基于ARCN模型的轴承故障诊断

提出注意力循环机制与胶囊网络融合的注意力循环胶囊网络（ARCN）的诊断模型。提取时序特征信息构建初级胶囊;自适应融合路由机制、注意力循环机制构建数字胶囊特征;基于西储大学轴承实验数据,验证了ARCN模型的准确率、鲁棒性、稳定性、收敛误差,其准确率相比Caps模型识别准确率提高1.2%、收敛误差达到0.2。基于实验仿真平台,采集正常、内环故障、外环故障和滚动体故障的振动信号,并通过小波基变换获取的时频图构建ARCN模型的数据集。仿真实验结果表明:ARCN模型下,每类故障被误诊的概率不超过总样本的1%。      

基于小波包分析与多核学习的滚动轴承故障诊断

为了更准确地诊断滚动轴承故障,提出了一种基于小波包分析与多核学习的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行3层小波包分解,将振动信号分解为不同频带的信号,提取各频带的相对能量特征,构建特征向量;然后采用多核学习算法从训练样本集中学习核函数与分类器;最后使用训练出的分类器识别滚动轴承故障类型.为了验证方法的有效性,进行了滚动轴承故障诊断实验,实验结果表明该方法的故障诊断准确率达到98.25%,与传统的基于小波包与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法相比,其故障诊断准确率更高,同时由于避免了核函数的选择问题,该方法更便于实际应用.      

磁轴承PWM开关功放电流实时降噪

针对传统低通滤波器在脉冲宽度调制(PWM, Pulse Width Modulation)开关功放电流降噪过程中存在去噪效果与系统带宽难以兼顾的问题,提出了一种基于提升小波变换的功放电流实时降噪法.首先基于dB4提升小波算法,采用滑动数据窗、对称边界拓展和阈值法强制降噪等相结合的方案实现对功放电流的实时降噪.然后根据不同小波分解层数对系统截止频率的影响,确定合适的小波分解层数.实验证明,提升小波实时降噪算法既可以有效地滤除功放电流噪声,又对系统带宽和相角滞后影响较小,非常适用于对实时性和信噪比都有较高要求的磁悬浮高速转子系统.      

View-dependent progressive transmission and rendering for lunar model based on bicubic subdivision-surface wavelet

Given the fact that the back of the digital lunar model is invisible from any viewpoint, a view-dependent progressive transmission and rendering method for lunar model is proposed and a client-server browsing system is implemented. On the server side, the semi-regular lunar surface is partitioned into dozens of segments, and each segment is compressed independently using bicubic subdivision-surface wavelet and SPIHT. For any viewpoint, only the data of the visible segments are transmitted to the client side progressively, then decoded and locally reconstructed there. This approach not only improves the efficiency of transmission, but also reduces the reconstruction time greatly. We can browse the lunar model on the client almost in realtime.     

DOR测量自适应模型重构算法与实验验证

针对"金星快车"(Venus Express,VEX)探测器大时延、快变化的轨迹特点,提出了一种基于侧音信号相频特性的自适应模型重构算法。该方法极大增强了参考模型精度恶化情况下算法的适应性与稳定性。基于"金星快车"DOR观测实验的数据分析,通过与欧洲航天局提供的事后高精度星历轨道对比,结果表明数据处理算法时延精度优于ns量级,时延率精度优于1ps/s量级。     

Tropospheric wet refractivity tomography using multiplicative algebraic reconstruction technique

Algebraic reconstruction techniques (ART) have been successfully used to reconstruct the total electron content (TEC) of the ionosphere and in recent years be tentatively used in tropospheric wet refractivity and water vapor tomography in the ground-based GNSS technology. The previous research on ART used in tropospheric water vapor tomography focused on the convergence and relaxation parameters for various algebraic reconstruction techniques and rarely discussed the impact of Gaussian constraints and initial field on the iteration results. The existing accuracy evaluation parameters calculated from slant wet delay can only evaluate the resultant precision of the voxels penetrated by slant paths and cannot evaluate that of the voxels not penetrated by any slant path. The paper proposes two new statistical parameters Bias and RMS, calculated from wet refractivity of the total voxels, to improve the deficiencies of existing evaluation parameters and then discusses the effect of the Gaussian constraints and initial field on the convergence and tomography results in multiplicative algebraic reconstruction technique (MART) to reconstruct the 4D tropospheric wet refractivity field using simulation method.     

基于视觉模型和图像特征的遥感图像压缩

遥感图像具有纹理复杂、边缘丰富的特点,通常难以实现高压缩比.统计了图像经过小波变换后在不同方向、不同级别子频带的能量分布.然后基于人类视觉系统(HVS)模型中的对比敏感度函数(CSF)和遥感图像的能量分布特征,提出一种不同频带小波系数的变步长量化方法,并把该方法应用于嵌入式小波图像编码器.实验结果表明,与不采用心理视觉量化的压缩方法相比,在相同压缩比下,峰值信噪比略为降低,但恢复图像的主观质量有一定程度的改善.     

一种基于图割的稠密三维场景重建算法

立体视觉技术是自主探测机器人在未知环境中获取信息的重要手段,通过对可视场景的稠密三维重建实现导航、定位及路径规划等一系列工作。本文在候选点匹配的基础上结合图割理论,首先在世界坐标系建立代表深度信息的网格节点,接着依据区域匹配算法对候选点进行初步筛选,去除大部分相关值较低的节点,建立简化的网格图,最后通过寻找图中最小割来实现能量函数的全局最小,完成稠密的三维场景重建。实验证明,相关阈值γ设为0.6时,简化网格图的重建精度和计算效率达到相对平衡。图割算法解决了候选点测量时潜在的匹配歧义问题,且对低纹理区域有较好的匹配效果。