A new bearing fault diagnosis method based on modified convolutional neural networks

Fault diagnosis is vital in manufacturing system. However, the first step of the traditional fault diagnosis method is to process the signal, extract the features and then put the features into a selected classifier for classification. The process of feature extraction depends on the experimenters’ experience, and the classification rate of the shallow diagnostic model does not achieve satisfactory results. In view of these problems, this paper proposes a method of converting raw signals into two-dimensional images. This method can extract the features of the converted two-dimensional images and eliminate the impact of expert’s experience on the feature extraction process. And it follows by proposing an intelligent diagnosis algorithm based on Convolution Neural Network (CNN), which can automatically accomplish the process of the feature extraction and fault diagnosis. The effect of this method is verified by bearing data. The influence of different sample sizes and different load conditions on the diagnostic capability of this method is analyzed. The results show that the proposed method is effective and can meet the timeliness requirements of fault diagnosis.     

一种模拟视频信号亮度对比度校准方法

本文针对模拟视频信号长距离传输后信号衰减和偏移的问题,提出一种软件自动校准的方法。通过分析源端发送的校准图样,调整视频AD芯片的增益和偏移参数,达到最佳的亮度和对比度校准效果。     

一种便携式机载数据采集设备遥测检测仪设计与实现

飞机外场试验和飞行训练的需求使得采集系统成为飞机的重要设备。为检测外场环境下某型飞机上 的采集系统的工作状态,本文以便携式计算机为硬件基础,以Qt 为软件平台,针对某型采集系统设计了地面 遥测检测专用设备,实现了多类数据的实时解析。检测结果表明,该设备具有数据处理能力强、安全可靠性好、 易维护等优点,能够为某型飞机上的某型采集系统检测提供工程保障。     

CDAS 自动化监控管理系统

指令与数据获取站监控管理系统吸取了国内外先进的集散控制系统的优点,综合运用了现代计算机管理先进技术。文章介绍了该监控管理系统的方案、系统功能模块、系统结构和应用软件的设计,实现了系统管理的高效自动化,确保系统运行的可靠、安全。     

三点测距副站技术

设计和研制的两个副站（乌鲁木齐站和广州站）和北京的主站相互配合形成三点测距系统,可以完成对风云二号卫星的测距定轨任务。文章着重介绍了副站的组成、作用和功能技术指标等。它的设计方法与国外同类技术相比颇具特色。经过对日本气象卫星进行的几年跟踪测试,及最后通过对风云二号卫星执行任务的验证,确认了副站方案的可行性,设计的合理性。     

风云二号气象卫星指令与数据获取站

风云二号气象卫星指令与数据获取站是中国第一套集遥感图像接收与实时处理,多种云图广播与数据通信,以及对卫星跟踪、三点测距、确定卫星姿态、遥测、遥控等多种功能于一体,多载波体制工作的具有国际先进水平的大型综合站。文章对其任务、系统组成与功能进行介绍,给出了系统框图和主要参数。对研制全过程的重要技术问题,特别是对原始云图实时处理为展宽云图,三点测距等关键技术难点进行了较详细的分析。     

数据收集系统下行频偏校准与点频值计算

风云二号（ＦＹ－２）卫星在轨运行期间本振源必定产生一定的频率偏移,这就影响了数据收集平台接收系统（ＤＣＰＲ）相应于各种平台的报文锁相环路的频率捕获范围,严重时将无法解调出各种平台收集的气象数据,整个系统也将无法正常工作。为解决上述问题,介绍了ＤＣＰＲ下行频偏校准及点频值计算的方法。通过ＦＹ－２卫星在轨测试表明,在随机干扰比较严重的情况下,ＤＣＰＲ对各种平台报文接收解调的成功率优于９８％,取得了令人满意的结果。     

智能化VXI总线高性能同步数据采集模件的设计

介绍了一种基于VXI总线的高速隔离智能同步数据采集模件的设计方案 ,分析了主要电路的技术要点和实现方法     

变背景下斑点状散布目标自动识别算法

从自动目标识别原理出发,通过对变背景下斑点状散布目标特性的分析,发现了该类目标图像中背景、噪声和斑点状散布目标的固有规律。进而,从图像像素灰度这一最基本的要素着手,研究了如何在大量的序列图像中搜索目标帧位置的方法。然后,基于目标轮廓提取和串行边界分割技术,解决了变背景下斑点状散布目标自动识别的难题。实验结果证明:该算法具有高效、快速、稳定、适用等优点,并为相关领域内的应用提供了宝贵的参考价值。     

大数据理论在高精度惯性导航系统测试技术中的应用

当前我国高精度惯性导航系统研制已取得长足进展,但惯性导航系统的精度、可靠性和寿命等应用性能距离世界先进水平仍有差距,主要问题在于全寿命周期内的海量测试数据没有被充分挖掘、分析和应用,严重制约了惯性导航系统精度的提升、可靠性分析和寿命预估的准确性。因此,系统、准确、高效、合理地处理设计、生产、测试和使用过程中的海量数据是分析解决高精度惯性导航系统存在问题、提高生产效率、提升产品质量的有效途径。首先,详细分析了惯性导航测试系统数据采集和数据管理中存在的问题,提出大数据管理分析系统的需求和目标;其次,结合数据管理和分析中的关键技术,构建了惯性导航测试系统以数据采集层、数据支撑层和数据应用层为3大模块的大数据分析平台基本框架。为高精度惯性导航系统优化设计、提升精度、保障产品可靠性、合理预估系统寿命及适应未来战争提供了发展思路。