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。     

基于小波神经网络的承制单位信用风险评价

根据武器装备采购中对承制单位信用风险评价特点和实际情况,确定承制单位信用风险评价指标体系,根据小波神经网络原理,构建了承制单位信用风险评价模型,并以实例进行分析。小波神经网络能够简便快捷对信用风险进行评价,并能排除主观因素的干扰,在信用风险评价中具有较好应用前景。     

用于低信噪比机动目标跟踪的多分辨率方法

针对低信噪比情况下目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪机动目标的缺点,提出一种多分辨率滤波方法用于跟踪低信噪比情形下的机动目标.该算法利用离散小波变换和滤波器组将量测信息分解到不同分辨率的层级,由于在低分辨率下量测的误警率较低,所以在低分辨率层级实现对目标机动信息的提取,可以避免机动信息被噪声所淹没,缺失的信息...     

基于小波神经网络的货运量预测

选取我国1979—2011年国民生产总值、能源生产总值、进出口贸易额、社会消费品零售总额和固定资产投资总额5项指标作为货运总量的主要影响因素,以货运总量为输出,建立了基于Morlet小波函数的小波神经网络预测模型。该模型能够揭示货运量与相关变量之间的非线性映射关系,经实例分析得到了较满意的结果,并通过与实际货运量和BP神经网络预测结果的对比,证明了小波神经网络在货运量预测方面应用的可行性。     

小波域非加性失真函数设计

在最小化嵌入失真隐写算法框架的基础上,提出了一种基于小波域的非加性失真函数图像隐写算法。首先在离散小波域设计了加性失真函数,主要考虑了亮度、频率和纹理掩蔽因子对载体失真的影响;然后结合模型矫正的方法对设计的加性失真函数进行了非加性矫正;最后结合网格码设计了隐写算法,将嵌入信息对载体的修改最小化,并且集中在人眼不敏感区域。实验结果显示,方案具有良好的视觉不可见性,且能抵抗空域SPAM特征隐写分析的攻击。     

基于自适应小波阈值的SAR图像去噪算法

针对传统阈值去噪方法处理合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像存在的失真,边缘模糊等问题,提出了一种自适应小波阈值算法。首先对经过对数变换后的SAR图像进行小波变换。然后利用自适应小波阈值对变换后的SAR图像高频部分进行去噪处理,去噪后再对其进行小波逆变换处理。最后再进行一次指数变换,达到去噪的目的。实验结果表明,该算法能够得到较好的去噪效果,并且还有效地解决了传统算法所带来的不足。     

新型双向电磁流量计信号特征提取及去噪实验研究

为有效抑制一种电磁流量计测量过程中产生的干扰,提高测量的精确度和稳定性,采用小波阈值去噪方法,将信噪比SNR和均方根误差RMSE作为去噪效果的评价指标,并按照小波阈值去噪的一般步骤,分析了小波基、阈值规则和变换尺度对去噪效果的影响。分析结果表明:小波基采用sym8、阈值规则采用强制去噪以及变换尺度为8时,该电磁流量计的输出信号去噪效果最好。     

改进的四陀螺冗余捷联惯组故障诊断与隔离方法

四个陀螺和四个加速度计构成的冗余捷联惯组系统,采用等价空间法——广义似然比法、最优奇偶向量法进行故障诊断与隔离时,会出现不能正确隔离出故障仪表的问题。分析后得出,存在一个余度时,等价空间法只能诊断出故障,而无法隔离故障仪表,这是由等价空间法的原理决定的。小波变换可对信号进行多尺度分析,能够准确地找出信号奇异点——幅值突变和频率突变等。基于以上问题,利用小波变换对突变信号敏感的特性,提出等价空间+小波变换的组合方法,对四陀螺冗余捷联惯组进行故障诊断与隔离。数字仿真试验证明:对于阶跃型故障,该组合方法能诊断故障并能成功进行故障隔离。     

基于小波包分析的电磁导波信号缺陷识别

在钢管的电磁导波缺陷检测中,导波信号会不同程度地受到环境噪声污染。针对该问题,提出基于小波包系数区域相关分析的信号处理方法,通过对有缺陷与无缺陷情况的钢管电磁导波检测信号进行小波包分解重构、滤波和区域相关法对比分析,有效地解决了电磁导波检测中钢管缺陷的判别问题。     

基于径向基小波神经网络的装备保障方案评价模型

针对装备保障方案评价的实际问题,利用小波函数的多分辨率分析和逐层逼近能力,建立了基于径向基小波神经网络的装备保障方案评价方法。通过对装备保障方案中评价参数的量化,建立评价参数的样本库。将各种性能指标输入到训练好的网络,客观地评价保障方案的性能。以陆军防空旅装备保障方案为例,组织保障领域的专家对评价参数进行综合研讨,得到量化的参数值,然后使用新方法对其进行评价。仿真结果表明,径向基小波神经网络具有良好的非线性映射能力和泛化性能,能够比较准确地对装备保障方案做出评价。