基于EMD的改进小波阈值降噪法在超声信号处理中的应用

针对超声检测回波信号中的大量噪声,分析了超声检测回波信号的特性,考虑经验模式分解（EMD）和小波哗噪的优点,在改进阈值函数基础上提出一种基于EMD的小波阈值降噪方法．该方法利用EMD对超声信号进行分解,对高频分量用改进小波阈值函数方法进行处理,再结合低频分量重构得到降噪信号．仿真实验结果表明,该方法降噪效果优于小波软、硬阂值降噪,进一步提高了重建信号的信噪比,降低了其均方根误差,是一种可行的超声信号降噪方法．     

基于小波包和支持向量机的舰用发动机故障诊断

舰用发动机是一个复杂的大系统,由于受到海洋恶劣气候的影响,其故障发生的概率大大增加,因此,对舰用发动机故障诊断进行研究具有重大实际意义。以舰用发动机的主泵轴承为例,提出了基于小波包和支持向量机的故障诊断方法。首先采用振动加速度传感器获取轴承的振动信号,然后对采集数据进行多层小波包分解,求各频带信号能量,形成各种故障模式下的特征向量。将形成的故障特征向量训练集输入到支持向量机,通过训练建立诊断分类器,并运用测试数据对建立的诊断分类器进行测试。实验结果表明,该方法可以很好地实现舰用发动机故障诊断效能,具有很好的工程应用前景。     

基于ELM的航空发动机故障诊断方法

以航空发动机主燃油泵为具体研究对象,提出了一种基于基于小波包能量比与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的故障诊断方法。对于某型真实航空发动机,采用振动传感器感知发动机附件机匣的振动信号,对获取的发动机附件机匣的振动信号采用DB3小波包对其进行3层小波包分解,求出第3层各频带信号的能量作为原始信号的特征,构建特征向量。用求得的特征向量建立基于ELM的故障诊断模型,对航空发动机主燃油泵进行故障诊断技术研究。为表明该方法的有效性,还设计了基于BP神经网络的故障诊断模型,并对所构建的特征向量进行了诊断。试验结果表明,基于ELM故障诊断方法可以有效提高故障诊断的速度及准确率,具有很好的工程应用前景。     

基于改进EMD的信号降噪方法

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法作为新型时频分析方法受到广泛关注,它基于信号的极值特性处理信号,具有自适应强、无需预先确定基函数的优点。但EMD算法本身仍存在模态混叠及EMD强制降噪法易导致信号失真等一系列问题。针对EMD算法的缺陷,提出基于自相关函数的集合经验模态分解方法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与小波阈值降噪相结合的改进算法。首先利用自相关函数对高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行选择,然后利用小波阈值降噪法为EEMD设定阈值,最后将改进算法用于信号降噪,并与快速傅里叶变换(FFT)算法、小波阈值算法以及EMD强制降噪算法进行比较。该方法的优点是克服了EMD算法的不足,避免了模态混叠现象,有效地保留了高频信号中分量,降噪效果更好。     

基于EMD、遗传算法及神经网络的柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。     

基于优化小波阈值的轴承振动信号降噪算法北大核心

滚动轴承振动信号能够及时准确地提供机电设备状态特征信息,且可实现在线或离线监测,广泛用于滚动轴承故障诊断。由于滚动轴承工作环境复杂多变,往往掺杂较多噪声,噪声会淹没机电设备状态的有用特征信息。针对传统小波阈值函数对轴承信号降噪不明显的问题,提出了一种用于轴承振动信号降噪的差分进化优化小波软阈值算法,对含噪信号进行小波分解,利用广义交叉验证GCV函数作为新的阈值函数对分解后的小波系数进行处理,结合差分进化算法进行寻优获取最优阈值。实验采用美国凯斯西储大学的轴承数据进行仿真分析,通过与常用降噪方法相比,该方法在较好地保留特征信号的前提下,较大程度地去除了噪声,有效地提高了降噪效果。     

主元分析法和模糊积分的航空发动机气路状态监测

航空发动机是一个大系统,由于结构复杂、工作条件恶劣等因素影响,对其进行有效地健康状态监测成为航空领域长期难以解决的关键技术之一。为有效监测航空发动机健康状态,以航空发动机气路系统为例,提出一种基于主元分析和模糊积分的航空发动机状态监测方法。首先,利用主元分析法提取发动机状态样本集的主元,对样本数据进行降维,实现样本的最优压缩。其次,利用BP神经网络和Elman神经网络对发动机状态信息的特征向量进行初步状态监测。最后,利用模糊积分对采用两种神经网络的初步监测结果进行决策层融合,从而有效地实现对航空发动机气路系统的状态监测。通过某型真实航空发动机验证表明,所提出基于主元分析和模糊积分的状态监测方法,能有效提高监测的准确度,满足航空发动机状态监测的实时性要求,具有良好的工程应用价值。     

基于粒子滤波技术的电机信号降噪方法

为了给电机故障诊断提供准确的诊断数据,提出了粒子滤波降噪方法。首先基于离散余弦变换建立电机信号的状态方程,状态变量即为离散余弦变换的各系数,此状态方程是一种非线性状态方程;在此基础上,基于粒子滤波方法对含噪测量信号进行状态估计,即可获得离散余弦变换的各系数,然后,通过对这些系数进行重构得到故障诊断所需的实际信号。最后,通过对实际数据进行降噪分析,结果表明所提方法是可行有效的。     

