基于小波包分解与DAG SVM的柱塞泵故障诊断

针对柱塞泵检测诊断中故障特征模糊、成因复杂、难以准确定位的问题,结合决策树与支持向量机提出一种基于小波包分解与DAG SVM的柱塞泵故障诊断方法。该方法预先对所用C SVM和RBF核函数的参数进行优化,而后采用db5小波包对泵体振动信号进行三层分解以提取特征向量,将特征向量输入支持向量机完成其训练及模式识别过程。同时设计了柱塞泵故障诊断的一体化装置,通过模拟不同故障,利用已知故障样本完成支持向量机的训练过程,进而对待测样本进行故障模式识别。诊断结果与样本已知状态相符,验证了该方法的准确性。     

空气夹层对车辆引擎盖温度场建模的影响研究

车辆引擎盖作为车辆发动机工作状态下,汽车上表面重要的红外特征识别部位,其温度场的研究对准确构建车辆整体的温度场和车辆的红外探测与识别均有着重要的意义.本文提出了一种车辆引擎盖温度场的建模方法.基于热平衡方程,对车辆引擎盖的传热进行分析推导,建立出引擎盖的温度分布模型和温度数值模型.并以实际实验的测量数据和环境情况为基础,设置模型仿真的边界条件.在仿真计算过程中,分别以不同类型的民用轿车引擎盖为对象,重点讨论并验证了引擎盖内部空气夹层对引擎盖模型计算结果的影响.研究结果表明,在引擎盖温度场建模和仿真计算过程中,空气夹层的存在对模型计算结果的准确性有着较大的影响.且车辆引擎盖越复杂,空气夹层对模型计算结果的准确性影响就越大.针对空气夹层的影响,本文提出一种分层的处理方法.对比实验和仿真结果,结果表明该方法较好地解决了空气夹层对模型计算结果的影响.     

基于小波包分解与K L变换的齿轮泵振动信号故障特征提取方法

针对齿轮泵故障成因复杂、模糊性强的特点,结合小波包分解与K-L变换,提出一种适用于支持向量机故障诊断的特征提取方法。通过小波包对样本故障振动信号进行分解得到特征向量,而后利用K-L变换处理得到新的特征向量集,达到降维去噪的目的。将处理后的特征向量集用于支持向量机的模型训练,分析结果表明:该方法能够有效提高故障模式识别准确率和识别效率。     

基于CCD图像的智能寻迹小车系统设计

本文设计了一种基于CCD图像的具有道路检测和自动跟踪功能的智能寻迹小车。该系统采用MC9S12XS128作为核心控制器,通过CCD摄像头检测模型车的运动位置和运动方向,然后对采集图像进行二值化处理、去噪等处理后提取出路径中心信息;利用光电编码器检测模型车的速度;根据路径中心信息的参数计算舵机控制量,采用模糊PID控制算法对小车实行转角和速度的实时控制。实验证明,该智能车系统能够沿着黑色赛道快速稳定地自动行驶,实现了路径识别与跟踪。