基于阶次跟踪和BP网络的齿轮箱故障模式识别

在对齿轮箱的原始振动信号进行时域采样的基础上,利用小波包分析对其进行消噪,然后对得到的数据进行角域重采样,得到基于阶次跟踪的采样信号,再对该信号进行特征参量提取,最后利用BP网络对得到的故障特征参量集进行模式识别。该方法能够避免传统分析方法中难以克服的“频率模糊”现象,对于瞬态信号有较好的分析处理能力,是对传统频谱分析法的有力补充。     

阶次跟踪分析在齿面磨损故障诊断中的应用

详细讨论了阶次跟踪分析的原理,并与传统频谱分析进行了比较,阐述了阶次跟踪分析的优越性及重采样方法实现的原理,通过对某型齿轮箱齿面磨损故障进行实例验证并提取特征参量,证明其有效性。     

基于小波包变换和伪魏格纳分布的轴承故障诊断

将小波包变换理论和伪魏格纳分布应用于齿轮箱故障诊断中,结合实例对轴承的振动信号进行分析,结果表明:小波包变换能有效地提取各频段的高频成分,通过对提取的信号做伪魏格纳分布,结果能形象、直观地反映出轴承故障的时-频信息,而且对故障信息具有较强的判别能力。     

信息熵和判断矩阵的专家聚类赋权法

为了降低专家聚类赋权过程中由排序向量引起的不确定性和判断矩阵引起的矛盾性,提高权值分配的精确性,提出了基于信息熵和判断矩阵相结合的专家聚类赋权法。该方法采用聚类分析原理,对排序向量进行分类,根据分类结果、信息熵值和一致性比率确定专家权重系数。实例分析表明:基于信息熵和判断矩阵相结合的专家聚类赋权法在具体应用中得到的结果离期望值更近,说明该算法有效可行。     

基于空间平滑的单次快拍DOA估计方法

针对DOA估计的实时性和数据污染影响,给出了一种基于空间平滑的单次快拍DOA估计算法.由空间平滑技术,对接收的单次快拍数据采取解相干,再对Toeplitz矩阵进行协方差处理、采用特征分解、MUSIC算法和ESPRIT算法对信号实现DOA估计.该算法只需单次快拍,大大地减少了计算量,并且比现有的算法估计性能更好.采用计算机实验模拟分析和验证,证实了其有效性.     

辐射源威胁排序模糊综合评判

通过对多批目标所载辐射源的威胁程度进行排序来判断多批目标的相对威胁程度是作战辅助决策的一种重要方法。建立了辐射源脉冲重复频率、辐射源方位、辐射源脉冲宽度等辐射源威胁评判指标体系并提出各指标的优属度函数。利用模糊多属性决策理论建立了基于不完全偏好信息的对多批目标威胁大小进行综合排序的模糊综合评判模型。实例证明该模型可行、有效,且便于计算。该方法不仅适用于辐射源威胁综合排序,而且适用于其它多属性决策问题。     

一种基于局部不变特征的图像特定场景检测方法

图像场景的自动检测,对于图像的标注以及语义检索具有非常重要的作用。本文研究根据实际应用的需要,围绕会晤、集会、海滩等八类特定场景图像的检测问题展开。首先对图像进行局部关键点的检测以及SIFT特征描述子的计算,从而提取图像的局部特征,在此基础上基于支撑向量机构建多分类器,进行特征训练,最终获得较为准确的检测结果。实验重点针对分类器核函数的确定以及特征选取策略等问题展开,实验结果表明,采用径向基核函数构建多分类器以及特征点按尺度大小排序取前n位的选取策略可以获得较为准确和鲁棒的特定场景检测结果。本方法在保证满足一定程度场景检测准确率的前提下,具有简单快速的特点,能够满足实际应用的需要。     

模糊相似优先比法的坦克分队火力分配方案优选

火力分配是坦克分队火力运用的核心内容,而符合战场实际的火力分配方案是坦克分队火力发挥整体效益的关键.根据"消灭敌人、保存自己"的原则和作战实际需要,充分考虑了火力分配方案优选因素,用改进的层次分析法确定各因素权重,以减少主观判断的随意性,在此基础上,通过模糊相似优先比法建立了对各现存火力分配方案的优选模型,并提出了最佳方案的计算方法.最后通过实例,证明了该方法是有正确性和定用性.     

基于WindowsCE的ARM9处理器专用总线设计方法

针对ARM9处理器专用总线扩展时存在总线竞争以及WindowsCE系统下的应用程序不能直接访问外设物理地址等问题，以S3C2410处理器通过HPI接口扩展TMS320VC5402型DSP为例，提出了一种专用总线设计方法，并对防止总线竞争和WindowsCE系统下总线设备的虚拟地址编程访问进行了详细分析。     

火炮身管内膛疵病检测现状与展望

简要回顾了火炮身管内膛疵病的光学检测方法及其局限性，详细介绍了目前重点研究的光电窥膛检测方法，分析了取得的成果和存在的问题。对火炮身管内膛疵病检测的发展方向进行了预测与展望，指出基于机器视觉的研究是一个新的方向。探讨了今后的研究思路，提出首要的任务是在软件方面实现“采集一识别一判定”的自动运行，为此需要重点研究疵病检测的机器视觉图像信息、图像的纹理特征分析技术、疵病评定体系等3方面的内容。