基于Morlet小波滤波提高系统参数识别精度的方法

提出了一种基于连续小波变换的时频域滤器对信号滤波,不会引起相波方法,用于频响函数估计前的信号预处理.采用Morlet小波构造一种FIR滤波位失真.提出了一种改进的小波基以满足瞬态激励情况的时频域分辨率要求.采用GARTEUR飞机模型构造仿真算例,对仿真数据添加白噪声.仿真结果表明,系统参数识别精度明显改善,滤波后获得的阻尼估计误差较滤波前下降了30%.     

小波变换在雷达信号检测中的应用

小波分析已经成为目前雷达信号去噪的主要方法之一。通过对小波去噪问题的描述,揭示了小波去噪的滤波特性;分别阐述了目前雷达信号检测中常用的4类小波去噪方法并进行性能分析;对雷达信号的小波检测方法提出了展望。     

基于SPSO-SVR的融合航空发动机传感器故障诊断

针对航空发动机常见的传感器故障问题, 提出了一种利用改进的粒子群算法训练支持向量回归机, 并利用融合机制将其应用于传感器故障诊断.论述了用一簇支持向量回归机(SVR)预测器对传感器进行实时检测, 通过逻辑判断机制隔离故障传感器, 并且依据剩余的无故障传感器信息实现信号重构.以某型航空发动机传感器在其整个工作范围内受到的冲击、偏置和漂移故障为例, 验证了基于自协调粒子群优化支持向量回归机(SPSO-SVR)算法的融合诊断机制对传感器单一故障和多重故障具有较高的精度和计算效率.      

滚动轴承早期故障的特征提取与智能诊断

在基于小波变换的滚动轴承故障诊断研究中,目前普遍存在小波变换参数选取和故障特征计算无法自动完成的问题。基于此,提出了一种基于二进离散小波变换的滚动轴承故障特征自动提取技术,实现了小波函数参数的自动选取和故障特征的自动提取。同时,基于结构自适应神经网络方法建立了滚动轴承的集成神经网络智能诊断模型。最后,利用实际的滚动轴承实验数据验证了所提方法的有效性。     

参数化小波构造研究及其在边缘检测中的应用

为了解决双正交小波构造过程中存在的局限性和不灵活性,以小波滤波器代数构造理论为基础,提出一种支集定长条件下双正交小波滤波器组的参数化构造方法,推导出高通分解滤波器支集长度为奇数或偶数情况下双正交小波滤波器组的构造限定条件,给出具体的参数化构造实例,并分析了参数变化对构造小波特性的影响。从小波特性出发分析了用于图像边缘检测的双正交小波的构造必要条件,结合参数化小波构造方法构建了用于图像边缘检测的小波滤波器组。仿真实例验证了双正交小波滤波器参数化构造方法的灵活性和可行性以及构造小波对图像边缘检测的有效性。     

基于小波包分析和支持向量机的转静碰摩部位识别

利用航空发动机转子实验器模拟不同径向碰摩部位下的碰摩故障,提出基于小波包分析的支持向量机转静碰摩部位识别方法.首先将从机匣测得的加速度信号进行小波包分解,提取其归一化能量特征,接下来将得到的归一化能量特征输入至支持向量机中,用以识别不同的碰摩部位.利用航空发动机转子实验器模拟大量不同碰摩程度和不同碰摩部位的样本,利用支持向量机进行训练和测试.结果表明小波包能量特征与支持向量机相结合可以有效地判别转静碰摩部位,且仅需1个传感器即可达到98%的识别率.      

基于ESN的航空发动机状态组合预测方法

基于回声状态网络(ESN)预测模型,结合小波分析和主元分析,提出一种组合预测方法.首先对含噪非线性时间序列进行小波降噪,并重构时间序列产生训练样本,再将训练样本通过主元分析进行降维处理,降维后的时间序列数据则输入ESN模型进行预测分析.对控制飞机动力输出的动压参数非线性时间序列数据进行了仿真对比实验,结果表明:组合预测方法的5步和单步预测速度累计提高了66.97%,预测的平均平方误差、标准均方根误差和归一化绝对误差也均有较大提高.该方法与传统基于ESN的预测模型相比,能有效地提高预测的效率和精度,是一种有效的非线性时间序列预测方法.      

高空驻留太阳能飞机主动式光伏组件面功率特性研究

 光伏组件面功率特性是影响太阳能飞机性能指标的关键因素之一。首先建立了考虑光伏组件表面温度、太阳能飞机飞行高度、纬度及一年四季等因素的光伏组件面功率模型,分析了光伏组件在一年范围内的日均直射、日均水平面功率随飞行高度、纬度和季节等关键设计指标参数的变化规律,对比研究了3种跟踪采能方式下的主动式光伏组件(TPM)的逐时、日均面功率特性。结果表明:在一天的光照时间内和全年范围内,主动式光伏组件能显著提高光伏组件的面功率特性。然后,参考了典型的太阳能飞机"Helios"和"Zephyr",综合考虑能源与气动特性,初步设计了一种采用主动式光伏组件的高空驻留太阳能飞机布局方案,通过分析其日均净面功率特性得出:合理设计主动式光伏组件,可以显著提高太阳能飞机的日均净面功率约32%~66%,甚至可达116%。这些结论均说明,从采能效率和气动特性两方面综合来说,所提出的基于主动式光伏组件的布局设计思想在高空驻留太阳能飞机总体布局设计时具有良好的应用优势。     

基于小波变换和神经网络的脑电信号分类方法

结合小波变换和神经网络对酒精中毒者和正常清醒者的脑电信号进行分类.通过分析脑电数据找出分类特征;采用一维离散小波变换提取含有分类特征的脑电信号频段,并以小波变换分解系数作为信号特征,实现数据序列长度压缩;对应3种刺激方式建立3个相同结构的学习向量量化(LVQ)神经网络,用于对脑电信号的预分类;根据判决规则得到最终分类结果.对真实脑电数据的分类正确率达到89%.     

基于小波的非线性模型的孔探图像压缩

针对涡轮发动机内部图像细节丰富的特点,为了实现在高压缩比下对细节信息的保留,以不影响发动机内部故障检测,采用小波域的非线性表示和建模方法,利用多尺度边缘检测对边缘进行定位,通过轮廓加剖面模型在定位的边缘进行边缘影响区域划分;之后通过阈值将边缘影响区域进一步划分为较重影响系数区域与较轻影响系数区域,在不同区域应用不同的编码质量控制,从而实现了一种基于小波着重于边缘的图像编码系统.实验结果表明,与一般的小波图像压缩方法相比较,在不同的压缩率下,峰值信噪比均得到小幅度的提高,并且从视觉感官上也得到较好的效果.