DSets-DBSCAN无参数聚类的雷达信号分选算法

针对现有的很多高效分选算法的性能严重依赖于外界输入的参数问题,例如聚类数目、聚类容差等,将无参数聚类算法DSets-DBSCAN应用于雷达信号分选,提出了一种无参数的雷达信号脉冲聚类算法。该算法无须依赖于任何参数的设置,就能自适应地完成聚类。算法输入直方图均衡化处理过的成对相似性矩阵,使得Dsets(dominant sets)算法不依赖于任何参数;根据得到的超小簇自适应给出DBSCAN的输入参数;利用DBSCAN扩展集群。仿真实验证明,该算法对雷达脉冲描述字特征进行无参数分选的有效性。同时,在虚假脉冲比例(虚假脉冲数/雷达脉冲数)不高于80%的情况下,对雷达信号的聚类准确率在97.56%以上。     

冲激SAR成像的分辨率估计

后向投影 (BP)算法是一种被广泛应用于冲激SAR的成像算法。当冲激SAR的发射信号是某一类冲激信号时 ,根据冲激SAR成像的特点 ,推导出BP算法的方位分辨率与成像积累角、信号中心频率的关系。仿真结果表明 ,在相当范围内 ,估计公式都是准确的     

小波方法在滚动轴承振动信号分析中的应用

通过分析滚动轴承表面损伤类故障信号的特点,提出了基于小波包分解和信号重构技术的滚动轴承故障精密诊断方法.试验表明,该方法是有效的,适用于滚动轴承早期故障的振动监测和诊断.     

基于空间采样法的齿轮调相振动信号解调

在对机械设备的齿轮部件进行振动监测时,由于载荷以及转速波动等因素的影响,会引起振动信号的相位调制,使得频谱严重失真.通过对调相现象的理论分析和数值仿真计算,提出了基于空间采样的齿轮振动调相信号的解调方法,结果表明,该方法可以获得有价值的振动信号,从而进行有效的齿轮故障诊断.     

实测海浪水压场特性分析

海浪水压场是舰船水压场的主要背景干扰.为深入研究海浪水压场与舰船水压场的特征区别,在大量实测海浪水压场数据的基础上,对其时域及频域特性进行研究,并对海浪水压场的平稳性进行了检验,结果表明,海浪水压场能量主要集中在低频范围,且随着海况和水深的增加,最大能谱频率向低频方向移动,在较短的时间内,可将海浪水压场视为平稳随机过程.     

喷涂层接触疲劳失效信号响应试验研究

采用超音速等离子喷涂设备制备了铁基自熔剂合金涂层,通过球盘式接触疲劳试验机考察了喷涂层的疲劳行为,使用扫描电子显微镜对涂层的截面和失效形貌进行了表征,研究了不同信号响应对涂层接触疲劳失效形式的指示作用。结果表明：在该应力水平下,喷涂层的接触疲劳失效形式为点蚀和分层失效。振动和扭矩信号的响应可以反馈不同的失效过程,点蚀失效过程中信号呈现渐变的特征,而分层失效过程中信号则发生明显的阶跃。     

管道金属磁记忆检测技术现状分析及发展研究

针对管道无损检测问题,阐述了金属磁记忆效应的基本原理,与传统无损检测方式比较,归纳了磁记忆检测的基本特性。在磁记忆检测仪器研发现状的基础上,设计了新型管道磁记忆／漏磁综合检测仪。从检测机理、信号处理和缺陷识别3个方面对检测技术研究现状进行分析和总结。探讨了检测机理的局限性,提出管道磁记忆检测技术的研究新方向。     

基于优化初始聚类中心K-Means算法的跳频信号分选

提出了一种优化初始聚类中心的方法.方法通过搜索参数统计直方图峰值预估类数目,并根据峰值位置确定聚类中心大概位置.由于优化的初始类心与实际类心相隔不远,聚类迭代次数大为减少.与传统的优化聚类中心方法相比,本方法计算量更少.最后将改进K-Means聚类算法应用于跳频信号分选,仿真结果表明,分选效果良好.     

磁通门信号处理电路的数字化设计

针对目前某领域使用的磁通门传感器信号处理电路的一些缺点:如设备体积大、维护和升级困难、元件间容易出现感应和杂散效应等,提出了采用DSP的磁通门信号处理电路的数字化设计方案,给出了处理电路的硬件设计,并且对信号处理中的数字滤波进行了计算机模拟仿真。仿真结果表明,改造后的系统具有精度高、实时性好、升级方便等特点。     

基于改进人工蜂群算法的漏磁缺陷轮廓重构

漏磁缺陷重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数,是实现漏磁反演的关键。将局部最优解和全局最优解引入到人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)中,提出了一种基于改进人工蜂群算法的缺陷重构模型。在该模型中,径向基函数神经网络作为前向模型求解漏磁信号,改进人工蜂群算法用于求解反演问题中的优化问题。将改进人工蜂群算法和基本人工蜂群算法作为反演算法进行了比较,实验结果表明,改进人工蜂群反演算法精度较高,速度较快,同时对实测信号具有鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演新方法。