面向柔性加工环境的过程状态振动监测

本文运用提出的通用状态监测模型及策略,以振动信号监测为例,提取设备运行状态的振动信号方差和振动信号建立AR模型的参数估计的变化率参数作为两类通用特征参数,对柔性加工系统进行归一化监测,取得了良好的效果。建立的监测系统简洁、快速、可靠,满足柔性制造环境下设备运行状态监测的要求。     

微光夜视仪安全保护器的研制

通过分析微光夜视仪的结构和工作原理,发现在强光下微光夜视仪存在易损坏象增强器光电阴极面的缺陷。据此,我们研制了一种微光夜视仪安全保护器。本文着重介绍了安全保护器的设计思想以及电路设计、结构设计和推广应用情况。     

基于并发式检测时序的几何级冲突检测策略研究

以三维CAD实时协同设计为背景,深入研究了实时协同设计中的数据冲突检测问题,提出了三维实时协同设计中的数据冲突本质上就是实体特征冲突的思想。在此基础上,探讨了基于特征的冲突检测方法,并针对其不足之处,提出了一种可行性较高的几何级冲突检测策略及其相应的检测时序方案,研究了其冲突检测数据结构、冲突检测规则。此冲突检测思想在PTC公司的Pro/Engineer平台上进行了算法验证,取得了较好的冲突检测效果。     

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.     

基于小波包能量谱的管道缺陷磁记忆检测信号特征研究

现有磁记忆检测技术判定准则,只能指示应力集中位置,无法进一步获取应力集中信息。为获取应力集中信息,提出一种基于小波包能量谱的磁记忆信号分析方法,进行试件拉伸试验。拉伸应力为200 MPa时,信号小波包能量谱分布较为均匀,各频带能量占总能量之比均小于15%,不存在集中分布的频带范围。拉伸应力为410 MPa时,信号小波包能量谱最大值分布在1,3,4频带,1~4频带能量之和占总能量的73.8%,小波包能量主要集中在低频段。试件屈服后,信号小波包能量谱最大值分布在1,2频带,能量谱分布极为分散,能量主要集中在低频段的1,2频带,1~3频带能量之和占总能量的87.3%。管道试件应力集中程度与磁记忆信号的小波包能量谱分布特征有关,应力集中程度越低,小波包能量谱分布越均匀;应力集中程度越高,小波包能量谱分布越集中,能量主要向低频段集中。     

基于时频原子分解的地雷目标特征提取及分类

利用车载超宽带地表穿透雷达进行大区域地雷探测在军事领域上有重要的应用价值,能否提取稳定一致的地雷特征是其实用化的关键.提出一种基于时频原子分解的地雷目标特征提取和分类方法,该方法以地雷目标的四维散射函数为基础获取二维时频图像,在对时频图像详细分析的基础上,通过时频原子对地雷目标一维距离向剖面进行分解,得到能够完整描述地雷时频域特征的多个原子,将这些原子作为特征向量送入分层分类器.通过实测数据验证,该方法适用于车载超宽带地表穿透雷达探测地雷.同传统基于时域或频域的特征提取算法相比,该方法提取的特征更加稳定,能有效改善地雷探测性能.     

基于特征融合的刀具磨损监测方法

提出了一种基于特征融合的刀具磨损监测方法,将该方法应用于铣刀磨损监测取得了较好的效果,文中论述了特征融合方法的基本思想,多传感器信号的特征关联、抽取及正规化处理,作为融合中心的神经网络的构造及训练等内容。实验分析表明,该方法实现刀具磨损监测是行之有效的。     

规整化SAR图像特征提取

SAR成像算法通常都基于FFT运算,图像分辨率要受到瑞利限的制约。为了提高图像分辨率,目前常用的SAR/ISAR超分辨成像算法大多借助于现代谱估计技术。从解方程的角度考虑,认为有限长数据的高分辨率谱估计是一个欠定方程问题,估计的结果存在"病态"性。在Bayes估计准则下,把信号谱的先验概率密度作为规整项包含进信号频谱的最大后验概率估计中,提高谱估计的分辨率。将这种方法用于SAR图像峰值特征提取,提高了图像分辨率。     

尺度自适应特征压缩跟踪

为在复杂环境中对目标进行长时间精确跟踪,提出一种尺度自适应特征压缩跟踪算法。通过结构约束性采样,获取不同尺度不同位置的扫描窗,离线计算不同尺度下的稀疏随机感知矩阵。在线跟踪时利用这些矩阵感知对应尺度的图像采样块,实现特征降维,提高运算速度。利用朴素贝叶斯分类器对降维特征判决,在线学习更新分类器参数,找出具有最高分类得分的采样块作为新的跟踪结果,实现跟踪位置及尺度的自适应更新。实验结果表明,该算法能适应目标的基本姿态变化及尺度缩放,不依赖于目标初始跟踪区域尺度选取,跟踪结果具有较强的鲁棒性。     

空时频域中欠定混合条件下的波达方向估计

波达方向估计是阵列信号处理领域的热点问题,但经典的波达方向估计方法通常要求阵元数大于源信号个数,即满足超定条件,而在实际中往往面临的是源信号个数大于阵元数的欠定条件。基于此,提出了一种基于空间时频分布的多重信号分类扩展算法,通过将空间时频分布矩阵进行扩展,实现了欠定条件下的波达方向估计。相比时频多重信号分类算法,所提算法能同时适应超定和欠定条件;相比已有的欠定波达方向估计方法,其不但保证了波达方向估计的精度,而且放宽了对源信号稀疏性的要求,同时还降低了对快拍数的要求。仿真实验结果证明了该方法的有效性。