基于高斯白噪声加入的EMD在旋转机械故障诊断中的应用研究

为了避免经验模式分解(EMD)过程中不同时间尺度函数间的模式混叠,采用基于高斯白噪声加入的经验模式分解方法,并将之应用于旋转机械故障诊断中。该方法主要是对同一信号重复若干次加入相互独立的高斯白噪声序列,并分别筛选固有模式函数,而后把各个对应的固有模式函数进行平均计算,消除白噪声对分解结果的影响。最后,通过对固有模式函数进行包络解调,从中提取故障特征。对实际旋转机械故障振动信号的分析结果表明,该方法能有效避免固有模式函数间模式混叠,提高故障诊断效果。     

基于整数规划的地地导弹打击目标优化选取

地地战役战术导弹火力运用中,对导弹打击目标的选取是导弹部队制定合理科学作战方案所面临的现实问题。针对给定弹量和特定作战意图对打击目标进行优化选择问题,运用0-1型整数规划,建立合理的数学模型并确定最优打击目标。通过应用实例表明,此方法简便易行,可操作性较强,具有一定的实用价值。     

测试性增长中资源优化配置模型及求解

良好的测试性设计对系统维修性具有重要意义,测试性增长试验通过一系列测试性设计缺陷发现和纠正措施,可保证系统测试性指标达到设计要求。针对基于延缓纠正的测试性增长过程中的资源配置问题进行研究,基于增长试验目标是否明确和试验资源是否受限制问题构建资源优化配置模型,并提出一种基于拉格朗日松弛和本地搜索的快速优化算法。仿真结果表明:该模型能够有效指导测试性增长中的资源优化配置问题,所提混合优化方法能够高效、准确地求解整数规划问题。     

基于有限条件的多波束雷达干扰系统目标分配算法

针对多波束干扰系统同时干扰多个目标的资源分配问题,通过分析目标分配算法的一般流程及涉及到的关键问题和技术难题,提出了基于实战化和有限条件的针对多波束干扰系统的非线性0-1整数规划数学模型。针对该模型采取开源软件SCIP进行求解,最后给出数值仿真来说明模型和算法的有效性。     

某单兵无人车载系统电子稳像多分辨率塔式算法

在原有电子稳像算法基础上引入塔式分解,探索满足某单兵无人车载系统中稳像需求的算法,提出电子稳像多分辨率塔式算法.重点介绍了高斯塔和小波塔的构建方法,给出了塔式分解实验结果,并与未进行塔式分解稳像过程进行比较,从而得出此算法大大节省运算时间,提高了系统稳像的实时性,在特定应用环境中具有重要现实意义.     

物理化学实验“H2O2的催化分解”的改进

基于“H2O2的催化分解”实验中存在气密性差、操作不便、容易产生读数误差等问题,利用废旧医用材料对该实验的装置和数据处理方法进行了改进。改进后的实验操作简便,节省时间,实验结果较真实。     

舰炮武器装备智能化维修保障研究

舰炮是水面舰艇装备数量最多、使用最频繁的武器装备,以往以预防性维修为主、临抢修为辅的维修方式,容易同时出现“维修不足”和“维修过剩”等现象,导致维修成本居高不下。以智能化战争时代精益管理需求为牵引,提出了一种基于维修资源视情供应的舰炮武器装备智能化维修保障体系,并建立了以保障周期最短、保障成本最低为目标的区域舰炮武器装备器材调剂供应的优化决策模型,引入了离散化海鸥算法(seagull optimization algorithm, SOA)进行求解,仿真结果表明：该模型算法可有效提供优化的供应方案,并在收敛速度和寻优效果方面有一定优势。     

基于CEEMD能量熵与极限学习机的滚动轴承故障诊断方法

鉴于滚动轴承振动信号具有非线性、非平稳的特点以及难以获得大量典型故障样本的现实情况,提出了基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)与极限学习机(extreme learning machines, ELM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。采用CEEMD方法对滚动轴承非平稳的原始加速度振动信号进行分解,得到若干个平稳的本征模函数(intrinsic mode function, IMF)分量,计算不同状态下滚动轴承振动信号经CEEMD分解后各IMF分量的能量熵,从蕴含着主要故障信息的IMF分量中提取出能量特征,对其进行T分布随机近邻嵌入(T-stochastic neighbor embedding, Tsne)聚类可视化分析,观察特征对滚动轴承状态的反映情况,将特征作为输入建立极限学习机,判断滚动轴承的工作状态和故障类型。使用美国凯斯西储大学公开的人工损伤轴承数据进行仿真实验,对轴承得不同运行状态的识别准确率可以达到95%,明显高于多分类支持向量机、K近邻等方法,该结果表明,所提方法在...     

采用张量方法的盲干扰抑制及信源恢复技术

针对多输入多输出系统受到有意干扰情况下的盲干扰抑制和信源恢复问题,提出一种双阵列天线接收机结构,通过差分处理,在不考虑独立性的条件下实现盲干扰抑制。消除干扰后的数据有明显的张量切片特征,将其堆积成三阶张量,并通过基于张量分解的方法不经信道估计直接恢复源信号,相较于传统基于信道估计的信源恢复方法大大降低信道估计误差的影响,提高恢复精度。仿真结果表明,所提方法较传统基于训练序列进行信道估计的方法能以更小的训练开销达到更优的信号恢复性能。     

基于Cholesky分解的自适应抗干扰算法

介绍了卫星导航系统常用的自适应抗干扰算法,并指出了各自的优缺点。针对自适应抗干扰算法的难点,提出了一种基于Cholesky分解的自适应抗干扰算法,巧妙地回避了矩阵求逆等复杂运算,大幅度降低了运算复杂度。推导出了利用Cholesky分解求下三角矩阵并最终完成权值求解的公式,基于FPGA设计给出了具体的实现方法。该算法已成功应用于GNSS抗干扰系统中,实测结果表明该抗干扰算法性能优良,权值更新速度快,是一种简单、高效的实现方法。