铁谱分析技术在齿轮监控中的应用

从磨损机理出发，分析了齿轮传动的工作状况及失效形式，介绍了用铁谱分析技术监控齿轮传动的实施程序及注意事项，总结出判别齿轮磨损种类和磨损程度的方法，并提供了一些实验结果。     

宁夏花儿艺术馆钢结构-混凝土结构共同工作分析研究

为探讨地震响应分析时混凝土下部结构对上部钢结构的影响,以宁夏花儿艺术馆为例建立了上部钢结构和下部混凝土结构共同工作的有限元模型,对模型分别进行了静力分析、小震作用弹性分析、大震作用动力弹塑性时程分析等.此外,还探讨了在罕遇地震下混凝土结构的弹塑性性质对整体结构的影响.结果表明,在共同工作条件下,上部钢结构的静、动力位移和内力都有较大程度的提高.在结构设计时,必须考虑下部支撑结构的放大效应.     

多尺度超像素分割和奇异谱分析的高光谱影像分类

目的 高光谱影像（hyperspectral image,HSI）中“同物异谱,异物同谱”的现象普遍存在,使分类结果存在严重的椒盐噪声问题。HSI中的空间地物结构复杂多样,单一尺度的空间特征提取方法无法有效地表达地物类间差异和区分地物边界。有效解决光谱混淆和空间尺度问题是提高分类精度的关键。方法 结合多尺度超像素和奇异谱分析,提出一种新的高光谱影像分类方法,从而充分挖掘地物的局部空间特征和光谱特征,解决空间尺度和光谱混淆的问题,提高分类精度。利用多尺度超像素对影像进行分割,获取不同尺度的分割影像,同时在分割区域内进行均值滤波,减少类内的光谱差异,增强类间的光谱差异;对每个区域计算平均光谱向量,并利用奇异谱分析方法获取光谱的主要鉴别特征,同时消除噪声的影响;利用支持向量机对不同尺度超像素分割影像进行分类,并进行决策融合,得到最终的分类结果。结果 实验选取了两个标准高光谱数据集和一个真实数据集,结果表明,利用本文算法提取的光谱—空间特征进行分类,比直接在原始数据上进行分类分别提高约26.8%、9.2%和13%的精度;与先进的深度学习SSRN （spectral-spatial residual network）算法相比,本文算法在精度上分别提升约5.2%、0.7%和4%,并且运行时间仅为前者的18.3%、45.4%和62.1%,处理效率更高。此外,在训练样本有限的情况下,两个标准数据集的样本分别为1%和0.2%时,本文算法均能取得87%以上的分类精度。结论 针对高光谱影像分类中的难题,提出一种新的融合光谱和多尺度空间特征的HSI分类方法。实验结果表明,本文方法优于对比方法,可以产生更精细的分类结果。     

弹性索参数对三塔悬索桥抗震性能影响研究

以一座三塔悬索桥为分析对象,采用有限元仿真分析法,研究了中塔、主梁间设置弹性索对该桥抗震性能的影响。针对不同弹性索参数,比较了结构主要构件和部位的内力及位移的地震响应结果。分析结果表明,选用合适的弹性索刚度时,可以显著减小主梁位移、主塔位移和中塔与主梁间的相对位移,减小边塔底内力,而中塔底内力增加很小。弹性索不是耗能装置,只能改变惯性力的传递途径,使结构体系惯性力分配更加合理。     

小波包-AR谱在钛合金材料声发射监测技术中的应用

鉴于钛合金材料的声各向异性和高声波衰减系数使疲劳试验过程中的声发射监测十分困难。提出了小波包与AR谱相结合对钛合金材料声发射信号进行分析的方法。即对输出信号进行小波包分解,然后分频段对信号进行重构得到包含不同频率成分的时域信号,再进行AR谱分析,从而提取出频谱特征。分析表明,该方法对利用声发射信号分析钛合金材料部件的损伤和裂纹扩展是有效的。可为钛合金部件损伤和裂纹扩展的识别提供可靠的依据。     

