基于分形理论的混沌信号与噪声分离方法

提出一种分维数和子波重构相结合的混沌信号与噪声分离方法，与以往出现的子波滤波方法和经典滤波方法相比较，该方法有如下特点；利用子波变换计算带观测噪声混沌信号的真实分数维，进而根据观测序列维数与真实维数的差值控制子波重构的参数，构造出混沌与噪声分离的自适应滤波器结构。仿真实验说明了该算法的有效性。     

基于多源数据融合的翼型表面压强精细化重构方法

在风洞试验模型表面布置测压孔是获得表面压力分布的重要手段，但受限于空间位置和试验成本，通常难以在复杂模型表面布置足量的测压孔获得完整的表面压力分布信息，直接积分获得的升力和力矩精度不足，因此提出了一种融合稀疏的风洞试验数据和数值计算（CFD）数据的方法，通过较少的风洞测压试验数据获得高精度的压力分布。首先通过本征正交分解技术提取数值计算数据的压力分布低维特征（POD基函数），然后利用稀疏的试验测压数据，通过压缩感知算法获得基函数的坐标，最后将坐标转化到物理空间重构出压力分布。利用定常固定翼型变状态以及变几何变来流状态算例验证该方法的精度，重构结果均能精确匹配试验结果。该重构方法可在一定程度上解决空间受限稀疏观测条件下的分布载荷精细化重构难题。     

双重稀疏保持投影(英文)

稀疏保持投影(Sparsity preserving projection,SPP)是一种新型的基于图的降维方法,近年来被成功应用于人脸识别。SPP基于数据的稀疏重建关系建图,从而包含自然的判别信息。然而,经SPP变换后,新的特征是所有原始特征的线性组合,因此很难解释其降维结果。为此,提出了一种新的降维方法——双重稀疏保持投影(Dual-sparsity preserving projection,DSPP),通过进一步对SPP的投影方向施加稀疏约束,希望获得投影方向的稀疏解。具体地,该方法把SPP中投影函数的计算转化为一个回归类优化问题,然后借助L1正则化回归技术获得稀疏投影向量。在人脸数据上的实验结果表明了该算法的有效性。     

Quantitative Rectangular Notch Detection of Laser-induced Lamb Waves in Aluminium Plates with Wavenumber Analysis

It is difficult to quantitatively detect defects by using the time domain or frequency domain features of Lamb wave signals due to their dispersion and multimodal characteristics.Therefore,it is important to discover an intrinsical parameter of Lamb waves that could be used as a damage sensitive feature.In this paper,quantitative defect detection in aluminium plates is carried out by means of wavenumber analysis approach.The wavenumber of excited Lamb wave mode is a fixed value,given a frequency,a thickness and material properties of the target plate.When Lamb waves propagate to the structural discontinuity,new wavenumber components are created by abrupt wavefield change.The new wavenumber components can be identified in the frequency-wavenumber domain.To estimate spatially dependent wavenumber values,a short-space two-dimensional Fourier transform(FT)method is presented for processing wavefield data of Lamb waves.The results can be used to determine the location,size and depth of rectangular notch.The analysis techniques are demonstrated using simulation examples of an aluminium plate with a rectangular notch.Then,the wavenumber analysis method is applied to simulation data that are obtained through a range of notch depths and widths.The results are analyzed and rules of the technique with regards to estimating notch depth are determined.Based on simulation results,guidelines for using the technique are developed.Finally,experimental wavefield data are obtained in aluminium plates with rectangular notches by a full noncontact transceiving method,i.e.,laser-laser method.Band-pass filtering combined with continuous wavelet transform is used to extract a certain frequency component from the full laser-induced wavefield with wide band.Shortspace two-dimensional FT method is used for further processing full wavefield data at a certain frequency to estimate spatially dependent wavenumber values.The consistency of simulation and experimental results shows the effectiveness of proposed wavenumber method for quantitative rectangular notch detection.     

