基于小波分析的一种涡结构分析方法

为从PIV测量的速度场中获取更多的定量信息,如涡尺度和涡结构等,本文利用bior5.5双正交小波4层分解,重构后得到各层分解速度场,并求出对应分解速度场对应的涡量场和旋转强度场来分析流场中涡的旋转强度及结构。应用这种方法分析冲击射流流场,得到了流场中大涡和小涡的分布以及携带的能量等信息。     

航空发动机递归神经网络分路式解耦控制

针对航空发动机多变量控制中变量之间的耦合问题,提出了一种基于递归神经网络的分路式动态解耦控制方法,给出了发动机双路式解耦控制系统的结构及其解耦原理和算法。利用递归小波网络较强的动态非线性映射能力,在线完成发动机各控制通道的模型辨识,并回馈对应的灵敏度信息;神经网络PID控制器根据回馈的信息在线自适应调整参数,实现发动机各通道的准确跟踪和分路独立控制。仿真表明,该方法在保证控制系统良好的动态和稳态性能的同时,有效地减小了各回路之间的耦合影响,能够成功应用于发动机控制系统的解耦。      

一种局部自适应内窥镜图像降噪模型

在内窥镜图像处理中,如何消除图像中的噪声一直是个热点问题。由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真。因此,在相同的误判概率下,二进小波变换的图像去噪效果会好于小波级数变换的图像去噪效果。基于这个思想,文章从二进小波理论入手,提出一种自适应二进小波去噪模型,简称ADWD。该方法利用图像信息、噪声信息与小波系数之间的关系,采用局部自适应的方法识别噪声像素,避免了直接确定噪声门限的困难。实验结果及分析表明该方法对Gaussian噪声和Pepper噪声均有较高的信噪比,且对图像的细节有较好的保持能力。     

航空铁磁材料磁记忆检测新方法

 为提高现有磁记忆检测方法的可靠性,充分考虑各向磁记忆信号分量特征,提出法向和切向相结合的磁记忆检测新方法,对航空铁磁材料18CrNi4A试件在不同拉伸载荷下同时采集法向和切向两个方向上的磁记忆信号,并对信号进行小波包滤波处理后取李萨如图,用图中封闭区域出现的位置判断应力集中部位,用封闭区域面积的大小判断应力集中程度,研究磁记忆信号法向分量和切向分量联合检测材料的应力状态。结果表明:对该材料试件磁记忆信号法向分量和切向分量进行小波包降噪方法切实可行,处于应力集中试件的磁记忆信号反映在李萨如图上会出现封闭区域,并且随着应力集中程度的增大,李萨如图上封闭区域的面积有增大趋势,材料出现明显屈服后,面积增大得更加明显。该方法具有一定的工程实际应用价值。     

小波消噪在测试信号处理中的应用

结合某测试信号,介绍了阈值消噪的三种方法：强制阈值、默认阈值和给定阈值。通过分析不同阈值消噪后信号波形,计算消噪信号的信噪比、均方根误差和相关系数,对几种方法的准确度进行了对比。结果表明,通过合理选择小波分解的尺度,对小波系数进行阈值重构,能有效地去除信号中含有的噪声,而选用不同规则下的阈值函数或者同一阈值函数对小波系数的处理方式不同,消噪的效果会有很大差异,而阈值函数的选取,更应充分考虑信号的实际特征。     

基于LabVIEW的滚轮滑轨磨损故障监测系统

飞机襟、缝翼运动机构中滚轮滑轨的磨损状况对飞机的安全性有很大的影响,为研究滚轮滑轨的磨损情况,基于某滚轮滑轨磨损试验机,Ni WLS-9234数据采集卡和LabVIEW软件开发平台,对滚轮和滑轨相对位移所产生的振动信号进行采集及分析,并开展大量试验,开发了一套磨损故障监测系统。系统采用Remote Panels监控技术、SQL与数据库访问技术、报表生成技术、以及小波分析技术,能够有效地监测磨损故障。     

基于改进CST参数化方法和转捩模型的翼型优化设计

为提高翼型优化设计效率,增大设计空间,采用B样条基函数替代传统的形状类别函数(CST)方法中的Bezier多项式,增强了对翼型参数化表达的局部控制能力并提高了翼型局部表达精度。为了确保翼型在优化设计过程中的几何光顺特性和代理模型的准确性,采用小波分解技术提出了多分辨率翼型的局部光顺方法。采用基于本征正交分解(POD)的流场数值代理模型,并结合γ-Reθt转捩模型实现了快速准确的气动力与流动转捩预测。采用小波技术光顺的CST翼型参数化建模、POD流场数值计算代理模型以及γ-Reθt转捩模型,结合遗传算法建立了完整的翼型气动优化设计系统。针对低速层流翼型与超临界翼型进行优化设计,优化设计后的翼型升阻比分别提高了47.42%和45.85%,且对改进前后参数化建模方法的优化性能进行了对比,结果表明本文构建的翼型气动优化设计系统具备很高的优化效率。     

动态测量误差的希尔伯特-黄分解

针对傅立叶变换、小波变换等方法在分解动态测量误差时存在的不足,即选用不同的基函数会导致不同的分解结果,提出了基于希尔伯特-黄变换（HHT）的动态测量误差分解方法。该方法不需要选取基函数,可以自适应地分解动态测量误差信号;对一个混联式动态测量系统建立了全系统误差模型,并用该方法对测量系统的总误差信号进行了分解;与傅立叶变换、小波变换的分解结果相比,希尔伯特-黄变换的分解结果更准确,与测量系统的误差理论模型基本一致。     

基于双树复小波包变换和SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出一种基于双树复小波包变换和支持向量机（SVM）的故障诊断方法.首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量;然后对每个分量求其能量并归一化处理;最后将从各个频带分量中提取的能量特征参数作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的故障类型.对试验台模拟信号（包括滚动轴承的正常状态、外圈裂纹故障、内圈裂纹故障和滚动体点蚀故障）的分析表明:该方法对所测试验信号的故障识别率达到99.5%,对比传统小波包变换与SVM结合的方法,故障识别率的准确度更高.      

一种基于小波的发动机数据融合算法

航空发动机测试中,内部气流工况十分复杂,使用多传感器对同一截面进行测试表征一个面的气流状态,其结果往往有个别点不符合规律。为此,提出一种基于小波分析的解决方案。首先对发动机多传感器测试数据进行小波分频。然后从相似性、能量衰减等多个角度进行分析,指出高频和低频的不同特征,并提出对高频与低频部分使用不同方法进行融合的思路。最后总结出一种适用于航空发动机高空模拟试验数据使用的基于小波的数据融合算法。