基于小波降噪和EMD-SVM的加工中心主轴系统状态监测技术

主轴系统是数控机床的重要功能部件,其运行状态直接影响机床的可靠性与加工精度。为了实现状态实时监测、故障预警和维修策略优化,针对加工中心主轴系统,设计了状态监测方案,研制和搭建了加工中心状态监测平台的硬件系统和软件系统。集成小波降噪方法和经验模态分解-支持向量机(EMD-SVM)算法对采集信号处理与分析,实现加工中心主轴系统的状态实时监测,进而对主轴系统典型故障状态进行识别与诊断。基于研制的加工中心主轴状态监测系统,进行了主轴系统皮带松动故障监测试验分析,验证其对主轴系统的典型故障状态识别的准确度。     

基于集合经验模态分解和小波阈值的真空泵振动信号降噪方法

真空泵的振动信号具有非平稳、非线性的特性,且夹杂着大量背景噪声,难以直接对其特征信号进行提取、分析,阻碍对真空泵的在线故障诊断。为此,文章提出基于集合经验模态分解(EEMD)的真空泵振动信号小波阈值降噪方法:首先将振动信号进行EEMD分解,得到若干个本征模态函数(IMF)与余项,然后引入归一化自相关函数对IMF分量进行筛选,再对筛选出的IMF分量进行小波阈值降噪处理,最后将降噪后的IMF分量与未处理的IMF分量和余项进行重构,得到降噪后的真空泵振动信号。对仿真与实验信号进行降噪处理的结果表明该方法优于现有的降噪方法,为真空泵振动信号的降噪提供了新的途径。     

先进客机设计中油耗指标的分解方法

先进客机最重要指标之一是油耗指标。研究一种将油耗指标进一步分解为更为具体的发动机的耗油率指标、客机的升阻比指标和使用空重指标的方法。以典型中程客机为例，应用分段解析方法建立客机飞行剖面的燃油量计算程序。应用计算程序分别分析了发动机的耗油率、客机的升阻比和使用空重的变化对油耗的影响。在此基础上，对发动机的耗油率、客机的升阻比和使用空重的指标进行规划，以满足先进客机油耗指标的要求。研究结果为未来客机确定出合理的升阻比、耗油率和使用空重的指标提供了参考。     

项目的目标管理

描述了项目的界定、组织、质量、费用、时间、风险6个目标,以及6个目标间的相互关系.     

基于POD方法的跨声速轴流压气机转子叶顶间隙流场分析

以跨声速轴流压气机转子NASA Rotor 36为对象,研究了叶顶间隙流场的非定常流动特性。在数值模拟结果的基础上,采用本征正交分解(POD)方法获取POD模态和时间系数分布规律,进一步分析了近失速工况下叶顶间隙流场的流动特性。结果表明:在近失速工况下,叶顶间隙流场的主导频率为叶顶泄漏涡频率,约为0.6倍转子通过频率;能量较高的POD模态决定了叶顶泄漏涡的波动频率和幅值,低能量的高阶涡则影响流场的细微结构;同时发现,前5阶POD模态就可以很好地重构流场,这为低阶模型的应用提供了一定的理论指导。      

一种陀螺量测信息辅助的快速初始对准方法

惯导初始对准的精度与对准时间是衡量惯导系统性能的重要指标,由于系统的不完全可观,导致方位失准角对准精度低、对准时间长.对惯导自对准存在的问题进行了深入研究,利用奇异值分解方法分析了常规惯导自对准的町观测度,针对常规惯导自对准方法未充分利用惯性器件信息的问题,增加等效东向陀螺输出作为观测量,并提出了一种基于陀螺量测信息的快速初始对准方法,在进行了可观测度分析的基础上,对该方法的收敛速度和收敛精度进行了理论证明.最后通过仿真验证了该方法的有效性,与常规初始对准方法相比,该方法在不增加其他设备的基础上可有效提高对准精度并缩短对准时间,具有重要的应用参考价值.     

中国工业利润对内生冲击的动态响应：1977～2007——基于结构向量自回归（SVAR）模型的实证研究

按照作用机理的不同,对工业利润波动的冲击可划分为两大类:内生冲击和外生冲击.其中内生冲击主要来自经济增长率、价格总水平、消费需求、工业品产量、工业消耗等变量.文章利用基于结构向量自回归(SVAR)模型的脉冲响应函数和方差分解方法,对30年来中国工业利润对各内生变量冲击的动态响应进行了定量测算.研究发现:(1)工业利润波动对市场需求的响应最为敏感,在市场需求问题得到根本解决之前,我国工业利润水平稳定性差的状况无法得到根本解决;(2)从总体上看,工业利润对宏观经济形势(尤其是通货膨胀率)的响应比较敏感;(3)工业产出水平冲击对工业利润的影响要弱于市场需求因素和宏观国民经济形势;(4)在所有内生变量中,工业消耗因素对工业利润波动的影响最小,但随着我国经济外向化程度的提高,国际市场价格变动对工业利润的冲击将越来越大.     

直升机载火控雷达抗干扰捷变波形优化算法

针对直升机载火控雷达面向抗干扰的捷变波形优化问题,基于奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)和循环算法提出了适用于多脉冲和短码长的捷变相位编码波形设计方法。本文首先通过构造具有目标区域低旁瓣模糊函数的带约束四次型优化问题,然后根据SVD分解将四次型转化为二次型,给出了迭代收敛的优化算法;同时在循环算法基础上给了一种四次型的循环迭代收敛算法。最后仿真结果表明,两种算法在设计捷变波形优化性能上接近,但SVD分解算法收敛速度更快,循环计算算法具有更高的运算速度。     

基于数据驱动的结构钢表面应力磁巴克豪森噪声表征方法

磁巴克豪森噪声（MBN）技术可用于定量评估铁磁材料的表面应力。当前MBN法应力评估技术存在特征量选取较难、定量预测模型复杂且对标定数据集的拟合精度较低的不足。提出一种数据驱动的非线性映射算法拟合MBN噪声和应力的关系，研究了基于小波包变换系数的时频特征替代统计特征量，减少了样本数据计算量。采用MBN噪声在小波包变换时-频域内的小波包变换系数作为特征向量，利用基于奇异值分解的数据降维算法降低特征向量的维数，将经过数据降维后的特征向量输入反向传播（BP）神经网络进行模型训练以建立预测模型。结果表明：采用基于奇异值分解的数据降维算法可降低模型的复杂度，利用降维后的小波包变换系数特征向量训练BP神经网络可实现铁磁材料表面应力的高精度预测。建立的表征方法有效解决了铁磁构件应力分布成像问题，在预防应力腐蚀、提高疲劳强度等损伤预警方面具有广阔的应用前景。