基于奇异谱分析的DGPS浮标海面高测量误差研究

在高度计绝对定标实验中,利用差分GPS(Differential GPS,DGPS)浮标进行现场海面高测量得到的海面高(Sea Surface Height,SSH)序列之中,除了包含有由风浪引起的高频噪声外,还包括了仪器误差造成的影响。前者可通过低通滤波方式消除,而后者由于是全频段的白噪声,不能通过低通滤波的方式消除。通过研究奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)的方法,确定了嵌入维数和截断长度的选取准则,并对其进行仿真,验证了该方法在消除海面高序列的仪器误差噪声中的有效性,同时也验证了嵌入维数和截断长度选取准则的有效性。最后,利用该方法处理了某次DGPS浮标实验获得的海面高序列,处理结果与原始序列相比较为平滑,且在精度上有一定的改善,验证了奇异谱分析方法的有效性。     

基于FPGA与DSP遥测声压谱分析装置设计

为压缩飞行器遥测系统运行过程中的数据传输量,设计了遥测声压谱分析装置。设计基于FPGA与DSP双核架构,配合流水线作业的设计理念,采集信号的同时进行数据时频转换,并实时将数据处理结果传输给外部设备。噪声信号声压谱密度(SPL)算法运用1/3倍频程的方式选择噪声的频率带,采用快速傅里叶变换法(FFT),极大地降低运算量,缩短数据转换时间,从而实现数据传输的实时性。测试结果表明,该数据预处理装置算法的误差小于3.4%,设计具有良好的实时性和稳定性,具有较高的实用价值。     

基于奇异谱分析的长时交通流混合预测模型

长时交通流预测是综合交通运输系统规划的重要组成部分,也是宏观交通流管理政策制定的重要依据。 针对时序预测 中存在较多噪声及单一模型预测效果不稳定等问题,提出了一种基于奇异谱分析(SSA)的混合预测模型,以提高实际应用中交 通流序列预测的精度与效率。 首先将原始数据经过奇异谱分析后重构为趋势项、周期项和残差项,其中趋势项运用支持向量回 归(SVR)进行预测,并引入灰狼优化(GWO)算法对模型参数进行优化,周期项利用带遗忘机制的在线序列极限学习机(FOSELM)预测,最后叠加两部分得到预测结果。 以真实交通流数据开展实验,本文所提出的混合预测模型的平均绝对误差为 215. 15,均方根误差为 278. 51。 整体结果表明,该模型能够解决单一模型预测结果误差波动大、预测效果不稳定等问题;相比经 验模态分解(EMD)以及未经处理的时间序列,各模型对经过奇异谱分析的时间序列的预测误差均有所减小,进一步证实了奇 异谱分析在时间序列分解中的有效性。     

基于MP算法的快速地震信号谱分析

MP(Matching Pursuits)算法以其灵活的自适应性,取得了广泛的应用,但依然存在计算量大的应用瓶颈问题.为了解决传统MP算法运算量大的问题,首先对MP算法的原理进行了介绍,然后针对其计算量大的问题提出了一种基于遗传算法的快速算法,有效地降低了MP算法的运算量,较好地解决了运算量大的问题.最后利用MP算法对地震信号进行了谱分析,消除了Wigner算法中的交叉项,从而有效地揭示了地震信号的时频信息.结果表明,改进后的MP算法可以作为地震信号谱分析的有效算法,为烃类检测和储层描述等提供有地效的手段.     

磁阻型弱磁传感器特性自动测试系统

随着磁阻型弱磁传感器的深入研究和广泛应用,方便、快速的测量传感器低频噪声、灵敏度、非线性等特性已成为研究其低频弱磁场测量能力的基础。设计开发了一套弱磁传感器特性自动测试系统,其自身的噪声平方根谱密度小于槡5 nV/Hz(在10kHz)。它包括亥姆霍兹线圈、惠斯登电桥和低噪声放大器、磁屏蔽桶、高精度数据采集卡和PC等硬件模块,采用互相关功率谱分析方法得到传感器低频噪声,通过传感器输入输出特性曲线得到其灵敏度和非线性等参数。利用该系统对商业化巨磁阻传感器AA002进行了测试,得到其在6 V供电时噪声平方根普密度约为槡10 nV/Hz(在10 kHz),线性范围内的灵敏度为3.35 mV/(G.V-1)。结果表明该系统为研究和分析磁阻型弱磁传感器的特性提供了一种有效的检测手段。