特征信息融合,利用最大后验概率准则判别故障类型。融合结果表明,该方法能够有效实现齿轮泵多种故障的诊断,具有广阔的应用前景。     

小波分析理论在铁谱图像除噪中的应用

近20年来,铁谱图像识别技术取得了很大发展,但图像存在噪声干扰给缺陷识别造成一定难度。本文在图像分解的基础上,利用小波分析对铁谱图像进行除噪处理。实验证明该方法能有效去除图像噪声,改善图像质量,提高磨粒特征提取的准确性。