一种鲁棒的图像小波变换模拟编码传输方法

在复杂度和延迟受限或者可变信道条件下,由于通信系统的一体化设计,信源信道联合编码(JSCC, Joint Source-Channel Coding)技术的应用有助于改善传统的分离结构系统.针对带宽功率限制模拟信道,提出了一种结合了小波变换编码和香农映射信源信道联合编码的静止图像模拟编码传输方法;并基于更加合理的考虑了信道噪声的重建图像失真估计,提出了相应的联合优化带宽分配算法.仿真及分析表明,由于信源信道的联合优化及具有模拟编码传输的特点,该方法表现出良好的编码传输性能,且编解码复杂度和延迟小;同时在信道失配情况下表现出的柔性降级/改善特性有助于提高可变信道条件下系统的鲁棒性和信道带宽利用率.      

基于小波的能源消费弹性系数预测方法

能源消费弹性系数反映了一个国家能源消费增长速度与国民经济增长速度之间的比例关系,是衡量一个国家能源利用效率的重要指标。鉴于数据中存在较多的噪声,首先用小波分析方法对数据进行滤波,然后用滤除了噪声的数据作为输入变量,用支持向量回归方法建模,并预测未来10年我国能源消费弹性系数变化的规律。实际数据检验表明,该预测方法还是可行的。     

基于小波分析的缩减湍流数据采集量的新方法

由于湍流实验的数据采集量的大小通常没有准则,实验中为了降低偶然事件的影响通常都使用较大的数据量,从而在数据的采集、存储和后处理过程中都造成资源和时间的浪费.笔者根据小波分析所具有的良好的时频双局域性的特点,在文献[4,5]的基础上,配合统计学方法,在理论上提出了以小波方法缩减湍流实验数据采集量和某些流场计算方法计算量的方法.以使用小波方法分析湍流边界层的湍动能方法为例,证明了这种方法的合理性和可行性.     

飞行器助推段振动环境分析

对飞行器助推段非平稳随机振动信号采用局部平稳模型进行分析,把此段非平稳随机信号的时变谱分解成2个独立的过程:决定时变均方值的确定性过程和决定频率特性的平稳随机过程.利用小波分析对确定性信号和随机信号进行分离,用信号的全部带宽计算非平稳信号的时变均方值,缩短了平均时间,减少了偏置误差;用信号的整个持续时间确定非平稳信号的谱特性,提高了频率分辨率,减少了随机误差.对分离出的平稳随机振动自功率谱密度进行了归纳,得到了飞行器助推段的振动环境.      

基于图像识别的机械振动信号特征提取与寿命预测方法研究

滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。     

基于小波神经网络PID的永磁同步电机转速控制

提出了基于小波神经网络PID的永磁同步电机(PMSM)转速控制策略。根据系统运行参数的变化,采用三层前馈式人工神经网络,基于梯度下降纠正误差法在线训练实时更新PID参数值。采用小波神经网络和增量式PID共同构成转速环控制器。建立PMSM数学模型,设计PMSM速度环控制器,构建S函数,对控制算法进行仿真试验,验证了该控制算法的先进性。试验结果表明,所提控制策略比传统PID转速控制具有更好的动态性能和抗干扰能力。     

基于小波包变换及相关系数法的复合材料层合板冲击位置识别研究

复合材料较为广泛应用于航空、航天等工程领域,但对冲击载荷十分敏感。因此,对复合材料结构承受的冲击载荷进行在线监测以及冲击位置的实时识别具有重要意义。文章以复合材料层合板为研究对象,基于两个冲击位置的距离越靠近则接收到信号幅频特性相似度越高的特点,采用FBG光纤光栅传感器,通过小波包变换的方法来提取能量特征向量,同时结合相关系数法来实现复合材料层合板的冲击位置识别。在480 mm×480 mm的复合材料层合板上开展冲击实验,8次实验皆完成了冲击位置识别,其中7个点距离误差为0 mm,实现精准识别,另一个点误差在6%以内。     

一种小波变换像空间的再生核

利用一个常用的调制高斯函数作为小波母函数,得到小波变换像空间的再生核函数的具体表达式和小波变换的等距恒等式,并分析了小波变换像空间的结构,为一般的小波变换的像空间的研究提供了理论基础。     

基于弹性小波神经网络的故障诊断研究

航空电源系统是机上设备的重要组成部分,任意一个环节出现故障,将会影响整个飞机系统的正常安全运行。针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小的缺点,将小波神经网络结合弹性BP算法应用到电源系统故障诊断中。训练过程及仿真结果表明：小波神经网络故障诊断算法收敛时间方面表现更优,具有较高故障诊断率。     

航空发动机小波神经网络PID控制

提出了一种基于小波神经网络在线辨识的航空发动机比例-积分-微分(PID)控制算法.网络采用三层前向网络结构,以小波函数作为隐含层的激励函数.采用离线训练的方式训练出网络参数,以网络输出和输入之间的偏导数代替发动机模型输出和输入变量之间的偏导数,用以在线修正PID控制器的参数.阶跃响应测试表明,用小波神经网络整定的PID控制系统动态调节时间小于2s,稳态误差为零,在全飞行包线内均稳定正常工作.