小波变换在水下航行体出水动响应识别中的应用

在出水过程中,由于空泡溃灭作用,水下航行体结构存在较大的横向弯曲动态响应,内部结构间存在相对运动,当响应较大时有可能发生干涉。本文应用小波变换方法,根据加速度测量数据对水下航行体出水过程中的动态响应进行了辨识,并与试验结果进行了对比分析。小波分析具有良好的时一频定位特性以及对信号的自适应能力,能对信号的高频、短时成分准确地在时域和频域中进行分析。这为水下航行体加速度信号处理提供了有效的分析手段。     

基于Contourlet变换的子带自适应图像去噪

Contourlet变换是继小波变换之后的又一新变换。由于Contourlet变换的多尺度和多方向特性,能有效地捕获到自然图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示.本文提出一种基于Contourlet变换子带自适应图像的新颖去噪算法。该算法核心是估计无噪期望信号的概率。即结合无噪子带系数的广义Laplacian模型和加性高斯白噪声的概率估计,分析每个子带信号概率为固定的情况。实验结果显示这种新的子带自适应图像去噪算法优于Bayesian wavelet shrinkage和ContourletHMT算法。     

基于ELMD与改进SMSVM的机械故障诊断方法

机械振动信号携带大量重要的机械状态信息,然而机械故障振动信号在复杂工作状态下通常呈现非平稳、非线性特性。因此,从振动信号抽取和选择有效的机械故障特征、提高故障识别性能,成为机械故障诊断研究的热点。针对上述问题,本文提出了基于集成局部均值分解(Ensemble local means decomposition,ELMD)与改进的稀疏多尺度支持向量机(Sparse multiscale support vector machine,SMSVM)的机械故障诊断方法。该方法首先使用自适应非线性、非平稳信号处理方法 ELMD把多模态调制故障信号分解成为多个单模态解调信号,有效地增强了故障特征。把压缩感知和多尺度分析技术融合于故障模式分类中,提出改进SMSVM旋转机械故障识别方法,提高多类机械微弱故障数据模式识别性能。该方法融合稀疏表示、多尺度分析和SVM的优点,无需求解复杂的优化问题,易于推广至更多尺度SVM,具有计算量少、泛化性与鲁棒性好、物理意义明显等优点。人工数据和实验设备数据验证了本文算法的优越性。     

Real-Time Electrostatic Monitoring of Wear Debris for Wind Turbine Gearbox

Engineering practice has shown that early faults of gearboxes are a leading maintenance cost driver that can easily lower the profit from a wind turbine operation.A novel oil-lubricated electrostatic monitoring of wear debris for a wind turbine gearbox is presented.The continuous wavelet transform(CWT)is used to eliminate the noises of the original electrostatic signal.The kurtosis and root mean square(RMS)values of the time domain signal are extracted as the characteristic parameters to reflect the deterioration of the gearbox.The overall tendency of electrostatic signals in accelerated life test is analyzed.In the eighth cycle,the abnormal wear in the wind turbine gearbox is detected by electrostatic monitoring.A comparison with the popular MetalScan monitoring is given to illustrate the effectiveness of the electrostatic monitoring method.The results demonstrate that the electrostatic monitoring method can detect the fault accurately.     

基于分形的奇异信号的检测

提出了基于分形的奇异信号的检测方法，给出了奇异信号的数学模型、检测原理和实现算法。根据所计算的短时网格分形维数，判断是否有突变信号以及确定其发生时刻。以电力系统中突变信号为例进行仿真，证明该方法能准确有效地检测到突变信号，并能精确地确定突变信号的发生时刻和突变类型。     

基于深度神经网络的流场时空重构方法

针对流场粒子图像测速实验中时间和空间高分辨率测量代价高的问题，研究了数据驱动的流场时空重构方法。为了对实验测得的低分辨率数据进行时空高分辨率重构，提出了一种基于深度神经网络的流场时空重构方法，并构建了一种基于卷积神经网络和长短时记忆神经网络的混合深度神经网络。该混合深度神经网络能够学习流场的时空演化特征，训练完成后可实现对实验数据的时空高分辨率重构。测试结果表明:只进行流场空间高分辨率重构时，重构出的流场与真实流场之间的均方根误差为0.0065左右，流场数据点数是原来的51倍；同时进行流场时间和空间高分辨率重构时，重构出的流场与真实流场之间的均方根误差可保持在0.065左右，流场时间维度的密度是原来的5倍，可极大提高实验效率，节约实验成本。     

