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1.
针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。 相似文献
2.
针对双序列跳频(Binary-Sequence Frequency Hopping,BSFH)在对偶信道被干扰的情况下会导致通信瘫痪的缺点,提出了一种基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统。在发送端利用线性调频信号对每一跳载波进行带内扩频,接收端将解跳后的信号作分数阶傅里叶变换,然后通过抽样判决得到发端信息。构建了相应的系统模型,推导了其在跟踪干扰和部分频带干扰下的误码率数学表达式。理论和仿真结果表明:在最坏跟踪干扰下,该系统比BSFH约有5 dB以上的性能增益;在部分频带干扰下,达到相同误码率时所需的信干比,改进方法比BSFH低约4 dB。 相似文献
3.
4.
5.
针对空间平滑MUSIC算法会损失阵列的有效孔径且需要信源先验数目的问题,提出了一种新算法.该算法从矢量重构的思路出发,通过对接收数据协方差矩阵的最大特征向量进行矢量重构,即可实现不损失阵列孔径的解相干处理,同时利用全空间加权MUSIC算法,实现了信源数目未知下的相干信号准确定位.仿真结果证实了该方法的有效性. 相似文献
6.
7.
信号重构作为压缩感知理论的核心之一,是指从长度为m的测量向量Y重构长度为n(m n)的稀疏信号Θ的过程。由于测量次数远小于原始信号维度,信号重构成为欠定方程求解问题,一般没有确定解。然而,若Θ满足一定的稀疏性条件,问题有确定解。文章首先从解析几何角度出发,分析了压缩感知中稀疏信号重构的原理,并对已有的两大类重构算法分别进行介绍:一类是针对l0范数最小化的一系列贪婪算法,一类是针对l1范数最小化的凸优化算法。对前一类算法,选取了代表性的OMP、ROMP、CoSaMP和SAMP算法进行研究,并分析了它们的优缺点;对后一类算法,着重阐述了将BP问题转换为LP问题的推导过程,并介绍了两类经典的凸优化算法:BP-Simplex和BP-Interior。最后,展望了信号重构算法的研究前景。 相似文献
8.
9.
大攻角飞行空空导弹鲁棒自动驾驶仪设计 总被引:1,自引:0,他引:1
当前,导弹自动驾驶仪多采用经典设计方法。是在导弹气动参数变化不大、通道间的耦合较小的情况下设计的。为了满足导弹高机动性能要求,常采用大攻角飞行;然而导弹大攻角飞行时,将会出现空气动力学系数不确定性、非线性和通道间的严重耦合问题,这就要求所设计的自动驾驶仪具有较好的鲁棒性。就导弹在大攻角飞行状态下、通道间解耦的基础上,针对空气动力学系数不确定性,用μ方法对俯仰通道驾驶仪进行了设计,仿真表明该方法具有较好的鲁棒性能。 相似文献
10.
采用虚拟仪器技术,并通过软件产生模拟信号拉制设备的运转,完成动态信号的提取,实现电气设备测试系统的研制.该系统具有通用性、高效性和易用性等特点,具有较好的实用价值. 相似文献