基于GWO-TVF-EMD方法的行星齿轮箱齿面剥落故障诊断

针对时变滤波经验模态分解（TVF-EMD）方法的不足之处,将样本熵作为适应度函数,采用灰狼优化（GWO）算法对带宽阈值和B样条阶数核心参数进行寻优,得到最优组合解,对不同的故障冲击试验振动信号进行分解。对本征模态函数（IMF）分量选取过程进行优化,采用多个加权指标对所有IMF分量进行计算,最终选取最优IMF分量,再通过包络谱分析提取出行星轮齿面剥落故障特征。在行星齿轮箱故障试验中,利用方均根法对剥落故障进行初步识别,根据GWO-TVF-EMD法分解得到各剥落故障信号最优IMF分量,使用包络谱分析明显判断出行星齿轮的故障频率。该方法能够提取3种不同程度齿面剥落故障的细节特征,理论值与实际值的相对误差为1.68%。      

航空发动机限寿件表面特征概率损伤容限评估

为满足航空发动机适航规章(FAR/CCAR33.70)限寿件安全性评估要求,系统总结了基于特殊材料数据库、线弹性断裂力学分析与表面特征失效概率分析的表面特征概率损伤容限评估方法。以表面孔特征为例,总结分析符合适航规章要求的孔特征概率损伤容限评估流程,描述优化的孔特征评估方法,根据咨询通告AC33.70-2中带孔特征轮盘算例完成概率损伤容限评估模型的验证。结果表明:20 000循环寿命期内,不进行无损检测和在4 000及8 000循环对相互独立的90%部件进行两次无损检测的失效概率分别为2.677×10-4和1.514×10-4,符合适航算例校准要求。基于优化评估方法计算的失效概率为3.406×10-4,可初步判定表面特征适航符合性。该评估方法为限寿件表面孔特征评估提供技术支持,并对其他表面特征的评估具有一定的指导意义。      

基于域对抗门控网络的变工况刀具磨损精确预测方法

刀具磨损的精确预测对保证零件加工质量、提高生产效率和降低制造成本具有重要作用。在实际加工过程中,切削参数、刀具几何参数、刀具材料等工况复杂多变,工况信息和刀具磨损量对监测信号的耦合作用为刀具磨损的精确预测带来了很大挑战。针对以上问题,提出了一种基于域对抗门控网络（DAGNN）的变工况刀具磨损精确预测方法。引入工况分类网络并利用无磨损量标签样本,通过域对抗和门控过滤机制自适应地从不同工况的原始监测信号中提取表征刀具磨损且对工况变化不敏感的关键信号特征。对信号特征提取网络和刀具磨损预测网络进行迭代优化,从而实现变工况刀具磨损的精确预测。实验结果表明：相比已有的方法,本文方法能够利用少量带磨损量标签的目标工况样本实现刀具材料和刀具直径变化情况下的刀具磨损量精确预测,预测精度大幅提高。     

基于朴素贝叶斯K近邻的快速图像分类算法

朴素贝叶斯最近邻(NBNN)分类算法具有非特征量化和图像-类别度量方式的优点,但算法运行速度较慢,分类正确率较低.针对此问题,提出一种朴素贝叶斯K近邻分类算法,基于快速近似最近邻(FLANN)搜索特征的K近邻用于分类决策并去除背景信息对分类性能的影响;为了进一步提高算法的运行速度及减少算法的内存开销,采用特征选择的方式分别减少测试图像和训练图像集的特征数目,并尝试同时减少测试图像和训练图像集中的特征数目平衡分类正确率与分类时间之间的矛盾.该算法保留了原始NBNN算法的优点,无需参数学习的过程,实验结果验证了算法的正确性和有效性.     

可复用的需求建模方法

提出了一种特征驱动的可复用需求建模方法(RRM,Reusable RequirementMethod),此方法定义了一个可复用的需求建模过程(RRMP,Reusable Requirement Modeling Process),在领域工程和应用工程两个层面上都提出了相对完整的需求建模方法并将两个阶段有机地融合在一起.将主要研究方向着眼于领域模型的正确建立、合理剪裁和对象化过程,从而得到针对于具体应用的需求模型.在RRMP的过程指导下还将设计一个需求定制与应用开发平台(RAP,Requirement customing Application developing Platform).RAP平台立足于需求获取阶段,以用户易理解的图形化方式灵活直观地与用户进行需求交互,根据用户定制的需求自动生成具体应用的标准需求开发文档和开发过程中所产生的统一建模语言(UML,Unified Modeling Language),并最终开发出用户所需的领域内特定应用的原型系统.RAP平台主要包含3个部分:图形化需求定制工具,需求开发文档生成工具和目标应用开发工具.     

飞行试验复杂背景下的图像跟踪技术

针对光电经纬仪在飞机起飞着陆段跟踪角速度大、背景复杂的情况,根据小波多分辨率技术,提出利用小波分层组成低频图像金字塔,利用光流技术进行匹配解算,实现由粗到精的特征点匹配跟踪。通过对飞行试验视频图像进行事后自动跟踪试验,结果表明,该算法能够稳定可靠跟踪多特征点目标,具有鲁棒性。     

复杂背景下单个运动物体的实时视觉追踪算法

介绍了一种完全基于图像信息的运动检测视觉追踪算法.该算法综合了已有的一些算法,并在他们的基础上进行改进,可以实现在摄像机运动不剧烈的情况下,对单个运动物体的追踪.由人工选取目标,计算机开始在第1帧和第2帧图像中提取特征点,并在两帧图像中对特征点进行匹配.利用匹配的特征点建立仿射运动模型,以估计背景的运动和预测目标位置.假设运动目标所占的像素面积很小,在预测点附近的一块小邻域内进行光流分割得到运动目标.该算法在640×480大小的两帧连续图片上验证,取得了较好的效果.在PC上的实验证明,设置适当的参数,本算法可以应用于12.5Hz或25Hz的图像采集频率.      

常用卫星通信信号数字调制方式的自动识别

针对常用的卫星通信信号的调制方式识别问题,提出了一种新的自动识别算法.该算法基于统计特性分类原理,通过建立一组统计特征参数,在无需先验信息的条件下,实现对信号调制方式的自动识别.对实际采集数据进行了实验验证,结果表明该算法在低信噪比环境下仍有较高的识别率,简单易用,具有较强的工程可行性和良好的扩展性.     

航拍视频拼图中基于特征匹配的全局运动估计方法

 主要研究了航拍视频拼图中的全局运动估计问题。根据航拍视频成像过程的特点,得出相邻帧之间全局运动的4参数近似变换模型,该模型参数较少,鲁棒性好且计算简单,任意帧之间的变换模型通过“帧到帧”的方式递归获得。提出了一种双向最近邻距离比的尺度不变特征(SIFT)的匹配方法,提取出有效的匹配点,并采用随机采样一致性(RANSAC)方法去除外点和估计全局运动参数。从试验结果可以看出,该方法估计出的全局运动参数精度高,鲁棒性好。     

刀具磨损估计的多传感器融合神经网络方法研究

研究了利用声发射、振动和电机功率信号经BP算法信息融合估计刀具磨损量的方法,采用简单有效的灰色模型关联分析法选择特征参数,研究了网络参数对性能的影响以及网络性能的稳定性。