滚动轴承故障特征提取的VMD包络切片谱分析方法

为了准确提取滚动轴承故障非平稳信号中的故障特征,提出基于变分模态分解（VMD）和包络切片谱的轴承故障特征提 取方法。该方法使用 VMD将轴承故障信号分解成 1组模态分量,并进行 Hilbert变换求取各模态分量的包络信号,进而求取包络 信号的切片谱（VMD包络切片谱）来提取轴承故障特征。为了进行对比,同时对各模态分量进行幅值谱分析,得到其VMD幅值谱。 分别采用VMD包络切片谱和VMD幅值谱对正常轴承振动信号、内圈故障信号、外圈故障信号、滚动体故障信号进行分析。结果 表明：在VMD幅值谱中无轴承故障特征频率,在VMD包络切片谱中分别存在内圈、外圈和滚动体的故障特征频率fi、fo、fb及相关的 倍频和调制频率成分,从而验证了VMD包络切片谱进行轴承故障特征提取的有效性与优越性。     

基于大型飞机产品分解结构的工作分解结构编制方法研究

为了建立一个大型飞机基础性的项目范围管理工具,清晰地描述大型飞机项目的工作范围,为研制计划、经费、组织管理奠定基础,对大型飞机产品分解结构和工作分解结构的内涵进行了分析,对工作分解结构的建立模式进行了比较分析,提出了基于产品分解结构的工作分解结构框架构建、编码规则、单元明细表、工作单元说明建立和编制的方法和流程,分析了工作分解结构在研制计划编制和组织分解结构中的应用。     

基于 CFD 和推阻分解技术的全机溢流阻力预测与分析

飞机在飞行过程中,根据性能需求,需要不断调整发动机活门流量系数,因此发动机短舱唇口的压力分布形态会发生很大变化,前方外流作用于进气道内流管上的合力也将改变,从而引起溢流阻力变化。本文基于某型号飞机,结合 CFD 动力模拟和推阻分解方法,获得不同流量系数下的溢流阻力,并分析流量系数、马赫数、高度、迎角对溢流阻力的影响。溢流阻力预测方法和影响研究可为飞机/涡扇发动机一体化设计、大涵道比短舱设计和气动力预测提供参考。     

星载多极化SAR信息提取回顾与研究

文章回顾和研究了极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)数据的信息提取方法和应用技术,详细讨论了极化信息处理的若干关键技术和难点问题,最后指出了今后进一步发展的方向。     

用数据矩阵奇异值分解实现时间欠采样信号频率无模糊估计

提出一种在欠Ｎｙｑｕｉｓｔ采样下可实现高宽频带内信号频率无模糊估计的算法，该算法通过构造一种特殊的数据矩阵，对数据矩阵奇异值分解，利用有限的采样数据构造出更为精确的噪声子空间，利用信号子空间与噪声子空间的正交性，精确地提取多个空间信号的频率信息。该法比基于协方差矩阵特征分解的算法具有更好的分辨性能。仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种不需要源个数估计的MUSIC算法

MUSIC方法是阵列高分辨测向子空间方法中的经典算法,该算法的一个缺点就是需要进行源个数估计,源个数估计不正确将会导致虚假峰和漏峰.提出一种不需要源个数估计的MUSIC方法,该方法首先将快拍分组,对每一组的自相关进行特征值分解,以最小特征值对应的特征向量作为噪声向量,然后将搜索向量在每一组噪声向量上的投影构成新的矩阵,DOA对应的新矩阵将缺秩,根据新矩阵的缺秩程度来估计DOA.仿真结果证明了该方法的有效性.     

利用奉献观测器诊断红外地球敏感器故障的新方法

卫星闭环控制系统中不同敏感器的故障定位是自主故障诊断的难点。基于双观测器的方法能够分离光学敏感器和惯性敏感器的故障,却仍不能确定红外地球敏感器是否发生故障。奉献观测器适用于敏感器系统的故障定位,但由于该方法要求的能观性条件在实际工程中有时难以满足,使其应用受到限制。本文提出了一种利用奉献观测器诊断敏感器故障的新方法,先对不完全能观系统进行能观性分解,再对能观子系统设计奉献观测器,克服能观性条件的限制,实现敏感器故障诊断。最后,将该方法用于卫星红外地球敏感器的故障定位,仿真结果表明,该方法可有效诊断地球敏感器的故障。     

基于物理模型的彩色图像理解算法

给出一个彩色图像理解算法。算法首先对图像上的颜色变化(由光照和物体颜色引起)进行分析与综合,然后分割图像。算法的基础是二色反射模型理论,该理论认为反射光的颜色是界面反射(高光颜色)和本体反射(物体颜色)的线性组合,这两种反射光在颜色空间的三维直方图中形成特定的聚类(点簇)。因此分析聚类的性质可帮助确定光照和物体的颜色,但是有意义的聚类的生成又以图像中物体区域的确定为前提。算法按照假设检验的策略,依据图像中的连通性和颜色空间中聚类的特征,完成彩色图像的分割,并产生对景物中所发生的光学过程的物理描述。     

彩色图像中的本征图像的抽取

光源的位置和颜色影响到景物在摄像机中的成像,高光(highlight)的出现使一般的分割算法得不到理想的分割结果。文中根据二色反射模型(Dich-romatic Reflectioa Model),将图像分解成两个本征图像(intrinsic image)——本色图像(matte image)和高光图像(highlight image)。本色图像是去掉高光后的图像,反映了景物本身的不变性,不受外部因素(如光源的位置和颜色)的影响。而高光图像是只含有高光的图像,反映了外部因素的影响,有助于确定物体的形状。文中的彩色图像是指单一颜色光照(非单一波长的光照)下的单色物体在彩色CCD 摄像机中成的像。     

系统并行处理的集合分解方法

提出单连集和双连集的概念,并用此概念重新安排系统方程组,使之化成接近对角方块的形式.最终目的是把大系统方程组分解为若干关联尽可能少的子系统,使得在应用分解法进行并行仿真时,减少子系统之间的通信,提高计算速度.在分析的基础上,给出对大系统进行自动优化组合的计算机程序算法.举例说明这种方法的有效性.