复合材料结构健康主动监测中激励信号的优化

利用L am b波频散方程及其数值求解得到的频散曲线,对L am b波模式及激励信号中心频率范围进行预测。建立了试验测试系统,利用集成在复合材料层合板上的PZT压电陶瓷片作为驱动器和传感器,激励并接收结构中激发的L am b波信号。对具有不同函数形式、中心频率和波峰数的信号激励,结构中传播的L am b波模式进行试验研究,为激励信号的选择与优化提供依据。利用H ilbert-Huang变换及H ilbert谱提取传感器信号特征,提出了L am b波信号在结构中传播时的能量衰减率和损伤敏感度两个考察指标,并据此对激励信号进行优化。实验结果表明,优化后的激励信号在结构中能激发出单一模式的L am b波(S0模式),有效地抑制了多模式现象的出现。同时,激发出的L am b波具有最低的能量衰减和最高的损伤灵敏度,响应信号特征明显,便于损伤识别。     

基础简谐激励试验的结构动力学仿真研究

将基础简谐激励试验中少数测点的测量数据结合有限元模型进行结构动力学仿真,可以节省试验时间与费用,方便快速地实现对结构的监控。本文的仿真研究基于动态矩阵变换技术,将少数测量点的测量动响应时间历程数据快速傅立叶变换后在频域下应用矩阵变换计算得到有限元模型缩聚自由度动响应,通过对缩聚自由度动响应数据逆快速傅立叶变换以及缩聚转换矩阵反变换,得到了有限元模型全部自由度动响应时间历程。本文以某工程结构为例进行了仿真,仿真结果与试验结果具有较好的拟合性,验证了本文仿真技术的可行有效性。     

润扬悬索桥动力特性的特征提取与重构

当前大型桥梁在线健康监测与损伤识别中主要采用基于结构模态参数的方法,该类方法存在固有缺陷。结构的频响函数包含了更丰富的结构动力信息,但数据量大、冗余度高,不利于工程应用。本文采用主元分析方法,对结构频响函数进行空间变换,得到的主元向量可在最小均方意义下提取数据的主要分布特征,根据主元的累积贡献率,可选取较少的主元可靠重构结构的频响函数,从而使基于频响函数的在线监测在大跨桥梁结构的应用更为可行。具体针对润扬长江大桥,结合实时监测系统的测点布置,对南汊悬索桥进行了动力特性分析,根据降维后的较少主元对结构频响进行重构。误差分析结果表明,采用27或20个主元能提取润扬悬索桥的主要动力特征,重构误差的均方值分别为0.0097和0.0134。     

冰形表面激光光带中心线快速提取方法

在风洞结冰模型3D冰形测量中，激光三角测量法相对传统测量方法检测速度快、精确度高，具有极高研究价值。然而由于冰体对激光透射严重，影响激光中心线提取精度从而影响测量精度。针对此问题，提出一种冰形表面激光光带中心线快速提取方法。该算法具体实现步骤为:首先，采用基于三维块匹配去噪算法对图像进行降噪，并对图像进行视觉显著性计算，分割出光带区域；其次，求取梯度图并转换至频域空间，根据图像频谱特征求取能量中心区域；最后，对区域采用灰度重心法求取中心线亚像素级位置。采用冰箱冻结的半径已知圆柱冰块评估该算法，测得算法处理时效为28.57FPS，使用该算法的冰形轮廓重建精度达到0.017mm。实验证明算法满足冰形在线测量技术要求，为开展结冰实验中结冰生长过程在线三维检测技术奠定技术基础。     

Wideband Signal Detection Based on MWC Discrete Compressed Sampling Structure

In order to solve the cross-channel signal problem caused by the uniform channelized wideband digital receiver when processing wideband signal and the problem that the sensitivity of the system greatly decreases when the bandwidth of wideband digital receiver increases,which both decrease the wideband radar signal detection performance,a new wideband digital receiver based on the modulated wideband converter(MWC)discrete compressed sampling structure and an energy detection method based on the new receiver are proposed.Firstly,the proposed receiver utilizes periodic pseudo-random sequences to mix wideband signals with baseband and other sub-bands.Then the mixed signals are low-pass filtered and downsampled to obtain the baseband compressed sampling data,which can increase the sensitivity of the system.Meanwhile,the cross-channel signal will all appear in any subbands,so the cross-channel signal problem can be solved easily by processing the baseband compressed sampling data.Secondly,we establish the signal detection model and formulate the criterion of the energy detection method.And we directly utilize the baseband compressed sampling data to carry out signal detection without signal reconstruction,which decreases the complexity of the algorithm and reduces the computational burden.Finally,simulation experiments demonstrate the effectiveness of the proposed receiver and show that the proposed signal detection method is effective in low signal-to-noise ratio(SNR)compared with the conventional energy detection and the probability of detection increases significantly when SNR increases.     

