小波相关特征尺度熵在滚动轴承故障诊断中的应用

将小波相关滤波方法与Shannon信息熵相结合,提出了一种故障检测与诊断的方法——小波相关特征尺度熵故障法。首先利用小波相关滤波方法提取滚动轴承故障振动信号的微弱故障信息特征,以求得信噪比较高的尺度域小波系数;然后结合Shannon信息熵理论给出了沿尺度分布的小波相关特征尺度熵定义及其计算方法。小波相关特征尺度熵能够定量表征不同尺度的能量分布,各尺度能量分布的均匀性可以反映滚动轴承的运行状态的差别,选取最能反映故障特征的小波相关特征尺度熵作为特征参数,通过所选取的小波相关特征尺度熵大小判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验证明该方法能有效地判断滚动轴承故障特征,为滚动轴承故障诊断提供了新的思路。     

水力测功器模拟螺旋桨高海情负载的神经网络预测控制仿真研究

为解决用水力测功器实现螺旋桨高海情下动态负载模拟的难题,首先给出了问题的数学描述并从工程应用角度做了适当简化,完成了开环辨识试验和神经网络建模;然后基于模型预测控制的基本原理进行了水力测功器模拟螺旋桨高海情负载的神经网络预测控制研究;仿真研究结果证明,文中所提方法确实有效,可用于水力测功器建模及动态加载控制。     

基于支持向量机的彩色图像恢复新方法

引起图像退化的因素众多,因而难以用一个统一的方法来进行恢复处理。鉴于图像的像素和各颜色分量通道间本质上存在某种相关性,以及以支持向量机为核心的统计学习理论具有较好地解决小样本、非线性、高维数问题的能力,提出了一种新的空域图像恢复方法,并通过对来自于待处理图像本身的训练样本的学习,构造自适应的回归插值函数;然后基于该函数对图像作有选择的修改,从而达到图像恢复的目的。实验表明,该方法是有效的,并且具有较好的泛化性能。     

基于贝叶斯网络的反舰导弹身份识别

为了解决反舰导弹身份识别所面临的实时性和信息不确定性问题,提出了采用贝叶斯网络识别反舰导弹的方法。设计了4种贝叶斯网络分类器,分别在导弹仿真数据集和UCI数据集上作了测试,比较了它们各自的分类性能。实验结果表明,朴素贝叶斯网络的分类准确率虽然比其它分类器稍低,但它简单有效,稳健性比其它分类器都好,可用于反舰导弹身份的实时识别。     

干扰条件下空中目标识别方法研究

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一。该文将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计。该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性。     

离心机试验中惯导平台误差系数辨识方法

针对离心机试验中惯导平台误差系数辨识问题,提出一种6位置辨识方案。建立误差系数辨识的非线性模型,再利用扩展卡尔曼滤波估计误差系数。由滤波中的估值方差矩阵计算各误差系数之间的相关系数,用相关系数分析系统的可观性,并将所有相关系数之和最小作为优化指标,利用遗传算法得到最优的位置组合。仿真结果表明,采用该方案可以有效辨识出惯导平台中与加速度高阶项有关的各项误差系数。     

周期运动声源的双阵列定位

针对常用的运动声源定位方法存在计算量较大或测试难度大的问题,提出一种基于阵列信号短时处理的运动声源定位方法。分析单、双五元十字阵列的定位性能,并基于单阵列的高精度定向能力,借鉴波束形成中帧处理思想,使用双阵列方位交叉的方法实现声源运动定位。使用自行火炮的发动机周期噪声作为模拟声源,进行外场定位实验,对参与短时相关数据的截取原则和传播路径补偿进行研究。实验结果表明,该方法能够有效实现周期声源的运动定位,最大相对误差保持在5%的水平。     

基于时频分布的弹道导弹目标识别方法

在弹道导弹目标识别中,微动特征是重要的识别手段。从弹道导弹微动特性时频分析出发,提出一种基于时频分布的弹道导弹目标识别方法。该方法将时频分布图的伪Zeinike不变矩特征作为识别特征。首先对回波信号进行时频变换以获取时频图像;然后为了降低噪声的影响,对其进行图形预处理;最后给出了伪Zernike不变矩提取步骤及识别特征的选取原则。通过仿真实验,分析了不同特征组合对识别率的影响,评估了不同信噪比下识别方法的稳定性。实验结果表明,该方法具有一定稳定性,可用于弹道导弹目标识别。     

基于AHP-PCR5的多传感器目标识别

目标识别系统中所获得的信息常常是高度冲突和不确定的。基于DSmT理论的多传感器目标识别,可以解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。然而由于DSmT理论融合结果分类精细而不利于判决,需要将某些分类结果进行重新分配。层次分析法(AHP)包含不确定知识矩阵,生成基本信度分配函数。基于此提出AHP-PCR5方法进行证据高度冲突情况下多传感器综合目标识别,不仅提高识别精度,降低识别过程的不确定因素,同时引入折扣系数灵活处理识别过程中具有不同可信度的多传感器融合问题。     

利用堆栈特征的片上末级缓存访问模式在线识别方法

很多优化处理器缓存利用效率的方法依赖于对访问请求序列的特征的探测或识别,例如,预取和绕开等。如何在线有效识别访问请求序列的特征依然是一个开放的问题。通过对典型访问模式的深入分析,发现其堆栈距离频度的分布展示出鲜明的特征。而模拟实验数据表明访问请求序列的特征具有一定的持续性和稳定性,具有检测和预测的可行性。因而提出了一种基于堆栈直方图峰值的在线识别访问模式的机制和方法,空间和时间开销都较小。对SPEC CPU2000/2006的15个程序的实验表明,所提方法均可正确识别测试程序的访问模式。