基于波形骨架的信号细微特征识别

从渡形这一原始信号特征来分析信号细微特征,研究建立一种渡形骨架提取的信号细微特征识别模型,强调利用主曲线来提取渡形的原始骨架,采用分形进行骨架比对,借此识别不同信号源发出的信号.依据信号源细微特征产生机理,设计仿真实验,验证波形骨架提取的信号细微特征识别模型可靠有效.     

2K-H 行星传动的极限传动比

在行星轮系机构综合中,研究行星轮数目与极限传动比的关系有着极其重要的意义。本文根据２Ｋ─Ｈ行星轮系机构的同心条件、安装条件和邻接条件,采用统一的符号,对满足上述条件的所有（六种）２Ｋ─Ｈ行星轮系机构,导出了行星轮个数与极限传动比的统一关系式,得到了所有２Ｋ─Ｈ行星轮系机构的极限传动比计算公式,为２Ｋ─Ｈ行星轮系机构的综合提供了理论根据。     

基于PCA和BP神经网络的水下目标识别方法研究

针对被动声纳信号的特点,提出了基于信号线谱特征的主成分分析(PCA)特征选择方法,其优点是从复杂的目标信号中提取目标的特有信息,降低了目标特征维数.将此方法用于实录的三类水下目标数据,采用BP神经网络对目标进行识别分类,仿真结果说明了所提出的方法的正确性和有效性.     

一种基于DCT和SVM的人脸识别新方法

文中提出了一种新的人脸识别方法,该方法采用DCT提取人脸特征,并采用SVM对该特征进行分类识别。基于该方法,对ORL人脸库进行分类识别,仅用28个特征平均识别率达到97.4%。仿真结果表明,该方法显著地降低了特征维数和计算复杂度,明显提高了特征的可辨别能力,而且,SVM可以有效地提高分类器的分类和推广能力。     

自组织特征映射网络在目标分类识别中的应用

为了在日趋复杂的空战环境中准确分析出目标的类型,以达到辅助决策之目的,采用自组织特征映射网络来对目标进行分类识别.首先提取影响目标识别的类特征,然后对其预处理.在此基础上建立SOM网络目标识别模型,并利用SOM网络算法实施无监督的自组织学习.在学习的过程中,通过不断调节网络节点间的权向量,来实现目标聚类.最后,通过仿真验证了该方法在目标分类识别中的可行性和实用性.     

基于深度时频特征学习的雷达辐射源识别

针对雷达辐射源识别中拓展能力不足和识别率不高问题进行研究,提出一种基于深度时频特征学习的智能识别方法。基于降采样短时傅里叶变换高效提取具备较高辨识度和稳定性的浅层二维时频特征,利用信号局部频域维稀疏性完成降噪等预处理；设计用于深度特征学习与识别的卷积神经网络,并采用不同尺度卷积核组合扩展网络广度,强化特征表征能力；利用高信噪比条件下8种辐射源信号样本对网络进行训练调优,低信噪比样本测试验证算法和网络的有效性。仿真结果表明,该方式在-8 dB信噪比条件下能达到98.31%的整体平均识别率,具备较强的鲁棒性。     

基于熵最优分组的雷达信号参数特征提取算法

雷达信号参数特征提取是电子情报侦察系统中的一个关键步骤,常采用直方图法.但直方图法中有一个关键且较难解决的问题:最优分组问题,且该问题对直方图法的有效性有着决定性的作用.根据信息熵的物理意义及其基本性质,提出一种基于熵最优分组判定准则的直方图算法,对雷达信号参数特征进行提取.并由仿真实验验证了该方法提取雷达信号参数特征的有效性.     

基于FFT的数字回波信号时域波形优化研究

对数字信号的波形优化进行了研究,提出基于快速傅立叶变换的数字信号时域波形优化算法,对信号的时域波形数据进行分类.通过建模研究,可以解决实际问题中未知波形优化函数的问题;利用快速傅立叶变换对环境信号和目标信号进行域变换处理,将信号投影至频域进行优化处理,对频域信号特性进行分析发现,利用该信号频谱特征可以对信号进行分类,从而准确地得到目标信号数量.通过仿真实验在一定程度上验证了所提算法的可行性与优越性,进行归类后可以对未知信号准确分类.     

