基于小波包分析的转子振动信号故障特征提取研究

针对处理转子振动故障时,FFT等传统方法不能很好地分析同一频率下不同类型故障并发的复杂信号的情况,提出采用小波包分析的方法并分离故障特征向量。通过对比FFT与小波包分析方法,可以明显看出小波包分析的先进性和有效性。     

景象匹配辅助组合导航中景象区域适配性研究进展

对景象匹配辅助组合导航的关键技术之一——景象区域适配性技术的基本模型、国内外发展现状以及目前有待于继续完善的若干问题进行综述。首先对景象区域适配性涉及的概念、评价指标、关键技术进行综合分析,剖析各环节技术内涵与相互关系,提出景象区域适配性研究的一般框架;指出目前国内外研究方法中存在的差异,将目标跟踪领域中与景象区域适配性相关的技术成果引入景象区域适配性研究框架中;分析多源图像匹配中景象区域适配性与传感器特性、匹配算法以及应用约束间的制约关系。综述旨在扩展和深化景象区域适配性研究的理论与方法。     

证据冲突下自适应融合目标识别算法

 利用证据理论对空中目标识别系统的观测信息融合时,Dempster规则对低冲突信息的融合结果较为理想,但无法对高冲突信息有效融合。Dubois &; Prade(DP)规则及证据折扣法可对高冲突信息进行合理融合。为使不同融合方法发挥各自优势,提出一种自适应融合算法。首先将矛盾因子和证据距离两者结合以更全面地表示证据冲突程度,当冲突较小时,选用Dempster规则,反之,根据冲突的具体情况选择使用DP规则或证据折扣法。通过目标识别实验对多种算法进行了对比,表明本文算法既能对高冲突证据进行合理融合,又能使融合结果快速收敛,可以有效地提高识别速度及正确率。     

基于尺度共生矩阵的滚动轴承故障诊断研究

基于滚动轴承振动信号的各种三维或二维谱图中包含的不同故障信息的客观现实,通过二维小波变换在不同尺度空间下构造的小波共生矩阵提取了谱图的纹理特征向量.利用灰关联分析表征这些纹理特征的不同发展态势从而实现滚动轴承的故障诊断.对实测滚动轴承不同状态故障数据的分析表明:该方法具有较高的故障模式分类精度;随着故障尺寸的增加,由于轴承各部件的相互影响诊断正确率会有所降低.同时研究表明对于特定的诊断方法是否进行特征向量归一化需区别对待.      

非页面日志信息在改进会话识别中的应用研究

会话识别是web日志挖掘数据预处理的关键步骤,其质量对日志挖掘结果有重要影响。文章介绍了现有的会话识别方法,提出了利用数据清洗中废弃的图片等日志数据和web图结构,改进会话识别中的页面分组规则和路径补全算法,并通过实验证实方法对改善会话识别质量是有效的。     

无人机故障特征提取问题研究

针对无人机故障诊断前故障特征提取的问题进行了分析。引入了主成分分析法,用于对初始的特征参数样本进行降维处理。根据无人机特征参数样本复杂多维的特点,结合故障诊断时对特征向量相关性的要求,提出按功能模块对特征样本进行分类的改进方法,达到初步降维和保存需要的相关性向量的要求。     

在轨空间机器人参数辨识研究

文章以在轨自由漂浮空间机器人为研究对象,建立了基于空间算子代数的空间机器人运动学模型,研究了机器人本体和所抓取未知目标卫星的参数辨识问题,如本体和未知目标的质心、质量以及惯量张量等参数。首先基于空间算子代数理论建立空间机器人运动学符号模型;然后基于线动量及角动量守恒方程即可对空间机器人本体和未知目标卫星进行未知参数的辨识;随后分析了机器人的参数对辨识过程的影响以及参数辨识对控制规律的影响。在地面实验室中验证了本参数识别方法的可行性以及效果。     

改进型LuGre模型的负载模拟器摩擦补偿

分析了摩擦对电液负载模拟器跟踪性能的影响,针对传统基于LuGre模型固定参数补偿方法,综合大量摩擦实验及叶片式液压马达摩擦特性,提出了最大动静摩擦力矩可变的改进型LuGre摩擦模型,并进行了参数辨识,在此基础上根据结构不变原理,分析设计了前馈补偿器.实验结果表明:基于改进型LuGre摩擦模型的前馈补偿器有效抑制了摩擦对加载性能的影响,提高了力矩跟踪精度及消除多余力水平,也验证了改进型LuGre摩擦模型的有效性.     

遥感图像的显著-概要特征提取与目标检测

针对巨幅遥感图像的目标检测问题,提出了一种基于显著-概要特征的遥感图像自动目标检测算法.采用滑动窗口将巨幅遥感图像划分为若干个小尺度的区域,针对各个小尺度分块图像,借鉴人类视觉生理功能特性之原理,提取其显著特征和概要特征,其中的显著特征代表了图像中的显著信息及显著区域空间分布和关联信息,概要特征可从整体上反映该区域的背景/目标关联信息.通过对分块区域图像的分类鉴别以实现目标检测.实验结果表明:此方法能以高可靠性和高精确度检测出巨幅遥感图像中的目标.     

基于改进SIFT的图像配准算法

为解决存在较大程度旋转和缩放的图像配准问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT,Scale Invariant Features Transform)的图像配准算法.采用对数极坐标变换(LPT,Log-Polar Transform)进行图像粗匹配,对图像旋转角度和缩放尺度变化量进行估计,并对图像加以校正;在粗匹配的基础上对图像进行分块,根据信息熵原理提取子块的SIFT特征和不变矩特征,构造新型的特征描述符;结合欧氏距离和Procrustes迭代算法获得图像的同名点对,并估计图像形变参数,完成图像配准.实验结果表明:该算法速度快、稳定性强,并能达到亚像素级的匹配精度.