涡轮泵故障检测的频段能量比SOM算法

为了解决缺少故障样本情况下的涡轮泵健康状态判别问题,分析了涡轮泵振动信号的频谱,提取了频段能量比作为其故障检测特征,并讨论了自组织映射的竞争学习原理及聚类结果的U-矩阵表示,提出了一种基于频段能量比的自组织映射故障检测算法,并实现了该算法最佳匹配神经元的选择和权重向量的自适应更新。通过某型液体火箭发动机历史试车数据的验证,结果表明,健康涡轮泵数据利用该算法聚类时仅存在一个类别,相邻神经元距离小于0.1;反之,故障涡轮泵数据利用该算法聚类时明显存在两个或多个类别,且相邻神经元的最大距离大于0.1。因此,基于频段能量比的SOM算法能有效地判别涡轮泵的健康状况。     

改进AgCl浊度法测定舰船火灾烟气中氯

为快速、准确地测定出现场舰船火灾烟气中氯的含量,在体系中加入适量的十二烷基苯磺酸钠(DBS)、聚乙烯醇溶液(PVA)和吐温-80,对传统AgCl浊度法进行了改进。结果表明,系统的稳定性、灵敏度均大幅度提高,检测限则由3.5×10-1mg/l降低至3.1×10-2mg/l。改进后的方法线性范围宽、重现性好。     

舰载武器系统信号源中同步控制电机快速归零技术

阐述了同步控制电机的零位定义,提出了一种基于相位判别的同步控制电机快速归零方案、单片机控制电路及算法,在舰载武器系统信号源中的应用表明,利用此方案归零同步控制电机速度快、精度高,效果非常理想.     

基于改进噪声检测的迭代中值滤波算法

提出了一种基于改进噪声检测的迭代中值滤波算法。该算法首先检测出噪声点,然后利用信号点对噪声点滤波。其中噪声检测方法改进了IMFLED方法,进一步降低了误检率和漏检率。经过仿真实验并与其他滤波算法进行比较表明,该算法可以有效地去除图像中的脉冲噪声并且保留原图像的细节。     

基于阶次跟踪的旋转机械启动过程振动分析

旋转机械运转时其旋转部件产生的振动和噪声所表现出的特征和轴的转速有密切关系。在这类故障的特征分析中,使用阶次跟踪分析法比一般的频域分析更具有优势。对2种典型的阶次跟踪法进行了论述,在此基础上用2个仿真信号对旋转机械启动过程进行了模拟分析,并得到了比较理想的结果。     

激光成像雷达空间目标探测与识别技术

研究了激光三维成像雷达在动能拦截器空间目标探测与识别方面的应用。首先介绍了激光3D成像雷达系统基本原理,然后设计了激光3D成像雷达目标识别的工作流程,最后提出了基于旋转图像转换的3D目标识别算法。进一步探索了红外+LADAR主被动复合光学成像导引头在空天防御拦截武器目标探测与识别的应用,分析了复合光学导引头的关键技术,给出了相应的成像结果。     

基于磁记忆检测技术的即时报警功能设计与实现

根据金属磁记忆检测技术中缺陷判定依据的运算特点,为减少程序计算量、提高缺陷检测效率,改进了传统缺陷判定算法．在检测设备基本结构基础上增加了信号调理卡,并借助多功能采集卡的数字输出功能实现了缺陷检出时的即时报警,大幅提高了检测系统的工作效率．     

排列熵算法的应用与发展

重点阐述了排列熵算法的基本原理,总结归纳了该算法在医学、生物和机械等领域的国内外研究和应用现状,最后展望了排列熵算法的未来发展趋势。研究表明：排列熵算法能够有效放大时间序列的微弱变化,且计算简单、实时性高,已在信号突变检测方面显示出良好的应用前景。     

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。     

压制式干扰条件下舰空导弹杀伤区远界的建模方法

从战场环境、空袭目标特性、舰空导弹武器系统的性能三个方面研究了杀伤区远界。首先利用综合信干比与最小可检测信噪比的关系建立了压制式干扰条件下制导雷达的探测距离模型;然后利用杀伤空域坐标系与攻击平面坐标系的关系,针对不同特性的空袭目标,分析了求解杀伤区远界的方法;在对垂直发射型舰空导弹弹道进行假设的基础上,利用比例导引弹道模拟了舰空导弹的飞行过程。仿真结果表明,该模型能较好的模拟舰空导弹的杀伤区远界。