基于形态分量分析和EEMD样本熵的自动机故障诊断

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。     

“联合全资产可视化”及其关键技术

论述了美军"联合全资产可视化"(JTAV)的背景、目标、策略及主要因素,重点阐述了JTAV的关键技术手段--射频识别技术,包括光储卡、射频识别、灵巧卡和射频数据通信等.提出了我军装备维修保障信息化过程中急需研究和开发的相关技术及基础架构.     

一种强噪声背景下语音增强方法的研究与实现

提出了一种基于传统谱相减语音增强算法的改进方法,加强了其滤除噪声的功效,提高了强噪声背景下语音信号的信噪比和可懂度。实验表明,该算法能够很好地滤除强噪声,增强语音,甚至对于滤除与语音频段几乎重叠的噪声信号,效果也十分显著。最后与传统减谱法相比较,分析了该算法的优缺点。     

高保真语音数字信号获取系统设计与实现

给出了高保真数字信号获取系统的结构,分析了为生成高保真语音数字信号文件应注意的器件选择、电路设计和编程实现方法,总结了高保真数字信号获取系统四个主要环节,提出了相应的设计原则。     

射频识别（RFID）技术在可视化系统中的应用

介绍了射频识别(RFID)系统的原理、组成及产生发展的过程。分析了RFID在可视化系统的应用前景以及在走向智能化物流中所起的关键作用,给出了军队在运资产可视化系统中RFID的实际应用实例     

巨磁阻传感器在齿轮精细检测中的应用

提出一种利用巨磁阻传感器进行齿轮精细检测的方法,介绍该方法的检测原理和系统组成,从可分辨最小磁场、时间响应和温度特性3个方面分析应用巨磁阻传感器的可行性和有效性,并通过实例测量实现对齿轮的磨损、点蚀等故障的有效检测与诊断.     

基于事件驱动的位置服务器设计

论述了基于普适计算的位置感知计算系统的功能和组成,阐述了位置服务器需要完成的3种服务,提出了基于事件驱动的位置服务器设计方案,并给出了其结构和工作过程,同时解释了其相关技术要点,为基于普适计算的位置感知计算系统提供了有效的解决方案.     

基于高阶谱分析的机械故障特征识别

在分析高阶累积量与高阶谱的理论基础上，利用高阶谱可以抑制加性高斯噪声的性质，研究了基于高阶谱分析的机械故障特征提取方法，提出了基于双谱估计的齿轮故障诊断的方法。通过对齿轮信号的双谱特征图谱进行分析比较，成功地对齿轮的正常稳态振动信号、正常瞬态振动信号以及磨损瞬态信号进行了识别，效果十分显著。     

近似熵在发动机故障诊断中的应用研究

介绍了近似熵的概念、主要特点及其算法，提出了基于近似熵的特征提取方法，并且讨论了近似熵值计算中3个参数的选择原则，并对发动机声信号进行了分析处理。通过对比正常状态与故障状态的近似熵值，根据其变化有效地提取发动机故障特征，从而实现了对发动机状态的监测与诊断。实验结果表明近似熵在分析复杂信号特征方面具有很强的能力，在判别机械设备运行状况方面具有很好的效果，是一种行之有效的新方法。     

基于粒子群算法的H_∞混合灵敏度控制研究

针对步进电机存在负载摄动和失步超步问题,提出了一种基于粒子群优化算法的混合灵敏度设计方法。在H∞混合灵敏度约束下,采用粒子群算法寻找能够反映系统特性的适应度函数最优值,在搜索到合适的加权阵基础上,利用Matlab得到了H∞最优控制器,并利用优化控制器对步进电机进行控制仿真实验。实验结果表明：该系统具有响应快速平稳、抗负载扰动强等特点。