面向提高分析效率的战场损伤分析（FMEA／DMEA）方法研究

战场损伤分析是战场抢修研究、准备和决策的基础。从装备战场损伤分析出发,针对目前战场损伤分析(FMEA/DMEA)中存在的过程复杂、内容较多和效率不高等问题,探讨了如何利用基础性损伤数据和已有分析案例为FMEA/DMEA提供数据支持,提高分析效率。     

基于镜像延拓和神经网络的EMD端点效应改进方法

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)在机械故障诊断中存在一个比较严重的问题,即端点效应。镜像延拓是克服端点效应的有效方法,采用镜像延拓处理端点效应时,要求将镜面放置在局部极值点处,针对这一问题,提出了一种基于镜像延拓和神经网络相结合的数据延拓方法。采用神经网络预测原信号序列,将信号向前向后各延拓一个极值点,再采用镜像延拓有效地减小EMD分解中的端点效应。通过对仿真信号的分析,验证了该方法能有效抑制EMD方法中的端点效应问题。