基于Gabor变换的盲信号分离方法

提出了一种基于Gabor变换的盲信号分离方法。与传统的盲信号分离方法相比,该方法考虑到了不同类型信号的时频分布特点,通过估计混合矩阵从而能够较为准确地对源信号进行分离,而且突破了传统盲信号分离方法中要求源信号相互独立以及源信号最多只能有一个高斯信号的限制。仿真结果验证了该方法的有效性,为盲信号分离技术提供一种新的研究方向。     

基于SIP的DoS攻击防御策略的改进

随着SIP协议应用的不断增多,系统安全性能逐渐成为人们关注的焦点。本文从DoS攻击者的角度分析得出防御请求消息洪泛攻击是DoS攻击防御的重中之重。提出利用IDS检测的反馈信息,对SIP系统中的攻击流进行抛弃这一防御策略。达到对SIP协议下的DoS攻击的防御。     

半主动控制接地式动力吸振器参数优化及性能比较

将半主动开关型控制策略应用到接地式动力吸振器中,并进行性能分析和参数优化.首先,利用平均法求得两种半主动接地式动力吸振器的近似解析解,并与相应数值解对比,验证了解析解的正确性与高精度.然后,对两种半主动控制接地式动力吸振器进行参数优化,获得系统最优控制结果和对应最优参数,确定了半主动控制最优控制策略,对影响优化结果的三个关键参数进行了特性分析.最后,和另外两种传统吸振器对比,用随机激励进一步验证了半主动开关位移-速度控制策略(On-off DBG)最为有效.     

滚动轴承座发生松动的转子系统的分叉和混沌

以转子动力学、Hetrz 理论和非线性动力学理论为基础,针对一端轴承座松动的滚动轴承-转子系统的具体特点,建立了系统的动力学方程.通过数值仿真研究了转子系统在转速变化和松动间隙扩展时显示的周期分叉和混沌运动等复杂动力学现象及其变化规律,得出了有价值的结论,这些结论可为该类故障的诊断提供参考.     

基于SVD降噪和盲信号分离的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期微弱故障特征信号往往淹没于系统噪声信号中而难于识别,奇异值分解技术（SVD ）可以有效降低噪声水平,提高周期成分的提取能力,盲源分离技术可以分离故障源信号并提取故障特征。本文将奇异值分解技术和盲信号分离技术的优势应用于滚动轴承故障诊断,利用奇异值分解降噪特性消除系统信号中的混合噪声,对降噪后的信号通过盲信号分离技术进行盲源分离,提取出原始故障信号。数值仿真及实验结果表明,该方法可以成功地分离出滚动轴承实测信号的典型故障,提高滚动轴承故障诊断的效果。     

基于Gabor变换的欠定盲信号分离新方法

结合Gabor变换和盲信号分离的各自优点,提出了一种基于Gabor变换的欠定盲信号分离新方法.首先通过混合信号的Gabor变换系数之间的相互关系,得到了源信号个数的估计;然后对Gabor变换后的信号进行阈值处理,并进行Gabor逆变换得到新的混合信号,从而实现混合信号的升维.再利用现有的盲信号分离方法进行处理,该方法不受源信号个数的限制,因此属于一种欠定盲信号分离方法;最后,通过一组仿真信号的欠定盲分离验证了该方法的有效性.     

基于独立分量分析与相关系数的机械故障特征提取

提出一种基于独立分量分析与相关系数的机械故障特征提取方法。首先对不同工况的机械振动信号分别进行独立分量分析,获得各种工况信号的独立分量,这些独立分量中蕴含了该工况的一些内在特征;接着利用样本与不同工况信号提取的独立分量的相关系数绝对值的和作为该样本的特征,与直接利用相关系数作为特征相比鲁棒性与区分程度都得到提高;最后使用支持向量机作为分类器进行识别。分别进行了齿轮故障特征提取与轴承故障特征提取实验,实验结果表明,此方法可以很好地提取机械故障特征信息。本文方法的优点在于直接从振动信号的原始数据中进行特征提取,获取机械故障蕴含的一些特征,应用范围广,具有较高地工程应用价值。     

一种基于移动终端的双因子身份认证系统

身份认证作为安全应用系统的第一道防线,是最重要的安全服务.通过分析基于用户名/密码的静态身份认证方案和一次性口令OTP各自的缺点以及恶意程序对二者安全的影响,提出了一种基于移动终端的双因子身份认证系统.分析测试表明,系统解决了口令猜测、小数攻击以及恶意程序带来的口令泄露等诸多安全问题,同时具备较好的运行效率.     

孔隙阀式磁流变阻尼器准静力分析

建立了孔隙阀式磁流变阻尼器的轴对称模型.推导了孔隙阀内磁流变液压力梯度方程.对Herschel-Bulkley模型的磁流变阻尼器压力梯度进行了数值求解.应用代数方程理论,得到了Bingham模型的磁流变阻尼器压力梯度的解析解.最后,结合算例计算了孔隙阀内磁流变液的流速分布及阻尼器的阻尼力.     

一类半主动控制非线性系统的动力学分析

对一类采用半主动控制的非线性系统进行了解析研究。利用平均法得到了该系统在主共振情况下的一阶近似解,并通过奇异性理论在系统的激励幅值和频率调谐量构成的参数空间中对分岔模式进行了分类,表明系统的响应为双翼尖点分岔的普适开折。研究结果证明,该方法不但可以分析半主动控制系统的动力响应,还可以得到该系统的各种分岔行为,从而可用于这一类半主动控制非线性系统的动态分析和控制。