基于支持向量机的故障诊断方法及其应用

提出了一种采用模糊手段进行特征提取、支持向量机进行模式分类的内燃机燃油系统故障诊断方法.该方法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力,首先采用模糊手段对故障信号和原因进行特征提取,接着利用支持向量机进行分类实现特征级诊断,最后将其应用于内燃机燃油系统的故障诊断中,取得了令人满意的结果.     

基于核主成分分析的铁谱磨粒特征提取方法研究

针对铁谱分析的磨粒识别过程中存在原始磨粒特征描述指标参数多、非线性突出的问题,提出基于核主成分分析的磨粒特征提取方法,介绍该方法的原理与算法。结合某柴油发动机故障检测与分析系统中铁谱磨粒自动识别的应用实例,并与传统主成份分析方法进行对比分析,结果表明该方法在进行样本非线性特征参数指标综合以及特征维数压缩方面具有可行性和有效性。     

三维信息提取系统研究

建立了从两幅图像提取三维信息的数学模型,应用广义逆法,求解三维坐标的超定线性方程组.推导了通过摄像机校准来确定摄像机参数的数学过程.最后通过图像测量实验验证了以上算法的正确性.     

舰船最优概念设计方案的构造方法研究

在舰船概念设计阶段,设计者往往需要从大量设计方案中筛选优秀方案,此问题属于多属性多目标优化的问题,而进化算法的兴起为此类问题的解决提供了较好的途径.针对进化算法中Pareto最优解集的特点,结合舰船设计实际,提出一种新的构造最优解集的方法--提取法.案例验证表明,提取法是合理和有效的.     

基于目标识别的飞机偏离跑道测量技术

为了有效地避免飞机偏离跑道造成的事故,运用目标识别技术,对机场跑道的标线中心线和表示飞机滑跑方向的轮廓线进行了提取,并且进一步测量出标线的方向和飞机滑跑的方向,计算出两者之间的夹角.从而对飞机偏离跑道进行了定量的测量.实验表明,该技术测量的速度快,耗时少,且测量结果准确,能够有效地对飞机在跑道的滑跑情况进行监控,是一种有用的技术.     

基于神经网络的柴油机技术状态主元信息提取方法

在柴油机技术状态监测时,表征其技术状态的特征参数有很多,合理提取状态主元信息是一项关键的任务。分析研究了人工神经网络的信息提取原理和方法。以某型坦克柴油机为例,通过柴油机性能检测试验测取了能够反映柴油机技术状态变化的典型特征,建立了O ja神经网络信息提取模型,提取了柴油机技术状态的主元信息。分析结果表明:提取的主元信息能够反映柴油机技术状态随柴油机使用时间的变化趋势。该方法为坦克柴油机的技术状态监测与故障诊断提供了有效手段。     

一种对间歇采样转发干扰的识别新方法

间歇采样转发干扰是一种针对相干雷达的有效干扰样式,该类干扰的抑制技术研究需求迫切,而干扰识别历来是抗干扰流程中的关键环节,针对间歇采样转发干扰的识别问题,提出了一种基于关联维数的干扰识别方法。通过对3类间歇采样转发干扰信号进行傅里叶变换,挖掘信号频谱上的差异,提取频域关联维数作为干扰识别的特征参数,并利用支持向量机进行分类识别,为后续雷达系统采取针对性抗干扰措施提供重要的决策信息。仿真结果证明该方法具有较高的识别率。     

基于高阶谱分析的机械故障特征识别

在分析高阶累积量与高阶谱的理论基础上,利用高阶谱可以抑制加性高斯噪声的性质,研究了基于高阶谱分析的机械故障特征提取方法,提出了基于双谱估计的齿轮故障诊断的方法。通过对齿轮信号的双谱特征图谱进行分析比较,成功地对齿轮的正常稳态振动信号、正常瞬态振动信号以及磨损瞬态信号进行了识别,效果十分显著。     

多特征空间下的支持向量机及其在图像识别中的应用

分别在主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)和线性鉴别分析(LDA)所构造的特征空间下用模糊支持向量机(FSVM)进行人脸识别。同时,提出了一种改进的FSVM方法,即利用FSVM和多叉决策树相结合的思想来设计人脸分类器,从而使FSVM分类器的速度得到了大幅度的提高。通过在ORL人脸库上的实验结果表明,该算法是有效的。     

基于ARM的嵌入式指纹图像处理技术研究

研究了特征提取方法和匹配算法;设计了基于ARM的嵌入式指纹处理核心模块,并将其应用于综合业务平台的用户身份认证系统中;具有自主版权的认证加载模式实现了对登录平台的用户身份验证,识别率达到了99.3%.结果表明,该方法能确保平台系统的安全.