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...     

五○团坚持“五个到位”

今年以来,三师五○团狠抓党风廉政建设,以"五个到位"促进党风廉政建设:一是组织领导到位。始终保持强有力的组织领导,书记、团长作为第一责任人,负总责,亲自抓;纪委搞好组织协调,发挥监督作用;二是责任分解到位。将全年的党风廉政建设和反腐败工作任务分解落实到各位团领导及各科室"一把     

Hilbert谱分析和平稳度

提出了本征模式函数IMF成员相应的幅度及频率时间函数的计算方法。由函数的Hilbert谱可获得相关的边缘谱,边缘谱确定了几乎连续的能量分布,从而提供了通过每个频率值测量总能量的方法。根据能量-频率-时间分布,就可以定量确定平稳性,平稳性是物理过程的一个复杂属性,其由平稳度DS和统计平稳度DSS进行度量,同时给出了DS和DSS的计算公式。     

装甲钢板表面裂纹的金属磁记忆检测表征

采用预制裂纹-疲劳试验-金属磁记忆检测-信号比较分析的标定方法,研究了具有不同预制裂纹深度、不同疲劳载荷幅、不同载荷循环周次的高压五装甲钢板裂纹的金属磁记忆检测表征方法.结果表明,漏磁场法向分量的变化率与裂纹深度成正比.载荷幅越大,载荷循环周次越多,漏磁场法向分量的变化率越大,为采用金属磁记忆检测技术大量检测裂纹深度提供了一种标定方法.     

基于EMD与Hilbert变换的舰艇空化调制信号检测方法

针对舰艇推进器空化噪声检测中调制特征弱、背景干扰强等问题,提出了一种基于时延相关降噪、经验模态分解(EMD)和希尔波特(Hilbert)变换相结合的解调算法。该算法通过引入时延相关算法有效抑制了背景噪声,并利用EMD技术的自适应频带划分功能完成调制特征频带定位,实现了低信噪比条件下调制信号的有效检测。仿真试验证明:该方法在信噪比为-12dB、-15dB、-18dB条件下的检测效果明显优于传统的Hilbert变换等5种方法,且背景噪声干扰成分得到了有效抑制,调制信号检测效果显著提升。最后,通过推进器空化信号检测台架试验验证表明:该方法能够有效捕捉舰艇空化噪声信号中与转速、叶片数密切相关的调制特征。     

基于弹药效能分解的装备战损建模方法研究

针对传统装备战损建模方法通用性较差、难以满足装备实际维修需求的缺点,提出了基于弹药效能分解的装备战损建模方法,具体包括弹药毁伤效应建模、装备结构描述建模、装备抗毁性数据库建模3部分.该方法对装备战损的精细程度进行分析,并且可以求得针对某个可更换单元的维修工序,从而为装备维修保障提供决策依据和参考.     

EEMD联合AOK-TFR提取车辆微多普勒特征

利用连续波雷达探测运动车辆时,非线性、非平稳的多分量回波信号不易解析提取,基于此,提出了联合总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和自适应最优核时频分布(Adaptive Optimal Kernel Time-Frequency Distribution,AOK-TFR)的方法提取运动车辆的微多普勒(micro-Doppler)特征。建立了车体振动和车轮转动对雷达回波信号产生的复合调制效应数学模型,并对多分量回波信号进行了EEMD,通过联合AOKTFR解析回波信号的固有模态分量,得到了较清晰的微多普勒时频像,较好地克服了地杂波带来的EMD模态混叠。仿真分析表明该方法提取到的微多普勒特征参数与仿真参数吻合,证明了该方法的有效性。     

《军事通信技术》2013年优秀论文获奖名单

一等奖(2名):苏巧,沈越泓,袁志钢,徐鹏程.无线信道统计复用中一种信号解混的快速算法(4—1);杨茂强,鲁璐,郭道省,潘小飞.基于记忆非线性多项式的星地一体预失真算法(1—1)。二等奖(6名):曾明勇,田畅,吴泽民,付毅,揭斐然.多通道特征级联的人体目标再识别(3—1);马振,张雄伟,杨吉斌,徐玉龙.基于稀疏卷积非负矩阵分解的语音转换方法研究(2—1);张江,张杭,柴仁     

基于LMS谱预测和小波分解的弱GPS信号捕获算法

弱GPS信号的捕获算法是高灵敏度GPS接收机的关键技术,首先介绍了传统的GPS捕获原理,在此基础上,参考小波分解对GPS捕获信号进行降噪处理的方法,并结合LMS谱预测降噪法,提出了LMS谱预测和小波分解混合弱GPS信号捕获算法。考虑到小波分解和LMS谱预测的降噪原理不同,对3种方法对GPS捕获信号的降噪效果进行了仿真和对比。仿真实验结果表明本文所提出的降噪算法与仅用小波分解和LMS谱预测相比最大输出信噪比分别提高4.29 dB和2.93 dB。有效地提升了GPS捕获信号的信噪比和接收机的灵敏度。     

串并联结构分解目标毁伤评估

针对仿真中空地导弹攻击复杂目标的毁伤评估问题,提出了一种基于串并联结构分解的目标毁伤评估算法,并引入了修复时间作为毁伤评估的一项指标.该算法首先按结构布局和功能关系将目标分解成多个子系统,并组成串并联结构图,然后根据导弹的精确落点对每个子系统进行毁伤评估,最后综合所有子系统的毁伤情况得出目标整体的毁伤程度和恢复正常所需...