形态滤波和自相关降噪的Hilbert边际谱在轴承故障诊断中的应用

Hilbert边际谱是Hilbert-Huang变换在频域的一种表示形式,适合分析机械故障诊断中广泛存在的非平稳信号,但是噪声会影响Hilbert边际谱的分析精度。针对从装甲车辆机械系统采集的振动信号中噪声的特点,将形态滤波和自相关相结合,对振动信号进行降噪,提高了Hilbert边际谱对振动信号的分析精度,并在某型坦克变速箱主轴7216轴承滚动体点蚀故障诊断中得到了应用。     

基于镜像延拓和神经网络的EMD端点效应改进方法

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)在机械故障诊断中存在一个比较严重的问题,即端点效应。镜像延拓是克服端点效应的有效方法,采用镜像延拓处理端点效应时,要求将镜面放置在局部极值点处,针对这一问题,提出了一种基于镜像延拓和神经网络相结合的数据延拓方法。采用神经网络预测原信号序列,将信号向前向后各延拓一个极值点,再采用镜像延拓有效地减小EMD分解中的端点效应。通过对仿真信号的分析,验证了该方法能有效抑制EMD方法中的端点效应问题。     

基于复合左右手传输线90°移相器的设计

复合左右手传输线的提出在无线通讯领域将有很大的应用前景,也为微波传输线和微波元件的设计提供了一种新思路.根据复合左右手传输线的相位特性及频带展宽原理设计了一个90°移相器,该移相器理论上可以实现L波段从f_1到f_2的90°移相.相对带宽为31%,工作频带内的绝对误差在±3°以内.仿真结果表明,基于复合左右手传输线的90°移相器能够实现宽带内的移相,且效果比较明显.实际电路也比较吻合仿真电路,达到理想的要求.     

扁平大空间建筑烟气填充规律研究

采用理论计算和计算机模拟相结合的方法,研究了使用两种不同方式计算得到的扁平大空间建筑火灾烟气温度分布的特征和规律,并采用了将扁平大尺度空间划分为多个不同形式子单元的形式,对不同空间划分情形下火灾烟气温度和烟气层厚度的变化规律进行了研究,从而得出了扁平大空间建筑火灾烟气温度和厚度分布的规律,为研究此类建筑的烟气填充规律提供了一定的方法和思路。     

一种基于变结构控制的制导律的设计

针对平面拦截问题,将目标机动作为一类有界干扰,利用变结构控制理论推导出对目标高速机动具有强鲁棒性的制导律.在非线性运动学模型的基础上提出了一种新的变结构制导律,该制导律不需要得到目标精确的加速度和速度方位信息,因而更便于工程实现.仿真结果表明,该制导律对目标的机动具有强的鲁棒性.     

语文课程文本缺席现状及回归策略

在富有灵性的语文新课程中,阅读不能远离文本,远离作者,只有忠实于文本这一阅读中的特殊主体,以文本和作者的具体状况为基础的创造性阅读和个性化体验,才是语文新课程下真正的阅读。本文聚焦新课程小学语文阅读教学实践领域,分析随意肢解、拓展、歪曲、冲淡语文教材载体的文本缺席现状,从对文本价值的理解、文本处理规律的把握、教师引导阅读的作用和教师课程功力的提升四个角度,提出回归策略。     

灭火控制盒原位测试系统设计

为满足车辆灭火系统快速维修保障的需求,提出一种灭火系统原位测试方案,该方案通过便携式主控机控制适配器模拟灭火控制盒各种工作状况,在无需引爆灭火瓶的情况下,迅速准确地定位灭火控制盒故障,并通过主控机上的故障信息字典,提供维修保养意见。     

装备动力传动系统劣化度与参数表征研究

传统的维修保障计划规定只是关注装备零部件的故障诊断,并根据装备使用的摩托小时来确定。为克服维修保障的盲目性,从装备的整体性能随服役期的变化角度出发,研究装备的劣化程度及其参数表征,并以新一代装甲装备的动力传动系统为目标,通过试验和分析,得出发动机汽缸压缩压力、车辆的各挡最大稳定行驶速度、加速性可作为动力传动系统的劣化程度评价指标。这些参数易测、科学、量化。研究结果对装备保障和使用有重要的指导意义。     

星载大容量固态存储控制器的级联编码设计

航天器大容量数据存储设备主要采用基于NAND Flash的固态存储器,但由于空间环境中单粒子翻转效应的影响,以及存储器芯片在操作过程中因为阈值电压偏移导致的位比特错误等原因,存储设备的可靠性降低。为提高数据存储设备的数据容错性,依据NAND Flash芯片物理结构和数据存储结构,具有针对性地提出RS(256,252)码+LDPC(8192,7154)码级联的纠检错并行编码设计,并优化编码算法的电路实现方法。建模仿真和地面测试系统测试结果表明:该设计具有低硬件开销、低功耗和高可靠性的优点。存储系统的数据总容量达512 Gb,有效数据吞吐率为700 Mb/s,能够满足航天器固态存储控制器对大容量数据控制和高数据吞吐量的设计需求。     

面向射频指纹识别的高效IQ卷积网络结构

现有应用于射频指纹识别的卷积网络对时序同相正交(in-phase and quadrature-phase, IQ)信号的处理都是将其简单视为图像进行的,存在识别准确率低和计算量大的问题。针对以上问题,提出了一种基于IQ相关特征的卷积神经网络结构。该网络分步提取了IQ相关特征及时域特征,通过自适应平均池化获得了各通道特征均值,并用单个全连接层进行分类。实验结果表明,较传统卷积网络结构,所提网络在多种场景下的识别准确率更高,并且计算量更小。