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691.
振动信号的特征提取由于受强背景噪声的干扰往往具有很大的困难。在作者提出的时序多相关-经验模式分解方法的基础上,提出了一种相应的改进方法,将其扩展到一般振动信号的特征提取。先对采集到的时间序列作多相关处理,在时序多相关处理时,为了达到克服噪声干扰的目的,取一段采样序列,对其作周期延拓,使得在多相关处理后,噪声仅仅体现在多相关序列的常数项里面。再对得到的多相关数据作经验模式分解,选择满足要求的本征模式函数并作边际谱分析,以达到提取强噪声背景下的特征信号的目的。仿真分析表明了该方法的有效性。最后将它应用到实际某特种车辆振动信号的特征提取中,得到了满意的结果。 相似文献
692.
为在线监测搅拌摩擦焊接过程工具磨损状态,本文基于虚拟仪器技术设计了一套声发射在线监测系统,结合声发射传感器、数据采集卡及信号调理器实现了对搅拌摩擦焊接加工过程中声发射信号的采集。实验中采用带有螺纹的搅拌针工具来焊接7075铝合金,并利用自主开发的在线监测系统采集焊接过程中的声发射信号。然后对采集到的声发射信号进行小波包分解处理,计算分解后各频段能量所占百分比,并提取能量分布规律作为信号特征。研究表明:搅拌摩擦焊接工具在不同磨损情况下具有不同的声发射信号特征,小波包分解处理表明搅拌头磨损轻微时,低频段能量占比较高;相反,搅拌头磨损严重时,低频段能量占比较低。 相似文献
693.
将声矢量传感器阵列参数估计问题与平行因子(Parallel factor,PARAFAC)模型相结合,提出了一种基于快速PARAFAC分解的二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。该算法首先将接收信号构建为PARAFAC模型,然后在数据域对参数矩阵进行初估计,最后利用PARAFAC分解获得信号二维DOA估计。该算法能够应用于任意结构的声矢量传感器阵列,同时能够得到和信源一一匹配的仰角和方位角估计。借助于参数矩阵的初始估计,所提算法收敛速度较快,其计算复杂度大大降低。该算法角度估计性能接近于PARAFAC算法,同时优于借助旋转不变性进行信号参数估计(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)算法和传播算子(Propagator method,PM)算法。 相似文献
694.
提出了一种噪声与共振环境下的数字助听器鲁棒声源定位方法,该方法基于房间共振模型和多通道自适应特征值分解算法,利用自适应次梯度投影方法迭代地估计声源至各麦克风的脉冲响应系数,从而获得各麦克风对的时延差,并利用几何方法计算声源位置。针对眼镜数字助听器四元麦克风方阵的仿真表明,所提出的自适应次梯度投影方法在强噪声环境中的鲁棒性和定位精度优于传统NLMS算法。 相似文献
695.
针对火星无人机探测飞行过程的特点及其机载计算机的局限性,在充分研究了矩阵奇异值向量性质特点的基础上,对奇异值向量进行主分量分析,提出了一种应用于火星无人机平飞段的基于奇异值分解的分层快速景象匹配算法,并给出了与之相应的机载特征数据存储方法.与相关算法的对比性实验表明,本文提出的算法具有准确,稳定,且速度更快,数据量更小的优点.通过仅在飞行末段,将本文算法切换成现有的基于SIFT算子的匹配算法,能在实现火星无人机全程快速景象匹配的同时,有效降低对其机载计算机综合性能的要求. 相似文献
696.
697.
为提高加工监测系统的适应性和智能化程度,提出基于刀具磨损曲线的实时刀具状态监测系统。自学习能力的引入使该系统可自动进行不同刀具状态的识别和磨损程度的估计,较大程度上摆脱对系统事先"教学"的依赖。同时为有效抑制切削参数变化带来的干扰,提出一种特征提取方法来自动提取敏感特征,减少监测系统开发时间和成本。针对高速铣削过程的刀具磨损监测,采用切削力和声发射传感器来采集信号,并运用时域、频域和小波分析技术来对信号进行处理,试验结果证明了所提出的自动特征提取方法的有效性和智能刀具状态监测系统的高适应性。 相似文献
698.
三维非结构混合网格区域分解及数据处理 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了三维非结构混合网格区域分解技术及子分区显示技术。在三维复杂外形的流场计算中,为了得到较高的计算效率及保证数值模拟的准确性,经常要采用混合网格及并行计算技术。本文针对三维非结构混合网格的自动分区及子网格的数据处理进行了细致的讨论,编写了相应的软件。对三维实际外形非结构混合网格的处理结果表明,本文发展的方法及软件系统具有通用性强、人为干涉参数少、自动化程度高等特点,可作为通用软件推广使用。 相似文献
699.
周旭娜 《航空标准化与质量》2014,(5)
不同的产品分解方法可以满足不同的分解目的。通过对S3000L中产品分解方法的分析,能够对功能分解、物理分解、功能和物理混合分解、功能和物理分解的并行应用4种产品分解方法有更清晰的认识,能满足不同的分解需求,为装备后勤保障分析奠定基础。 相似文献
700.
涡轮叶片早期裂纹的三维叶尖间隙EEMD能量熵融合诊断方法 总被引:1,自引:1,他引:0
为了解决航空发动机涡轮叶片早期裂纹故障信号微弱、难以识别的问题,提出一种基于三维叶尖间隙集成经验模态分解(EEMD)能量熵融合的涡轮叶片早期裂纹诊断方法。采集涡轮叶片三维叶尖间隙信息,利用EEMD分别对三维叶尖间隙各维信号进行处理,得到相应的固有模态函数(IMF),以此计算每一维信号分量EEMD能量熵,构建能表征叶片裂纹状态的不同EEMD能量熵高维矢量集。建立多个堆叠自动编码器(SAE)分别对各高维矢量集进行特征学习并提取所学习的深层特征表达。利用支持向量机算法(SVM)和遗传算法(GA)融合各维深层特征以综合不同维度信息进而充分判定叶片裂纹状态。通过涡轮叶片裂纹诊断试验,结果表明:所提方法能有效提高叶片早期裂纹诊断精度,其平均准确率达到98.415%,标准差仅为0.697%,具有很好的稳定性、泛化性和自适应性。 相似文献