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1.
电子信息设备工作时无意发射的电磁波中包含有用信息,会导致电磁信息泄漏,从而威胁设备的信息安全。现有的电磁信息泄漏检测方法,在复杂现场环境下,难以从具有不确定性的电磁泄漏信号中提取有用信息。面向电磁信息安全问题,开展了电磁信息泄漏检测研究,提出了一种基于深度学习的检测方法。设计了一个适用于电磁泄漏信号的一维卷积神经网络,并结合改进的梯度加权类激活映射方法,在未知电磁信息泄漏特征的前提下,通过深度学习实现电磁信息泄漏特征的智能标定和自动提取,从而解决了现场环境下电磁信息泄漏检测难以提取有用信息的问题。分别通过实测和仿真对比实验,验证了所提方法的有效性。 相似文献
2.
振动信号是航空发动机故障监测的常用信号。由于航空发动机结构复杂,对振动传感器的布置要求日益严格。声学信号以其非接触式、易布置、低成本的优点,在轴承智能故障诊断中引起了广泛的关注。然而,由于航空发动机内声信号所处的环境噪声较强,传统的轴承故障诊断方法无法实现精确的特征提取。为此,研究有效的特征提取方法实现轴承声信号下的智能故障诊断显得尤为重要。稀疏表示是智能故障诊断中的一个研究热点,在稀疏特征提取方面显示出强大的力量。对强噪声下的声信号进行有效的稀疏特征提取,可为轴承的非接触式故障诊断提供解决路径。提出一种基于并行稀疏滤波的轴承故障诊断方法,能够实现对轴承声信号的稀疏特征提取。并行稀疏滤波通过在传统稀疏滤波的基础上增加另一个归一化方向来实现进一步的稀疏特征提取,然后采用权值归一化方法约束训练得到的权值矩阵。最后,通过仿真和实验数据验证了所提方法的优越性。结果表明,并行稀疏滤波能够实现轴承声信号的有效稀疏特征提取和精准分类,可用于声学信号下的轴承智能故障诊断。 相似文献
3.
针对常用的阶梯变迎角数据处理方法处理连续变迎角试验数据时,不能去除低频振动分量的问题,基于试验数据中的近似对称、局部线性等特点,提出一种将数据进行分段二项式拟合的处理方法,并详细论述其基本原理,重点介绍基于方差极小值动态确定数据分段长度的方法。基于测试信号的实验结果表明所提方法可将低频分量信号滤除近70%,有效提高数据处理精度。经标模试验测试验证,所提方法可成功应用于某些试验。 相似文献
4.
为了方便对拉扭复合系统中2台伺服电机的控制,设计了基于MFC的上位机界面。通过串口通信,使用不同的按钮操作设置伺服驱动器相应参数,从而控制2台伺服电机的运行。上位机实时接收伺服驱动器监控数据绘制出转速、位移、转矩曲线。针对在数据接收过程中信息帧接收错误的情况,使用拼接两相邻错误信息帧的方法进行修复。结果表明:上位机界面实现了系统功能及对电机运行工况的监控。 相似文献
5.
6.
7.
重力数据处理对获取高精度重力异常值有着重要作用,是重力测量的核心技术。重力仪在搭载运动载体进行重力测量时,载体的高频振动对重力测量数据和GPS数据均会产生不可避免的干扰,导致提取的重力异常粗值含有大量高频噪声。围绕重力数据的处理方法这一核心技术,介绍了FIR低通滤波、零相移滤波、标准Kalman滤波、正反Kalman滤波4种滤波方法的基本原理,运用这4种方法处理了SAG捷联式重力仪的某次实际飞行测量数据,比对了基于SINS/GPS组合导航和SINS/DGPS组合导航的重力测量数据处理结果。通过对本次试验重复测线内符合精度进行比对,验证了4种方法的可行性和优劣性,同时验证了SAG重力仪的测量精度。 相似文献
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