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。     

柴油机缸盖振动信号关联维数的影响因素分析

柴油机缸盖振动信号的关联维数是柴油机健康状况评估的重要参数。在实际工程应用中,关联维数的计算面临着重复性差的问题,通过分析振动信号的截取方法、信号成分以及工况等因素对关联维数计算的影响,较好地解决了关联维数计算重复性差的问题。     

管道检测机器人的测力定位法理论与方法

介绍并分析了管道检测机器人的定位现状,并针对它们的不足,根据牛顿力学和运动学定律提出了管道机器人的测力定位法.对测力定位法的性能进行了分析,发现误差有时间的累积性,并以时间的二次方递增.指出了它和光电码盘定位法的综合运用将是有效解决长距离输油管道机器人的高精度的独立定位问题的最佳切入点.最后,对测力定位法在整个管道检测机器人的检测、定位中的应用进行了分析,并给出了应用结构流程图.     

一种自适应方向性技术在生命探测仪中的应用

基于声波／振动探测原理的地震生命探测系统的研制在我国灾害生命搜索救助领域中占有重要位置。提出了一种有效的自适应噪声抵消方法,该方法通过自适应的改变增益值代替改变部分样本的时延值而使系统零点自适应的移动。当信号和噪声同时存在时,能保证零点总是朝向噪声方向。该自适应算法能在硬件中实时实现,在声波／振动生命探测仪中可作为噪声削减和信号增强的实际工具。     

LFM-UWB雷达的梳状谱干扰技术

为了解决对超宽带雷达干扰中功率分散的问题,提出利用梳状谱信号,即将干扰功率集中在雷达信号频带范围内的部分频率点,对雷达实施干扰,破坏回波信号与参考信号的相关性,从而实现有效的干扰.并以线性调频超宽带雷达的距离像为例,通过仿真,给出了不同信号带宽条件下梳状谱干扰仿真结果,比较得出梳状谱信号对线性调频超宽带雷达具有较好的干扰效果.     

基于小波鲁棒阈值的雷达信号检测方法性能分析

针对雷达信号中存在的不同于高斯分布的拖尾分布噪声,基于ε污染的正态分布族获得一种鲁棒阁值处理方法.仿真实验表明,与基于高斯噪声的经典阈值方法相比,鲁棒阅值能更好地消除雷达信号中的拖尾分布噪声,且在未知ε精确取值的情况下仍能到达很好的消噪效果.实验结果进一步表明软阈值比硬阈值更适合于小波鲁棒阈值的处理.     

基于遭遇角决策的并行双模切换舵减摇控制

结合舵减摇控制中通用线性模型与模糊线性模型的优缺点,采用了一种根据遭遇角的不同自动切换控制器设计模型的并行双模切换舵减摇控制方案。为在线自动辨识遭遇角,提出基于横摇功率谱密度柱状图的神经网络辨识方法。仿真结果表明,该方法辨识精度较高,且比传统重心法节省了在线计算量与存储数据库所需的存储空间,简化了辨识流程。     

非高斯环境下基于GPF算法的目标跟踪

介绍了高斯粒子滤波器的基本思想和具体算法实现步骤,在此基础上,将此算法应用于机动目标转弯模型的跟踪中,在闪烁噪声下比较了高斯粒子滤波器、粒子滤波器和EKF的跟踪性能差异.仿真结果表明,GPF有效地改善了目标跟踪的效果,并在精度和计算复杂度方面均优于PF.     

电磁兼容性对激光告警设备虚警率影响因素分析

从电磁兼容性角度对激光告警设备虚警率影响因素分析,根据激光告警设备的一些电磁兼容试验测试结果,通过深入分析光波段,极长波到微波段电磁兼容性,给出了一些新的设计方案,该方案有效地解决了激光告警技术三个重要指标之一的低虚警率问题。     

微弱正弦信号在有噪声的FN神经元模型中的传输特性研究

长期以来弄清神经系统中的信号是如何传输的一直是广大研究人员努力的目标.针对一种被普遍研究的神经元简化模型--FitzHugh-nagumo(FN)模型,采用二阶随机龙格-库塔算法分析了该模型对加性噪声和微弱正弦信号的响应特性.时域和频域的统计参数表明适当强度的噪声有利于信号的传输,存在随机共振现象,即与噪声强度关联的输出信噪比曲线为倒钟形;另外值得关注的是,与正弦信号频率关联的输出信噪比曲线也为倒钟形,分析可见正弦信号的无量纲频率在区间0.2～0.8时模型的输出信噪比最大,表明该神经元模型有频率敏感性,即更易于检测到该范围内的弱信号.上述结果与生物学的发现是一致的,将有助于进一步揭示周期信号在神经元中的传输方法,建立更加准确的神经元数学模型.