基于可调品质因子小波和簇稀疏增强的磁异常信号特征提取研究

在磁异常信号目标探测中,由于存在背景噪声的干扰,导致采集到的磁信号中的有用特征极其微弱,从而极大地增加了特征提取的难度。文章提出了一种基于重叠簇收缩算法的可调品质因子小波变换的稀疏特征提取方法。与传统的固定品质因子值相比,该方法可根据信号的振荡特性调整品质因子,从而有效地诱导稀疏;此外,重叠簇收缩算法可有效地从具有簇特性的信号中提取微弱特征,从而增强特征的提取精度。经工程验证,将该方法应用于磁异常信号特征提取,可从复杂背景干扰信号中精确地提取出有用的稀疏目标特征。     

航天器传动部件振动数据稀疏多分类智能故障诊断

针对航天器传动链机械零部件发生故障时训练数据稀缺以及信号的强非平稳\非线性特点,提出了动态数据驱动的子空间稀疏多分类智能故障诊断算法。首先对采集的单一传感器动态信号进行分形小波变换,生成常规和非常规二进小波尺度。然后对生成的各子空间提出基于故障能量指标的稀疏多分类器,以监测部件的故障特征频率为搜索目标,在子空间的包络解调谱上计算特征频率及其倍频附近的能量峰值,导出特定故障模式的稀疏评价指标,以各种故障模式的最大值识别和判定故障类型。所提出的算法完全实现了无人工监督的智能故障诊断。最后以航天器轴承故障诊断为例验证了该算法的有效性。所研究算法的泛化能力较强,技术路线同样适用于其他航天器传动部件的在线监测与故障智能预警。