电动阀故障检测诊断研究

利用基于小波变换的奇异点奇异性指数(Lip指数)作为信号包络的特征识别指标,提出了一种对调制类型信号的诊断方法,并指出信号的包络分析是解决这类问题较有效的方法.同时,以某型舰用电动阀为例,对故障前后的信号作了分析计算.计算结果表明,与单纯用时域或频域的方法相比,该方法明显地提高了分析结果的精度.     

宽带目标回波模型的物理解释及小波变换表示

在点目标回波模型基础上,通过对理想运动体目标的分析,引入了距离-速度联合分布密度和时延-时间伸缩联合分布密度函数的概念,详细推导了延展目标的宽带回波模型,解释了各密度函数和宽带扩展函数的物理意义及相互关系,最后给出了宽带回波模型的小波变换表示方法.     

基于LS-SVR的提升小波自适应算子构造方法与应用

小波变换已经广泛应用于信号处理各个领域,然而为给定的信号设计合适的小波函数非常困难.提升小波变换通过设计预测算子和更新算子,可以获得具有期望特性的小波函数.提出一种提升小波自适应算子的构造方法.根据给定的维度对剖分信号进行处理,采用最小二乘支持向量回归机算法构造自适应算子,选用线性核函数实现均方误差最小化.仿真实验证明了该方法的可行性和有效性.所构造的预测算子能够反映给定信号的结构特征,适用于信号消噪和故障诊断.     

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。     

“2004国际计算机学术大会”在后勤工程学院成功召开

"2004国际计算机学术大会"于2004年5月28日至30日在后勤工程学院隆重召开。本次学术大会由"第三届国际小波分析及应用学术大会"和"第二届智能体媒介技术"专题学术大会组成,以小波分析及应用和智能体媒介技术为中心议题,来自世界各地150所大学和科研机构的231名专家学者参加了此次学术会议。     

脉冲轮廓建模仿真与去噪

脉冲轮廓是脉冲星的一个重要物理特性,是脉冲星导航的关键观测量。为深入研究脉冲轮廓的理论特性,建立了脉冲星的标准脉冲轮廓数学模型与观察脉冲轮廓数学模型,用指数函数拟合了蟹状星云脉冲轮廓的轮廓函数,并以此为基础模拟了蟹状星云的标准脉冲轮廓。通过模拟非齐次泊松随机打靶实验获得了光子到达时间的仿真测量值,模拟了蟹状星云的观察脉冲轮廓,仿真结果表明该模型能很好地描述巡天观测的脉冲轮廓。对含噪声的脉冲轮廓进行小波阈值去噪,通过数值分析,认为GCV阈值去噪方法对观测脉冲轮廓有很好的去噪效果。     

一种SAR图像特征提取和目标分类的新方法

提出了一种利用二维离散小波变换与核主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法.该方法对SAR图像进行三层小波分解后提取低频子带图像的核主成分分量作为目标的分类特征,利用支持向量机完成目标分类.采用MSTAR实测SAR目标数据集进行特征提取和分类实验,实验结果表明:该方法可以有效提高目标的正确识别率.     

基于GA-小波-BP神经网络的装备维修能力评估

针对传统装备维修保障能力评估主观性强、适应性弱的特点,提出了一种以装备维修记录为样本数据的基于误差反向传播(back propagation,BP)前馈神经网络的维修能力评估方法.为消除维修记录属性冗余,选用粗糙集主分量约简算法,对样本属性进行约简,为避免BP神经网络因局部极值导致局部收敛和收敛速度过慢的影响,利用遗传...     

新阈值算法在再制造发动机振动信号降噪中的应用

在运用小波分层阈值降噪方法对再制造发动机磨合振动信号进行降噪处理的过程中,结合现有方法,提出了一种新的分层阈值确定方法,通过仿真对比分析,证明了该方法的优越性,得出了适用于再制造发动机磨合振动信号降噪处理的方法.小波时频分析结果证明了该方法的有效性,为下一步磨合振动特征的提取奠定了基础.     

基于最优Morlet小波的全信息能量熵提取及其在滚动轴承状态监测中的应用

为利用振动信号中隐含的冲击特征成分来反映轴承性能退化趋势,综合利用小波变换技术和全信息技术,提出一种基于最优Morlet小波变换的全信息能量熵提取方法．以最小Shannon熵优化Morlet小波形状参数,通过多源振动数据的小波变换系数,利用信息熵综合反映冲击特征能量在不同频带分布差异．滚动轴承全寿命数据的应用结果表明,全信息能量熵的变化趋势能够监测轴承状态的劣化过程,而伴随的早期故障检测可以提高轴承使用的安全性．