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。     

基于正态分布曲线的分段式变步长LMS算法

针对传统最小均方误差(Least Mean Square, LMS)自适应滤波算法由于步长固定,在解决稳态误差与收敛性之间的关系时,始终处于矛盾状态的问题,在对传统的固定步长LMS自适应滤波算法分析的基础上,根据变步长LMS自适应滤波算法的步长调整原则,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,提出了一种基于正态分布曲线的分段式变步长LMS自适应滤波算法,并分析了参数取值对算法性能的影响。针对实际信号处理过程中参考信号难以选取的问题,提出了一种基于分裂阵的参考信号选取方法。理论和海试数据分析结果表明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于固定步长的LMS自适应滤波算法和基于Sigmoid函数的变步长LMS自适应滤波算法。     

宽带信号目标参数估计精度分析

现代雷达中随着信号带宽的增大和目标速度的提高,常规窄带近似的条件无法满足需要。根据匹配滤波和宽带模糊函数的特点,推导了目标回波延时和尺度因子的理论估计精度。通过仿真证明,推导的尺度因子估计的理论精度与相关文献一致,而新得到的延时估计理论精度基本不随载频变化,更符合实际应用。     

Groebner基下分离子插值函数模型

给出Groebner基下建立分离子插值函数模型的方法。对于任意离散时间序列可在字典序下找到相关分离子,并用此分离子构建该离散时间序列的函数模型,及其满足所给点列的多元插值函数。通过实例说明了模型建立过程。     

M序列波形编码性能研究及计算机仿真

针对影响雷达系统性能的地面或水面反射干扰以及噪声干扰,研究了M序列波形编码技术抗上述干扰的性能.通过建立地面反射干扰模型和噪声模型并结合M序列性质的方法对该技术进行了理论分析.由Matlab和基于TM320C6713DSP芯片评估板的仿真结果得出结论,该技术可以较好地提高系统的抗干扰能力.     

摩擦对空气标准Dual循环性能的影响

建立一类空气标准Dual循环的不可逆模型 ,考虑压缩过程和做功冲程的有限时间特性和循环的摩擦损失对其性能的影响 ,推导出功率、效率与压缩比关系的解析式 .结合数值算例 ,所得的功率效率曲线与实际热机特性相同