时频图像二维EMD分解在LPI信号识别中的应用

针对LPI信号分类识别问题中,时频图像受噪声干扰严重的问题,提出了一种基于二维快速经验模式分解(FBEMD)的图像降噪算法,并利用该算法实现对LPI信号的分类。首先利用时频分析方法,获得待分类信号的时频分布图像;使用二维EMD分解算法对图像降噪;截取包含时频信息的图像部分,通过主分量分析法提取特征矢量;最后采用RBF神经网络完成信号的分类识别任务。对常见的LPI雷达信号进行仿真,结果表明较低信噪比情况下,该方法仍能获得较好的分类结果。当信噪比为-2 d B时,采用二维EMD降噪算法,平均正确识别率能够达到93%。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

基于模糊模型的发动机部件级故障隔离方法研究

发动机故障诊断与故障隔离是发动机健康监控领域的一大难题,但对发动机故障定位、预防灾难性事故发生及发动机维修意义重大。为了准确地确定故障发生的部位,本文针对某型液体火箭发动机,提出一种基于模糊模型的部件级故障隔离方法。首先对发动机系统进行部件的划分,然后建立各个部件的模糊模型并进行训练,最后按照设定的故障检测与隔离策略对故障进行诊断。利用两组发动机故障仿真数据对基于模糊模型部件级故障隔离方法进行验证,结果表明:本方法可以实现单一或多个部件故障隔离。     

DPCA和GRNN在燃气轮机故障诊断的方法

选取其关键部件—喷口加力调节器作为故障诊断研究对象,提出了一种基于动态主元分析(DPCA)和广义回归神经网络(GRNN)相结合的喷口加力调节器故障诊断方法。在燃气轮机专用试验平台对其进行试验,采集喷口加力调节器的高压转子转速、低压转子转速、燃油油量、燃油耗量等参数原始数据,对其进行预处理,并采用DPCA方法对其进行动态主元分析,提取其不同健康状态的主元,构建特征向量,采用特征向量构建GRNN神经网络故障诊断模型,并通过测试数据对该方法的有效性进行试验验证。为表明该方法的有效性,采用了基于GRNN和基于DPCA-RBF的方法对喷口加力调节器不同健康状态进行了诊断技术研究,并对不同方法所得到的诊断结果进行了对比分析。结果表明,采用DPCA和GRNN相结合的故障诊断方法能有效识别出喷口加力调节器不同的健康状态,具有很好的实际应用价值。     

基于系统构型替换的固冲发动机故障模式半实物仿真

为全面快速验证冲压发动机的故障检测算法，基于构型替换建立了能模拟多种固冲发动机故障的仿真验证平台。基于此平台，搭建了发动机点火故障模型、压强传感器故障模型、设备接口模型，以及与真实控制器中检测算法具有相同外部接口和系统构型的故障检测算法模型等。通过系统构型的切换，将同一个故障模式注入故障检测算法模型和真实发动机系统，并通过对比同一组故障模式下故障检测模型检测结果与发动机控制系统检测结果，来对发动机控制器中的故障检测算法进行快速验证。以无喷管助推器点火的检测为例，讲述了该方法的建模、实验验证及分析过程，此外，该方法还能应用到无喷管助推器关机、进气道前后堵盖打开、燃气发生器点火、燃气流量容错控制等多个故障模式的仿真模拟与验证，具有很强的通用性，能大大地降低控制系统开发与验证的时间成本，具有很强的应用价值。     

美军飞机易损性实弹测试现状及启示

飞机易损性分析与评估是指对飞机在战斗状态下遭受攻击后受损的难易程度的评价,是衡量飞机战斗性能的重要指标。研究飞机易损性对于飞机高生存力设计和飞机战伤预测评估具有重要意义。本文首先简要介绍了飞机易损性分析的一般方法与流程,收集并整理了美军飞机易损性实弹测试的历史沿革和条件建设现状,同时以F-35整机、F135发动机和C27机翼油箱为例介绍了易损性实弹测试的方法。可以发现,在制度层面上,美军已经形成了由实弹测试机构、装备供应商以及军队用户三方联合协作的标准化、制度化的飞机易损性实弹测试体系;同时,其所建立的实弹测试平台力求更加真实地模拟战场环境,能够有效实现部件/子系统在特定工况下使用功能的监控,测试结果能够有效支撑飞机毁伤树与部件/子系统毁伤判据的构建,从而确保测试结果可以有效指导飞机的低易损性设计。     

脉冲功率电源故障诊断方法研究

脉冲功率电源是电磁发射系统中最容易发生故障的薄弱环节,脉冲功率电源故障会使整个系统性能下降。针对脉冲功率电源故障,提出基于多层小波分析提取故障信息的模式搜索支持向量机故障诊断方法。通过建立脉冲功率电源的软故障模型,进行仿真分析获得电流故障数据样本,对故障样本进行离散小波分解,获得指定层细节信息的小波系数作为故障特征量;对故障特征量进行主成分分析,将小波系数进行降维,以便有效地进行故障诊断。通过实验,将所提方法故障诊断结果与其他三种故障诊断结果进行比较,验证了所提方法的有效性。     

结合动态时间弯曲与决策树方法的液体火箭发动机故障诊断

对某大型液体火箭发动机的热试车数据及通过发动机模型仿真得到的故障数据进行动态时间弯曲分析,得到弯曲路径集,然后结合决策树方法进行了故障检测和诊断。对于故障试车没有出现漏报警和误报警,对于正常试车没有出现误报警。通过与神经网络、支持向量机等方法所得结果的对比,证明该方法可以成功地应用于火箭发动机的故障检测和诊断。     

指挥控制系统故障诊断专家系统的设计与实现

以专家系统理论为基础,针对某指挥控制系统的组成和下属工作站的结构特点,分析了该系统故障发生和故障传播的机理,应用故障树分析法,建立起系统的故障树。研究了故障的知识获取和表示方法,推理策略和推理机的构建。应用面向对象技术,构建了一种基于层次诊断模型与故障树分析法相结合,融经验诊断和原理诊断为一体的故障诊断专家系统。