过程功率谱熵在转子振动定量诊断中的应用

针对旋转机械振动过程的复杂性和振动故障产生的随机性,提出了1种以信息熵理论为基础,通过多测点、多转速下的功率谱信息熵(功率谱熵)差矩阵来描述旋转机械振动过程变化规律的故障定量诊断方法。采用在转子试验台模拟转子振动的4种典型故障,得到4个测点多转速下的振动故障数据;对这些故障数据进行分析和处理,求其功率谱熵矩阵。结果表明:通过对转子振动故障信号进行实例计算和分析,该方法在转子振动故障分类和故障严重程度判断方面效果良好。     

基于粗糙集-信息熵的辐射源威胁评估方法

为满足复杂电磁环境下战机对辐射源威胁等级判定算法的需求,将粗糙集理论引入对雷达辐射源威胁评估中,并结合信息熵理论构建一套完备的计算威胁度量值的数据处理模型,实现对辐射源威胁程度的定量表示,直观地评估辐射源的威胁程度。经典粗糙集理论难以应对在没有决策信息条件下的决策问题,采用信息熵的方法求取最大权重属性替代决策属性,拓展粗糙集的适用范围。模型直接基于数据驱动得到辐射源的威胁度量值,易于实现并具备良好的时效性,减少系统对先验信息的要求与主观赋值带来的影响。仿真结果表明,该方法可以快速、准确地实现对辐射源威胁的评估。      

合作群决策模型及其梯度解法

利用极大熵原理,提出一种衡量专家决策水平及决策合作程度的新方法--决策梯度法,并以此为基础,建立一种合作群决策优化模型,从理论上证明了模型的有效性,给出了模型的求解算法。最后,通过算例计算分析,获得群决策满意解。     

涡轮级均匀与非均匀进口熵条件下声场数值研究

通过在涡轮级进口周向上设置周期性总温分布,将转静干涉以及进口温度不均匀分布对声场的影响分离到各个周向模态上。通过均匀进口熵条件以及非均匀进口熵条件下的两个算例进行比较,直观的得出涡轮进口非均匀熵对涡轮转子后的声场的影响。算例结果表明：在只受周期进口总温分布影响的周向模态上,非均匀进口熵条件对声场的影响明显。相比均匀熵进口条件,非均匀熵进口条件下的总声功率级,一倍叶片通过频率下BPF增加约0.23 dB,二倍叶片通过频率增加约2.64 dB,通过数值方法验证了间接燃烧噪声。     

基于模糊信息熵的航空发动机性能评估和可靠性分析

以航空发动机为研究对象,利用发动机测量参数变化评估发动机综合性能。将多个测量参数通过模糊信息熵方法转化成1维参数,克服了1个参数不能全面反映发动机性能的缺点;结合性能退化可靠性理论和随机过程方法,通过分析发动机性能退化过程,运用威布尔分布建立了基于随机过程的性能退化过程中的发动机性能可靠性模型。结果表明：通过模糊信息熵方法得到的性能参数能较好地反映发动机性能状况及可靠性程度。     

形式计算的计算量与信息熵的关系以及在算法优化中的应用

通过对计算建立形式计算的模型,在形式计算模型下研究信息量与形式计算输入/输出信息熵[1]的关系.并利用计算量与信息熵的关联结论,优化在JPG编码算法[3]中的核心算法DCT.     

齿轮故障诊断技术的研究

本文总结了我们多年来对齿轮故障诊断的研究工作。论述了故障齿轮振动信号的数学模型;论证了齿轮故障诊断的新方法:细化复包络分析、宽带解调技术、三阶谱分析、相关谱分析和最大熵谱分析,并列举了实例。 细化复包络谱是将细化技术应用到复包络谱上,可以提高频率分辨力。理论分析与计算机模拟表明,宽带解调技术具有很高的信噪比。三阶谱与相关谱对某些故障的分析很有效。理论分析表明,对调相信号的最大熵谱估计是有偏估计,文中还给出了线性调相与线性调频两种情况下的偏移量。     

基于峭度熵与分层极限学习机的动量轮轴承故障诊断研究

动量轮是卫星姿态控制系统的关键部件,其可靠性直接关系到整星寿命与安全.作为动量轮的核心组件,轴承易于发生故障,且独特结构和复杂运行环境导致监测信号信噪比低,早期故障诊断困难.针对这种情况,对变分模态分解和峭度熵结合的特征提取方法进行研究,获得动量轮轴承监测信号中的微弱故障特征,并建立特征向量.引入分层极限学习机,对结构...     

直升机浮动渐开线花键微动磨损影响因素分析

为探究不同磨损影响因素对浮动花键磨损的影响程度,基于能量耗散理论,建立了花键副微动磨损预测模型,分析了扭矩、载荷波动、花键材料、摩擦因数、轴向不对中以及角向偏心对浮动花键的磨损影响规律;同时建立熵权-模糊关联分析模型,客观分析了不同磨损影响因素对花键磨损的关联程度.结果显示:基于能量耗散的微动磨损模型所计算的花键齿顶、...     

基于多尺度局部结构化信息测度的鲁棒像素级图像融合算法

现有的图像融合算法不能有效区分基本图像特征和噪声,往往在输入存在噪声时性能变差。自然场景图像中,视觉上显著的图像特征往往表现出一定的几何结构,而噪声缺少结构化信息。基于复数小波变换,利用Von Neumann熵推导了一个结构化信息测度,可以有效区分噪声和视觉上显著的图像特征。图像融合之前利用测度加权输入,从而自适应抑制噪声同时保留图像特征。对几个图像融合方案从主、客观上进行性能比较,显示了新方案的优越性。