一种变信噪比条件下的恒虚警野值检测方法

野值检测又称异常值检测,是模式识别、机器智能和知识发现等领域经常面临的一个问题。当出现环境失配,数据信噪比（SNR）发生变化时,测试样本和训练样本所含噪声会有不同方差,以往的野值检测方法在虚警控制方面将会失效。针对这一问题,提出一种基于归一化残差（NR）的野值检测方法。该方法首先根据所需虚警概率和噪声方差变化情况确定野值检测门限,其次基于训练样本计算待考查模式的NR值,再比较NR值与检测门限的相对大小,从而判断待考查模式是否为野值。这一方法所依赖的检测门限对所需虚警率和噪声方差变化具有适应能力,因此可以在变信噪比条件下实现恒虚警（CFAR）野值检测。仿真实验验证了所提方法在虚警控制和野值检测方面的优越性能。     

机床线性轴多自由度运动误差在线测量方法

激光多自由度误差测量方法常被用于测量机床运动误差.半导体激光器由于体积小、成本低等优点,常被作为激光多自由度误差测量系统的光源.但是,大气扰动和测量系统的变形将导致半导体激光器的出射光束产生漂移,影响测量系统的稳定性.同时,由于半导体激光器的发光特点,其光斑常为椭圆形,从而制约了以半导体激光器为光源的激光多自由度误差测...     

光纤光栅光谱异常模式判别和自适应分段拟合在温度标定中的应用

针对空间真空和温度交变环境下光纤光栅（fiber Bragg grating, FBG）反射光谱工作模式识别困难以及测温精度不足的问题,提出一种FBG反射光谱异常模式判别方法,并对所获取的波长?温度曲线进行自适应分段拟合。实验结果表明:在大气常温与高真空热环境下,该方法对于FBG反射光谱异常模式的识别准确;波长?温度自适应分段拟合残差分别为0.052 126和0.017 083,满足空间真空热环境下FBG传感器的测温精度要求。     

基于矩阵光学的多程激光放大器准直系统模型分析

多程放大技术成为高功率固体激光装置的主要发展方向,对激光光路进行调试和维护,建立光路准直的数学模型和调整方案很有必要,采用矩阵光学方法,建立了多程放大自动准直系统数学模型,得出了远、近场光斑偏移量与调整量的解析表达式,验证了该自动准直系统光路原理及调整方法的可行性.     

基于知识重用的固体火箭发动机结构形式选择

以探索知识重用在固体火箭发动机设计中的应用为目的,引入知识工程及模糊数学的思想,将一般模糊极小极大神经网络用于完成固体发动机设计过程中结构形式选择,实现了固体发动机结构形式选择的自动化及量化描述。首先给出了基于知识重用的固体发动机结构形式选择模型描述;然后建立了固体发动机结构选项一般模糊极小极大神经网络;最后以具体型号总体设计为例,完成结构形式选择,得到了包含实际结果的多个可行方案。该方法提高了设计过程自动化水平,且可提供多个不同的结构选择可行方案供设计人员参考。     

基于声发射的铝蜂窝板超高速撞击损伤模式识别方法

为通过声发射技术识别铝合金蜂窝板超高速撞击(HVI)的损伤状态,提出一种基于神经网络的损伤模式识别方法。通过超高速撞击实验获取声发射信号,结合精确源定位技术、时频分析技术、小波分析技术及模态声发射技术,提出了10个与损伤相关的特征参数,通过非参数检验分析其与损伤的关系,设计了一种基于贝叶斯正则化BP神经网络的超高速撞击损伤模式识别方法。建立最优网络模型,通过不同参数组合识别能力分析,优选出2种特征参数组合,通过非同源样本对其损伤模式识别能力进行验证。结果表明:传播距离与损伤模式无关,却是识别损伤模式的重要参数;125~250kHz频域的自动加窗小波能量比会降低损伤模式的识别能力;采用贝叶斯正则化的BP神经网络可以较好地识别蜂窝板超高速撞击损伤模式,参数组合为传播距离、上升时间、持续时间、截止频率、4个自动加窗小波能量比及小波能量熵,共9个参数,对任意选取非同源样本识别错分率仅为9.38%。     

基于串行支持向量分类器的模拟电路故障诊断

介绍了支持向量机的基本原理,提出一种新型支持向量多类分类器,其中多个二类分类器组成串行结构,每个二类分类器均带有非线性主元素分析特征提取器.描述了其训练与分类算法,并将其应用于非线性电路的部件级诊断.和传统BP网和RBF网分类器相比,支持向量方法在分类准确率上表现出明显的优势,其中串行支持向量多类分类器无论在训练和分类速度方面,还是在诊断准确率方面,都要优于传统并行结构的多类分类器.      

复杂固体边界流场的三维 PIV 测试技术：任意三维边界识别算法

针对复杂固体边界三维流场的 PIV 测试应用,以及流固耦合实验研究中流场和固体结构特征的瞬态同步测试需求,发展了一种基于双相机布置形式的任意三维边界识别算法以精确获取三维表面几何信息;并以基于MLOS-SMART 三维粒子场重构的 Tomo-PIV 算法计算三维速度矢量场,可同步获取三维表面结构运动／变形信息和三维瞬态速度场。这一边界识别算法基于 SURF（加速稳健特征）模式识别算法进行三维曲面重构,可以确定流场中三维物体结构的边界特征。论文采用双相机布置方式获取了三种不同曲率的圆柱曲面图像,验证了所发展的三维边界识别算法的准确性。最后以圆柱绕流 Tomo-PIV 数字合成粒子图像序列为验证对象,采用所发展的边界识别算法和 Tomo-PIV 算法分别高质量地计算出圆柱曲面信息和三维速度场。     

飞机部件调姿测量点激光检测可视化定位程序设计

为了使用激光跟踪仪进行飞机机身段数字化自动高精度测量,必须将激光引向目标点,而传统的引光方法都存在各种不便和缺陷。本文将机器视觉技术运用于激光引光,利用CMOS工业摄像头,基于OpenCV开发了一套激光自动跟踪目标点的程序。首先利用专门的图像采集开发包采集图像;然后根据激光光斑的特征,提出了相应的光斑检测与分割方法,并提取出光斑的质心坐标;最后通过对每一帧图像的迭代操作,使激光不断向目标点靠近,完成对目标的实时跟踪。除此之外,为了实验的方便和节约成本,设计了一套模拟激光跟踪仪的激光发生实验台,用以在实验室内进行模拟操作。本文设计的程序实现了自动化引光,不仅解决了引光的不便,而且提高了整个飞机机身段数字化自动高精度测量系统的自动化程度和精度。     

基于小波变换的孔探图像边缘粗糙度分析

针对航空发动机内部结构裂纹损伤的孔探图像识别问题,提出一种描述孔探图像边缘曲线粗糙度特征的方法——粗糙度系数法.该方法利用二进小波变换对边缘曲线在所有可能尺度上进行小波分解,得到尺度系数和小波系数.对于这些小波分解系数,构造一种对数熵算法来计算尺度系数和小波系数的能量强度.小波系数与尺度系数的对数熵的比值被定义为粗糙度系数,用粗糙度系数来评估曲线的粗糙程度,粗糙度系数越大,曲线越粗糙.实验表明以粗糙度系数作为孔探图像边缘曲线的识别特征,能够有效地识别孔探图像中存在的裂纹损伤.