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。     

北斗系统星载原子钟周期性波动的频谱分析校正方法

在建立卫星导航系统星座自主守时时间基准时,必须消除星载原子钟钟差数据中包含的周期性波动,以免将其引入系统时间。针对这一问题,基于国际卫星导航服务组织(International GNSS Service, IGS)提供的北斗系统星载原子钟钟差产品,提出了一种基于频谱分析的星载原子钟周期性波动校正方法。通过比较校正前后钟差数据的频率稳定度性能差异,确认该方法能够消除由环境因素引起的钟差数据周期性波动。北斗系统各类卫星星载原子钟的性能在校正后都得到了提升。地球同步轨道卫星星载原子钟的万秒频率稳定度提升50%左右,中轨道地球卫星星载原子钟的万秒频率稳定度提升23%左右,倾斜地球同步轨道卫星星载原子钟的万秒频率稳定度提升15%左右。经过校正,北斗二号和北斗三号系统中的星载原子钟普遍达到了地面站铯钟的频率稳定度性能,为完全基于星载原子钟的星座自主守时提供了基础。     

基于GA-SVM的装备保障设备报废技术鉴定方法

为提高装备保障设备报废技术鉴定的准确性,提出了一种基于支持向量机的报废技术鉴定方法.分析了报废技术鉴定主要特征,并给出了各特征的量化和预处理公式.介绍了支持向量机基本原理,并引入遗传算法对支持向量机的惩罚参数和核参数进行寻优.算例验证结果表明,与常见分类算法相比,基于高斯核的支持向量机在装备保障设备报废技术鉴定中,训练时间更短、分类精度更高.