基于MSPCA的缸盖振动信号特征增强方法研究

针对发动机缸盖振动信号信噪比低的问题,提出了基于多尺度主元分析的故障特征增强方法。将缸盖振动信号小波包分解后,利用主成分分析对所有子带系数进行坐标变换,信号重构后再进行小波包分解,计算新坐标系下各子带的能量作为发动机故障的特征向量。仿真信号验证了本文所提算法对微弱冲击信号的增强能力,与支持向量机结合用于发动机十一种故障的诊断实例表明,故障分类准确率可达到98.76%。     

被动测试和主动测试的研究

协议测试对于保证协议实现的正确性起着至关重要的作用．现在研究较多的测试方法是主动测试,被动测试则是一种新兴的测试方法．对两种测试思想进行比较，提出了将两者结合以获得更好测试质量和测试效率的算法，即先对IUT进行被动测试．通过测试收集一些有用的启发式信息．然后再将这些信息用于指导后续的主动测试，此算法已被用于BGP协议的测试，实验证明该算法可以提高主动测试效率。     

油液分析技术及其在状态监测中的应用

阐述了油液分析技术的基本原理和它的实现方法，并以监测实例说明了油液分析技术在装备状态监测和故障诊断方面的有效性。     

基于SVM的柴油机油液光谱预测模型研究

针对传统油液光谱预测模型存在的缺陷,利用支持向量机(SVM)的回归算法建立光谱预测模型。支持向量机的非线性回归方法得到的回归函数对光谱历史数据有良好的逼近效果,通过SVM回归函数的外推计算建立的SVM回归预测模型能有效消除换油和采样间隔不一致对模型预测效果的影响,具有更广泛的应用范围。     

基于时频奇异谱和RVM的柴油机故障诊断研究

提出一种基于双树复小波包时频奇异谱和关联向量机的柴油机故障诊断方法,针对连续小波时频分布计算量大,分析速度慢,运用双数复小波包分解提取柴油机缸盖振动信号中的时频分布特征,并进行奇异值分解,结合柴油机运行的时域特点,通过特征优选,形成组合特征集,输入关联向量机多类分类器,从而实现柴油机的故障诊断.试验结果表明,该方法分析...     

基于阶比滤波的单通道缸盖振动信号盲源分离

传统盲源分离方法要求传感器观测信号数目不小于源信号数目,且在源信号平稳、相互独立的前提下,才能得到较为准确的分离信号,但对于发动机缸盖振动非平稳信号,由于激励源较多,这些条件不易满足。为实现缸盖振动信号盲源分离,提出了基于阶比滤波的单通道缸盖振动信号盲源分离方法。利用燃爆激励信号频率随转频变化的先验信息,通过阶比滤波得到阶比分量,将阶比分量和单通道信号组成多维观测信号,通过快速独立成分分析方法得到了缸盖振动非平稳信号的分离信号。仿真和应用研究证明了该方法的有效性。     

基于自适应平行因子的柴油机喷油故障诊断研究

为了解决柴油机发生喷油故障时喷油器受扰动引起的弹性压缩脉冲发生变化,缸盖受激产生的振动也随之变化的问题,提出了一种通过测量柴油机缸盖振动信号间接诊断喷油故障的方法。首先以5 kHz 为截止频率对振动观测信号进行高通滤波,减弱燃爆振动信号的干扰。然后利用等角度重采样的方法,将信号从时域变换到角域,消除转速波动对信号处理的影响。由于滤波后振动观测信号受其他非白噪声的干扰,最后利用自适应平行因子(PARAFAC)方法对振动观测信号进行盲源分离,减弱非白噪声的影响。以压缩上止点附近缸盖振动信号的能量作为特征量,对柴油机喷油故障进行诊断,应用研究表明,该方法有效地诊断出了柴油机喷油故障。     

摩擦电子论初探

从物质的电结构出发,运用量子力学结论提出了“氢原子堆刚性模型”和“地键”的概念,在此基础上对摩擦现象中的一些问题给出了合理的解释。初步探讨了摩擦现象的电磁本质。     

基于线性误差模型的磁张量系统校正

针对磁张量系统中存在单个三轴磁场传感器自身误差(三轴非正交性误差、各轴灵敏度不一致误差和零点偏移误差等)和三轴磁场传感器轴系间对正误差的问题,提出基于线性模型的磁张量系统校正方法。对于单个三轴磁场传感器建立了关于三轴非正交、各轴灵敏度不一致和零点偏移的线性误差模型,对于三轴磁场传感器轴系间对正误差建立了关于坐标系旋转角度的线性误差模型,通过广义逆的方法求解得到误差参数,将求解得到的误差参数代入测量数据,实现对磁张量系统的校正。实际测量试验表明,本文所提方法可以有效减小单个三轴磁场传感器自身误差和三轴磁场传感器轴系间的对正误差。     

80C196串行断通信中应注意的问题

本文针对实际应用中一个出错８０Ｃ１９６串行中断程序,分析了其错误产生的原因,然后针对８０Ｃ１９６串行中断通信提供了几点建议。