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.      

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.     

基于RBF神经网络的航空发动机轴承故障诊断

提出一种新的航空发动机滚动轴承故障诊断方法。利用小波包分解对轴承的动态信号进行分析、提取特征,采用RBF神经网络进行承故障诊断。对7类故障进行了实验,结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。     

基于小波变换和核独立分量分析的遥感图像变化检测

为了进一步提高基于独立分量分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)的遥感图像变化检测精确度,并解决ICA分离的图像分量排序不确定问题,提出了基于小波变换和核独立分量分析(KernelIndependentComponentAnalysis,KICA)的遥感图像变化检测方法。首先通过小波变换对遥感图像进行分解,得到由图像的高频分量和低频分量组成的分块向量,然后利用核函数将分块向量映射到高维特征空间中,再在该空间中用ICA方法分离出互相独立的向量,最后根据分离出的向量中高频分量的差异自动分辨出变化分量。文章给出了遥感图像变化检测方法及近年提出的基于主分量分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)、基于ICA、基于KICA三种变化检测方法的试验结果,并进行了分析和定量比较。试验结果表明,文中方法能更好地分离出遥感图像的变化信息,具有更高的精确度,并实现了变化检测的智能化。     

探空火箭图像压缩算法研究

结合探空火箭图像系统需求, 提出了一种基于小波变换编码, 即基于MSPIHT的自适应差分算术编码(MSPIHT Adaptive Differential Arithmetic Coding for image, MADAC)的图像压缩算法. 该算法对经过量化编码之后的数据 进行熵编码. 实验结果表明, MADAC算法具备探空火箭图像系统所要求的分辨 率、帧速率及压缩率可调的功能, 且易于硬件实现.