基于视听融合的宽频带振动频谱提取（英文）

提取振动频谱对于旋转机械的故障诊断至关重要。环境和噪声的多样化限制了传统单模态振动提取方法的性能。由于视听信号具有不同的采样频率、噪声和环境限制，视听融合算法可以有效解决单一模态存在的问题。基于此，文中提出了一种基于视听融合深度卷积神经网络的宽带频谱提取方法，该方法充分融合了不同模态的有效信息。该模型基于双流编码器从不同的模态中提取特征，使用深度残差融合模块提取高级融合特征并输出给解码器。实验结果表明，该模型的表现优于最新的振动提取方法，如Reg Net, MFCNN及L2L等，噪声环境下的振动频谱提取准确率提高15%。     

含行星架裂纹故障的行星齿轮箱振动仿真

为深入了解行星架裂纹故障振动频谱结构，提出一种考虑时变传递路径和行星轮系载荷非均匀分配的振动仿真模型。根据裂纹导致的行星轮角位移函数，分析了行星轮角位移对行星轮系载荷分配特性的影响，仿真分析了行星架裂纹导致的行星轮角位移和行星轮系载荷非均匀分配下的频谱边带结构。仿真结果表明：行星轮个数为3时，边频带仅受行星轮角位移影响，随行星轮个数增加到4、5时，频谱边带受行星轮角位移和载荷分配共同影响，阶比谱出现以行星架旋转阶次为间隔的调制边带成分。通过对比行星轮个数为3的齿轮箱仿真与实测信号的阶比谱边带结构，验证了模型的有效性。     

基于Bi-LSTM及贝叶斯似然比检验的GEO与LEO卫星组合频谱感知

目前的频谱感知算法以模型驱动为主，其感知性能过于依赖预定的统计模型，这使得其在信道环境复杂的卫星通信场景中的部署变得困难。对LEO卫星过境期间的信噪比波动情况进行分析，结果显示信噪比的波动达到14 dB。针对该复杂场景提出了一种基于双向长短期记忆网络及贝叶斯似然比检验联合的频谱感知算法。该算法不需要任何主信号的先验知识，可自动从主信号中学习隐藏特征并做出决策。基于Neyman-Pearson准则，在神经网络输出端设计了一种基于阈值的检测方案，可方便地控制恒定的虚警概率。仿真结果表明，所提算法在信噪比为–14 dB的情况下，仍能达到83%的检测性能，且始终优于卷积神经网络、多层感知机和基于模型驱动的能量检测算法。     

1420铝锂合金锻件质量管控措施

文摘1420铝锂合金锻件主要失效类型有成分偏析、氧化物夹杂和延迟开裂。本文根据失效分析的结果,结合对锻件从生产、检验、存放到最后加工为成品的整个工艺流程的研究和分析,提出了9个方面的质量管控措施,防止失效故障的发生,有效地提高了1420铝锂合金锻件的质量可靠性。     

大型深空站周边抗电磁干扰对策研究

深空测控活动具有信号空间衰减大、传输时延长、传播环境复杂等特点，电磁干扰对活动影响较大。对某型深空站电磁干扰现状开展分析，区分各类干扰源，对常用的抗电磁干扰对策方法进行研究。以电磁环境监测与管理信息系统为依据来研究电磁环境实时监测在深空站的实现，探索适宜深空站使用的电磁干扰监测方法和抗电磁干扰的对策，并从体制机制上对深空站实施有效保护。