基于小波包分析与多核学习的滚动轴承故障诊断

为了更准确地诊断滚动轴承故障,提出了一种基于小波包分析与多核学习的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行3层小波包分解,将振动信号分解为不同频带的信号,提取各频带的相对能量特征,构建特征向量;然后采用多核学习算法从训练样本集中学习核函数与分类器;最后使用训练出的分类器识别滚动轴承故障类型.为了验证方法的有效性,进行了滚动轴承故障诊断实验,实验结果表明该方法的故障诊断准确率达到98.25%,与传统的基于小波包与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法相比,其故障诊断准确率更高,同时由于避免了核函数的选择问题,该方法更便于实际应用.      

基于传递函数特征的机械结构故障诊断方法新进展

故障诊断对估计机械结构的健康状态非常重要,诊断方法一直以来也是研究的热点问题。与其他故障诊断方法相比,基于传递函数的故障诊断方法操作简单,提供的故障特征和指示因子也更加灵敏有效。根据所利用的线性传递函数或非线性传递函数的类型不同、基于传递函数的故障诊断方法目前大概有4类,即一般线性方法、一般非线性方法、基于广义频响函数（GFRF）方法和基于二阶输出频谱（SOOS）方法。本文旨在对各种基于传递函数的故障诊断方法研究进展进行梳理,通过带阻尼弹簧单元的多自由度模型解释各种方法的基本原理和操作流程,通过具体的仿卫星结构中螺栓松动故障实验比较各种方法的优缺点,探讨现有故障指示因子灵敏度的提高方式及现有方法在其他复杂机械结构中的运用前景。     

结构修理手册结构识别模块编制方法

结构识别是结构修理手册中的基础信息部分,可帮助维修人员了解修理对象.本文介绍了结构修理手册飞机机体结构识别模块的基本内容、数据需求、编制方法和流程,可为金属结构部件和复合材料结构部件的结构识别模块编制工作提供指导.     

航天器自主交会对接的高精度目标定位方法

根据航天器自主式交会对接的实际应用背景和技术需求,针对交会对接过程中所要求的高精度、实时性和强抗扰的技术指标,在合作目标特性分析的基础上,将高斯曲面拟合与双线性插值相结合,提出了一种高精度的合作目标定位方法。首先根据目标图像的灰度分布进行双线性插值和高斯曲面拟合,在此过程中可同时利用目标原有像素和插值点的亚像素信息,使拟合曲面各幅值点的坐标精度达到亚像素级,以确定目标的中心位置。仿真图像和实拍图像的试验结果表明,此定位方法具有亚像素级的定位精度,其总体定位误差可达到1/20个像素左右,并能满足实时性要求,可以在航天器交会对接与空间遥操作等方面的应用中发挥重要作用。     

RSA算法在QR码防伪技术中的应用

QR码是目前应用较为广泛的一种二维码,具有超高速全方位识读、编码字符广泛、能更有效表示汉字等特点。随着QR码越来越广泛的应用,对QR码的图像质量及安全技术要求也越来越高。如何对QR码进行加密实现产品防伪是当前业界研究的热门话题。RSA算法是第一个能同时用于加密和数字签名的算法,也是目前最有影响力的公钥加密算法。针对QR码防伪的要求,提出了使用RSA算法对QR码进行加密的防伪技术。编码方首先使用公钥对原始数据信息进行处理,产生密文信息,再用此密文信息生成QR条码。用户获得条码后,需要得到授权,才能使用QR码译码程序进行计算并获得明文,从而判断条码的合法性。经实验,测试效果良好,速度较快。该方法为生产企业提供了一种防伪新思路,具有很好的实用价值。     

基于光照模糊相似融合不变矩的航天器目标识别

针对航天器目标识别中现有的光照变化和图像模糊条件下几何仿射不变矩识别不稳健问题,根据灰度光照模型,结合图像模糊和不变矩的基本理论,提出了一种光照模糊不变量,与几何仿射不变矩进行融合,构建出一种新的光照模糊相似融合（CIBA）不变矩,并从理论上证明了光照、模糊和相似变换（平移、缩放和旋转）不变性。对3种不同的航天器目标的识别实验表明,光照模糊相似融合不变矩在最小距离分类器中的识别准确率达到了86.37%,比几何仿射不变矩提高了94.00%,比具有光照不变性的几何仿射不变矩提高了24.54%,有效地解决了对不同位姿、不同光照模糊条件下的航天器目标识别问题,提高了基于矩的目标识别鲁棒性。     

模糊传感器与区间型多属性决策的信息融合方法

对于日益复杂的信息环境和变化的目标特性,现有的多传感器信息融合方法大多为"静态的",较少考虑传感器可信度变化以及测量过程中的多维特征指标权重的时效性给融合结果带来的影响.为了解决此问题,提出了一种基于模糊理论与区间型多属性决策的信息融合方法.该方法从各传感器对模糊命题支持度的一致性来定义其信息质最优化度,用区间数与多属性决策理论来定义特征识别综合置信度,并从这两方面客观确定了传感器的融合权重,较好地解决了对传感器信息与目标特征权重为模糊与不确定时的合理评价,以此构建了一个智能优化决策层融合识别模型.最后以弹道目标识别实验证明了此方法有较好的时效性和准确性.     

基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别

针对现有雷达信号特征描述方式很难有效地对复杂雷达辐射源进行描述和识别,提出一种基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别新方法。该方法把雷达辐射源识别问题转换为Vague集的多属性决策问题,不仅能很好地解决雷达信号识别中的模糊问题,而且无需传统方法的特征提取过程,简化了处理环节。另外,基于脉冲样本图的雷达辐射源识别是利用有序的多个脉冲同时匹配识别,因此更可靠。计算机仿真表明该方法是有效可行的,为复杂雷达辐射源识别提供了一种新思路。     

基于有限元Craig缩聚模型的基础激励和载荷识别

载荷识别是用有限自由度的加速度测量值推断外力.基础激励是在基础自由度上加给定的加速度时间历程激振结构,求整个结构的动响应.利用Craig减缩模型的性质,及界面自由度的已知运动可求出整个结构其余自由度的动力学响应,完成基础激励求解.在此基础上用已知的界面自由运动和求得的非界面自由度的动力学响应,代入结构动力学方程即可实现载荷识别.本方法唯一能给基础激励和载荷识别结果带来的偏差是Craig缩聚模型与原始有限元模型间的差异,对此用频响分析的方式,直接从频响曲线的变化来确定缩聚模型的精度.算例表明这一新的基础激励和载荷识别途径是有效的.