Impulse feature extraction method for machinery fault detection using fusion sparse coding and online dictionary learning

Impulse components in vibration signals are important fault features of complex machines. Sparse coding(SC) algorithm has been introduced as an impulse feature extraction method, but it could not guarantee a satisfactory performance in processing vibration signals with heavy background noises. In this paper, a method based on fusion sparse coding(FSC) and online dictionary learning is proposed to extract impulses efficiently. Firstly, fusion scheme of different sparse coding algorithms is presented to ensure higher reconstruction accuracy. Then, an improved online dictionary learning method using FSC scheme is established to obtain redundant dictionary and it can capture specific features of training samples and reconstruct the sparse approximation of vibration signals. Simulation shows that this method has a good performance in solving sparse coefficients and training redundant dictionary compared with other methods. Lastly, the proposed method is further applied to processing aircraft engine rotor vibration signals. Compared with other feature extraction approaches, our method can extract impulse features accurately and efficiently from heavy noisy vibration signal, which has significant supports for machinery fault detection and diagnosis.     

基于排列组合熵的铝合金腐蚀灰度特征提取方法

针对铝合金试件腐蚀图像包含的大量腐蚀信息,提出了利用排列组合熵提取其灰度图特征参数的方法。该方法具有计算快速简鹇,抗噪能力较强,只需较短的序列长度就能估计出较稳定的系统特征值的特点。计算结果表明,基于排列组合熵的特征提取方法可以有效地提取各时间段内试件的灰度图在2个方向上的特征参数,熵值随着腐蚀时间的增加而规律性地增加,并可以作为评价腐蚀程度的一个重要特征参数。计算结果也验证了排列组合熵具有较好的抗噪性能。     

基于边界值的多元混沌发动机性能预测算法

首先提取航空发动机排气温度数据序列的边界值,并且证明了边界值序列具有混沌特征.其次提出了一种基于多元相空间重构的发动机状态混沌预测算法,实现对排气温度的预测.通过检验排气温度预测值是否超过所规定的红线,从而进行发动机的健康状态排查.作为验证实例,使用一组某机型发动机实际飞行数据对该预测算法进行了验证,结果表明:该组合算法降低了预测模型的时间复杂度,并大大提高了疑似异常点的预测精度.该方法可以为这种机型发动机故障预测提供决策依据.      

线阵CCD在风洞轨迹测量试验技术中的应用研究

针对风洞试验中轨迹测量问题,设计了由3个一维线阵CCD成像单元组成的实时空间位移测量系统。提出了一种基于特征边缘提取的组合特征定位WBT算法,可以有效提高系统精确度和抗振动干扰能力。应用该系统在风洞中测量了覆冰导线的舞动轨迹,完成了导线舞动规律研究。     

基于粗糙集的雷达辐射源信号识别

雷达信号识别是侦察系统信号处理的目的，是整个雷达对抗信号处理中的关键性环节，为解决雷达辐射源信号模式识别困难的问题，在深入研究粗糙集理论的基础上，将其同辐射源信号识别问题相结合，给出了基于粗糙集的辐射源信号识别模型。同时介绍了连续属性离散化、知识约简和规则提取的概念，给出工基于粗糙集的识别过程。实验表明该方法减少了识别的主观因素，能有效处理辐射源识别中的模糊性和不确定性，具有广阔的应用前景。     

基于二维表的频繁集组合方法

挖掘关联规则时,频度集的计算是一个关键问题。现有算法大多从apriori,fp-growth算法演化而来,这些方法都存在有组合爆炸问题:apriori算法是候选模式造成的,而fp-growth算法是条件模式基造成的。因此,对于具有稠密数据的事务数据库现有的方法无法完成频度集的计算,即使是现有最好的fp-growth算法。将给出一种基于迭代思想的频度集计算方法,既不用频繁扫描数据又不用组合计算,实验表明此方法是十分有效的频度集计算方法。     

基于台架试验的涡轴发动机喘振发生位置规律

为了探究某型涡轴发动机喘振发生位置规律,采集并分析了台架喘振试验时进气道、轴流压气机叶尖、轴流压气机出口和离心压气机出口的压力信号。采用连续小波时频变换对压力信号进行特征提取,以小波系数作为喘振信号特征,阈值为小波系数最大值的10%,结果表明:某型涡轴发动机的轴流压气机总是比离心压气机先发生喘振,喘振在轴向上由进气道向离心压气机传递的同时,在周向上也沿着压气机转子叶片旋转方向传递。对某型号发动机进行实时喘振监测时,监测轴流压气机能比监测离心压气机更早发现喘振,在后续某型涡轴发动机改型设计时,可增加轴流压气机的喘振裕度来提升整机防喘能力。      

一种中医名词术语自动抽取方法

针对中医领域,提出了一种基于条件随机场的术语抽取方法,该方法将中医领域术语抽取看作一个序列标注问题,将中医领域术语分布的特征量化作为训练的特征,利用CRF工具包训练出一个领域术语模型,然后利用该模型进行术语抽取。选择《名医类案》作为中医领域文本进行术语抽取实验,取得了较好的效果,准确率为83．11％,召回率为81．04％,F-值为82．06％。     

Research on Feature Extraction of Remnant Particles of Aerospace Relays

The existence of remnant particles, which significantly reduce the reliability of relays, is a serious problem for aerospace relays. The traditional method for detecting remnant particles—particle impact noise detection (PIND)—can be used merely to detect the existence of the particle; it is not able to provide any information about the particles’ material. However, information on the material of the particles is very helpful for analyzing the causes of remnants. By analyzing the output acoustic signals from a PIND tester, this paper proposes three feature extraction methods: unit energy average pulse durative time, shape parameter of signal power spectral density (PSD), and pulse linear predictive coding coefficient sequence. These methods allow identified remnants to be classified into four categories based on their material. Furthermore, we prove the validity of this new method by processing PIND signals from actual tests.     

数据文本文件数字信号特征的提取

针对海量数据进行特征提取是物体目标识别的关键之一.本文编写了应用程序和操作算法程序,提取光学测光谱仪海量数字信号的特征.它是通过应用VC 构造人机用户界面,提取了光学测光谱仪中的有用数据之后,对数据进行预处理和期望、方差、k阶距、极值等参数计算,并且编制绘图程序,绘出各种参数数据曲线图,最终提取了海量数据的数字信号特征.文中以某实验数据为例进行了信号特征提取,验证了操作算法和应用程序的可行性,为卫星物体目标识别提供了一种方便、有效的方法.