基于动力学仿真的行星变速箱故障机理研究

针对某型行星变速箱故障机理研究欠缺和故障诊断困难的问题,在刚柔耦合动力学理论和齿轮故障信号模型基础上,建立了行星变速箱齿轮-箱体刚柔耦合动力学模型,分别计算行星变速箱正常状态和齿轮故障下的齿轮啮合力和箱体表面振动信号,进而研究齿轮故障机理,最后通过对故障模拟试验采集的实测信号与仿真信号的频谱成分对比,验证了所建模型的正确性。结果表明:齿轮发生故障时,振动信号频谱会出现相应的特征边频带。     

基于DMFT的空间目标微动特征提取

空间目标的高速轨道运动,会导致微动曲线的展宽和走动,将对后续的微动特征提取产生不利影响。针对这一问题,提出了一种基于离散匹配傅里叶变换(DMFT)的空间目标微动特征提取方法。首先分析了高速空间目标的信号回波模型;其次,根据回波信号的特点提出了一种基于DMFT的补偿参数估计的方法;最后,采用Hough变换提取了目标的微动特征。仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性,结果表明微动特征的提取精度得到了明显提高。     

AT汽车换挡动态过程仿真研究

AT汽车换挡品质的控制主要是对其换挡动态过程的冲击度,滑摩功的控制,在对评价汽车换挡品质的几个主要评价指标:纵向冲击度,滑摩功以及滑摩时间进行分析的基础上,建立了自动变速汽车换挡过程动力学仿真模型,主要是基于多体动力学原理而建立了详细的行星变速箱模型,包括2个行星排和4个换挡离合器子模型.利用该模型,通过模拟2挡换3挡的动力学过程,分析了不同离合器结合压力对汽车冲击度,滑摩功的影响,这对AT汽车换挡品质的控制具有指导意义.     

一种工业机器人柔性手腕的设计与分析

本文提出了由双重系杆平面差动轮系机构组成的工业机器人柔性手腕。计算机运动轨迹的仿真结果以及实模型表明,该柔性手腕具有结构简单、紧凑和运动范围大等优点,可以装备于喷漆和焊接工业机器人上。     

球齿轮行星传动结构型式与驱动机构分析

介绍了一种由渐开线球齿轮传动组成的新型空间运动行星轮系及其驱动机构,并对该机构进行了详细的结构分析和运动分析。新机构由系杆框架和一对球齿轮组成,输出轴能实现全方位的空间摆动。设计了一种空间驱动机构,用来实现系杆框架定点球面运动的姿态控制,对驱动机构的可动性进行了分析,建立了轮系输出轴的姿态角与控制电机之间的运动学模型,实现了输出轴偏转角的精确控制。     

履带车辆转向期间的自动换档

讨论了履带车辆在转向期间实现换档的必要性和可能性,介绍了一个使用二级行星转向机的履带车辆,在转向期间自动换档的控制系统及其试车情况,并论述了采用双流转向机构后进行自动换档的控制策略。     

基于高阶谱分析的机械故障特征识别

在分析高阶累积量与高阶谱的理论基础上，利用高阶谱可以抑制加性高斯噪声的性质，研究了基于高阶谱分析的机械故障特征提取方法，提出了基于双谱估计的齿轮故障诊断的方法。通过对齿轮信号的双谱特征图谱进行分析比较，成功地对齿轮的正常稳态振动信号、正常瞬态振动信号以及磨损瞬态信号进行了识别，效果十分显著。     

基于KP CA的作战仿真实验数据特征提取方法

针对作战仿真分析过程中各作战要素的复杂性与非线性,研究了一种基于KPCA的作战仿真实验数据特征提取方法。该方法描述了KPCA特征提取的原理和算法,并将其应用于作战仿真实验数据的空间降维,根据累积贡献率确定新特征的数量。仿真结果表明,该方法与PCA相比具有主成份特征明显、贡献率集中等优点,能够有效综合原始数据的非线性特征,降低原始数据的维数。     

某方向机传动系统动力学建模与仿真

基于机械系统动力学仿真软件ADAMS建立某方向机传动系统的动力学模型,模型中考虑基于接触理论的齿轮啮合力、轴承刚度变化和预紧机构的作用。针对3种实际工况,进行动态特性仿真,给出关重件的动态载荷,为该系统的故障分析和寿命预测奠定了基础。     

正常润滑条件下弧齿锥齿轮传动系统热变形对齿轮侧隙的影响

以某型直升机尾减速器弧齿锥齿轮传动系统为对象,建立该齿轮传动系统温度场仿真计算模型,计算获得在正常润滑条件下该齿轮传动系统的稳态温度场。基于当量齿轮原理,将弧齿锥齿轮副等效为法面当量直齿圆柱齿轮副,其啮合侧隙将直接反映在法面当量直齿圆柱齿轮副的端面上。利用热弹性力学原理,计算分析了正常润滑条件下传动系统的热变形对弧齿锥齿轮副啮合侧隙的影响,并得到了相关结论。为考虑热变形时正确确定弧齿锥齿轮副侧隙、保证工作精度,提供了理论依据。     

基于HLA的组网雷达体系对抗仿真系统设计

根据武器装备体系对抗仿真的特点,基于HLA技术讨论了组网雷达体系对抗仿真系统的设计问题。提出了仿真系统设计的总体要求,阐述了HLA的基本思想及联邦设计的模型,分析了仿真系统的体系结构和基本工作过程,突破了仿真系统设计的关键技术,完成了基于HLA的组网雷达体系对抗仿真系统的设计。与传统的实体功能仿真相比,该系统既支持纯数学仿真,又支持半实物注入式仿真,是一个较为通用的组网雷达对抗仿真环境。