基于分形几何的超声速燃烧火焰形态表征方法研究

分形几何是图像学发展的新兴学科。通过分形几何，可以研究不规则图形，揭示图形的自相似特性，并且给出图形自相似性的定量数据。本文将分形几何用于分析超声速气流中的火焰形态，定量分析了不同当量比与燃料组分摩尔比条件下火焰分形维数的变化规律，研究了湍流火焰传播速度和火焰边界分形维数之间的对应关系。通过高速摄影获得的火焰CH*自发光瞬态图像，记录了马赫数2.5超声速气流中不同燃料的火焰形态，验证了超声速火焰边界具有自相似性。实验结果表明，超声速燃烧湍流火焰锋面边界的分形维数随当量比的增大近似线性增大，随着燃料中氢含量的增加而增大。     

混沌理论在尾桨气动噪声信号分析中的应用

研究剪刀式尾桨气动噪声的混沌特性，并应用混沌理论进行了直升机尾桨气动噪声信号分析。本文通过利用多频调制方法对尾桨噪声进行理论分析，得出相对声压值随剪刀变化的规律；然后将混沌运动的特征参数——关联维数用于剪刀式尾桨气动噪声信号的分析。分析结果表明剪刀式尾桨引起的气动噪声含有混沌特性，同时对比理论和试验结果表明剪刀尾桨构型的参数对气动噪声有明显的影响。     

Weak GPS L1 Signal Acquisition Based on BPDC

It is difficult to achieve accurate acquisition of weak global positioning system（GPS） signals with traditional methods. A weak signal acquisition strategy based on block processing and differentially coherent （BPDC） is put forward after analyzing the advantages and disadvantages of coherent and non-coherent integration algorithms. Code phase parallel search of the pre-coherent integration is conducted by using fast Fourier transform（FFT）, and the results are then differential coherent processed and block processed. BPDC method reduces computation cost compared with coherent and non-coherent（CNC） algorithm. The performance of the two algorithms is also compared based on simulated signals. The result shows that the noise suppression effect of BPDC algorithms is superior to that of traditional CNC algorithm, and the superiority of BPDC is more apparent with the reduction of carrier to noise ratio （CNR）. In the case that the pre-coherent integration length is 4 ms and CNR is reduced to 28 dB-Hz, CNC algorithm cannot yet acquire signal correctly while BPDC has well acquisition performance. Therefore, for weak GPS signal acquisition, BPDC algorithm can acquire the signal with lower CNR and has better acquisition property.     

基于Hilbert变换和跟踪滤波的正弦扫描数据处理方法研究

提出一种针对正弦扫描时间历程数据频谱后处理方法,此方法对控制仪驱动信号进行Hilbert变换获取时间-频率曲线,利用驱动信号与响应信号频率同步的特性,对响应信号进行跟踪滤波获取时间-响应幅值曲线,并最终获得响应信号的频谱。此方法不依赖振动控制仪和带有COLA通道的数据采集系统,并可有效避免正弦约减法等方法带来的泄露和精度不高等问题。     

非定常大振幅振荡试验数据处理研究

在大振幅振荡风洞试验过程中,去除测量数据信号中的噪声、对齐初读数和吹风数中的角度序列和力信号序列是获得准确大振幅试验数据的两个关键问题。文中介绍了全相位数字滤波原理和处理非定常试验数据方法,并推导了全相位处理数据理论计算公式,通过对天平各通道力信号进行频谱分析来确定滤波的截止频率。对移相位、插值拟合、移动最小二乘拟合3种对齐初读数和吹风数方法进行了详细介绍,并比较了3种方法处理试验数据结果。结果表明,在有噪声的信号中,全相位数字滤波能够减少滤波过程中信号相位和幅值失真,3种对齐数据方法处理试验数据结果比较一致、合理。