燃爆信号的小波包分析在内燃机故障诊断中的应用

在燃爆信号小波包分析的基础上介绍了内燃机的脱机故障诊断技术、小波分析的特点和具体应用方法 ,提取出了对燃爆信号的诊断判据 ,为内燃机工作状态的判断提供了一种有效方法。     

静爆冲击波数据处理评判方法研究

针对冲击波测试中缺乏一致的数据处理正确性判定问题,提出了以峰值数据分布正态性检验作为数据处理正确性的评判方法。在分析常规弹药试验中冲击波超压峰值的规律基础上,利用某型弹药试验结果进行假设检验,验证了数据存在正态分布的客观规律,通过对试验数据采取滤波处理、经验公式拟合处理等方式,分别进行正态检验,与原始数据进行比对,得出了采取不同方法进行数据后期处理的差异,指出了经验公式拟合处理方法的必要性,进而阐明以峰值数据分布正态性检验作为数据处理正确性的评判方法。该方法为提高冲击波测试精度、判断数据正确性提供了参考。     

采用PageRank和节点聚类系数的标签传播重叠社区发现算法

基于标签传播的社区发现算法可以检测出复杂网络的重叠社区结构,因此提出了一种基于PageRank和节点聚类系数的重叠社区发现算法。该算法使用PageRank算法对节点的影响力进行排序,可以稳定社区发现结果,节点的聚类系数是一个与节点相关的值,使用节点聚类系数修改算法的参数并限制每个节点拥有最多标签的数量值,可以提高社区挖掘的质量。在人工网络和真实世界的网络上测试,实验验证了该算法能够有效地检测出重叠社区,并具有可接受的时间效率和算法复杂度。     

基于卡尔曼滤波的超宽带时变信道估计

在超宽带时变信道估计中,针对状态转移系数估计不准确引起的滤波发散问题,提出一种基于状态转移系数门限修正的卡尔曼滤波信道估计方法。该方法对时变信道采用自回归模型(AR)进行建模,利用导频估计初始信道信息和信道状态转移系数,并对信道转移系数进行门限修正。仿真实验表明:和传统卡尔曼滤波算法相比,提出方法实现简单并能有效抑制滤波发散问题,提高时变信道估计精度。     

基于AFSA-WNN的Sallen-Key滤波器电路软故障诊断

为提高对Sallen-Key滤波器的软故障诊断能力,提出一种基于多分辨率变换与小波神经网络(WNN)的软故障诊断方法。该方法先引入多分辨率变换提取Sallen-Key滤波器电路的软故障特征,在此基础上,采用人工鱼群算法优化的WNN构建电路软故障诊断模型。仿真结果表明,与单纯的WNN相比,所提出方法对电路软故障的诊断性能更好,总正确率达到94.1%。从而证明该方法用于Sallen-Key滤波器软故障诊断是可行的,也是有效的。     

火炮射击冲击加速度信号提取方法研究

火炮结构在受到射击产生的冲击时易发生故障,最终影响火炮的寿命和性能。故障信号通常淹没在冲击加速度信号中,不易被识别。针对上述问题提出一种基于经验小波变换(EWT)和能量算子的信号提取方法,通过能量算子增强冲击响应特征,改进传统EWT的频谱分割方法,将火炮加速度信号分解为多个模态,有效地提取火炮的冲击特征。实验表明,改进后的EWT方法相对传统EWT对故障信号提取效果更好,时频图表现更清晰。     

基于二代小波的三维虚拟人脸的LOD简化模型研究

针对三维虚拟人脸数据量大的问题,结合曲面多分辨率细分模型,首次提出了具有C2连续光滑的对称性双正交三次B样条小波的快速提升构造方案。算法通过引入 s-lift和w-lift算子,根据B样条的两尺度及小波二阶消失矩关系构造了l和h滤波器。定义了一个与顶点角标无关的提升运算以得到一个平面张量积形式的B样条小波函数,从而将提升构造算法推广到二维,研究了三维人脸网格曲面的张量积小波变换LOD控制算法。对误差计算进行了定义和分析,并对三维人脸的LOD小波控制算法进行了优化。结果表明:二代小波LOD模型压缩率高,人脸曲面失真度小。     

基于二维小波变换的空间目标识别算法

对于空间目标识别这个具有挑战性的研究课题,提出了基于二维小波变换的空间目标识别算法。该算法首先对空间目标的ISAR像进行二维小波变换,然后从近似分量和细节分量中提取奇异值特征,最后应用径向基函数(RBF)神经网络进行分类识别。计算机仿真实验表明,该算法取得了比较好的识别效果。