基于ITD与SSA的传动箱信号降噪及微弱特征提取

试验采集的传动箱振动信号特征能量通常很小且易淹没在背景噪声之中,针对这一问题,提出了一种将固有时间尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD)与奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)相结合的时频分析方法,并用于信号微弱特征的提取。通过仿真信号及试验采集的振动信号进行验证,结果表明:该方法能够有效地从混杂着能量较大的背景信号和噪声干扰中提取出微弱信号的特征频率成分,并达到了很好的降噪效果,提取出的信号更接近于原始无噪声信号。研究为设备运行状态信息的提取与状态识别提供了一种新方法。     

基于启发式算法的弹药配套包装优化模型研究

弹药基本包和组合包的装载优化，是实施弹药配套包装所需解决的关键问题。提出了“分类布局策略”方法，用以解决配套包装布局难题。针对步兵部队体制编制区别，建立了两种具有普遍代表性的装载优化模型。首次提出了“余度”概念，并将其在“类装载启发式算法”中加以应用。试验数据检验证明了所提出的方法对弹药配套包装的实施具有现实指导意义，为其在部队推广应用奠定了理论基础。     

基于改进快速扩展随机树的机械臂路径规划

针对机械臂路径规划问题,提出一种基于改进RRT算法的路径规划方法。改进RRT结合了目标偏置策略和贪婪生长策略的优点,在随机采样时,以一定概率使采样点偏置为目标节点,降低随机采样的盲目性,在目标节点方向上采用贪婪式扩展策略,增加随机树局部方向上的生长速度。RRT法规划路径结果并非最优,提出改进GPP法删除多余路径节点,优化机械臂运动路径。通过与Biased-RRT和Greedy-RRT数值仿真结果对比,证明了改进RRT在计算时间、迭代次数、扩展节点数上均优于以上方法。在机械臂两种典型工作环境中的仿真结果表明,使用该方法可以较好解决排爆机械臂避障路径规划问题。     

基于最大交叉熵的PCNN简化模型在图像分割中的应用

用PCNN作图像分割时,选择不同的模型参数值和停止判决准则,图像分割的差异很大。分别选择最大熵和最大交叉熵作为PCNN图像分割准则,并对PCNN模型进行合理简化。实验结果表明,基于最大交叉熵准则PCNN迭代次数更少,图像分割效果明显优于最大熵准则。     

基于ITS与多重分形的传动箱状态识别

实验采集的传动箱振动信号受噪声干扰严重,难以直接通过信号的多重分形特征参量来区分不同工况,为此,采用ITS降噪及微弱特征提取方法,计算了降噪后传动箱正常运转、润滑不良及基座松动3种状态下的多重分形谱参数,对特征提取后信号从局部到整体、从渐进态到最终态的微变化过程进行了定量描述,并由这些特征值的敏感性判断了系统状态类别。     

基于改进QPSO-NN的冗余机械臂逆运动学算法

针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优。仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求。     

基于贝叶斯决策方法的项目管理能力评估研究

项目管理能力是评价科研单位是否具有牵头组织能力的重要指标之一。针对现有评价方法在稳定性、科学性方面的不足，以传统的科研项目管理能力评估方法为基础，引入贝叶斯理论，建立了贝叶斯决策评估模型，并利用实际案例验证了其在科研项目管理能力评估中的有效性。结果表明，该评估方法能够充分利用历史资料和专家意见，对初步评估结果进行再度评估，具有较强的客观性、准确性。