自动编码器在流场降阶中的应用

自动编码器作为一种压缩算法,在数据降维和去噪等方面有着广泛实践,有条件作为一种降阶方法在流场识别与数据处理方面得到应用。文章中以圆柱绕流为例,首先对圆柱后速度场建立了编码模型,用来对原始数据进行降维和特征提取,之后将编码后的数据与流场特征量相关联,建立了由流场编码回归圆柱表面压力系数的神经网络,探索了降维后数据的应用。结果表明,自动编码得到的结果能够承载原始速度场的主要信息,解码后速度场与原速度场测试均方根误差小于0.02,压力回归测试均方根误差可小于0.1。说明自动编码器能够作为一种流场的特征提取和降阶方法,在未来得到更广泛的应用。     

基于脉动压力变化率的航空发动机喘振检测方法

根据发动机发生喘振故障时气流脉动压力会急剧变化这一特征,通过测量和计算压气机出口脉动压力变化率实时检测喘振的发生。对动态压力信号进行预处理以提取特定频段内的脉动压力,计算固定周期内脉动压力变化率;依据发动机整机地面试验结果设定喘振检测阈值及判据,判断脉动压力变化率是否满足判据来实现喘振检测。利用该方法成功检测出发动机飞行试验中的两次喘振故障。分析得出:发动机未发生喘振时,地面试验和飞行试验脉动压力变化率差异很小;发生喘振时,脉动压力变化率绝对值急剧增大;发动机在稳态和瞬态过程稳定工作时,脉动压力变化率不受发动机工作状态变化的影响。     

星载多极化SAR信息提取回顾与研究

文章回顾和研究了极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)数据的信息提取方法和应用技术,详细讨论了极化信息处理的若干关键技术和难点问题,最后指出了今后进一步发展的方向。     

一种提取多边形特征的新方法

已有的提取多边形特征的方法都仅适合于刚体变换和相似变换,本文提出一种适合仿射变换的提取多边形特征的新方法。给出快速判别多边形顶点凹凸性和计算多边形简比的方法。首先提取多边形的拓扑特征??顶点数和多边形的凹凸性,可以对多边形进行定性识别,对噪音不敏感;其次提取多边形的几何特征———平行性、相互平行的边的比值以及简比等特征,可以对多边形进行定量分析,并能够反应多边形形状的细微差别;最后用实验进行验证,结果表明本文的特征提取方法简单有效。     

基于CRBMs-RVR的涡轴发动机输出功率衰退预测

针对涡轴发动机全寿命期内输出功率衰退预测问题,提出一种含多层连续受限玻尔兹曼机（CRBMs）深度特征提取的相关向量回归（RVR）功率预测方法。对发动机气路部件测量数据进行重构,利用CRBMs深度网络提取数据深层特征,将特征数据作为RVR模型的输入,实现对输出功率的预测,并对预测结果提供概率分布。以某型双转子涡轴发动机部件级模型为试验对象,模拟全寿命期内发动机气路部件性能退化,对输出功率进行衰退预测。试验结果表明：基于CRBMs-RVR的预测模型与传统的RVR预测模型相比,训练时间缩短30.2%,预测结果的均方根误差减小64.6%;与基于主成分分析（PCA）进行特征提取的PCARVR预测模型相比,预测结果均方根误差减小42.4%,验证了所提出的预测方法具有模型结构简单、预测精度高、可提供概率式输出的优点。     

滚动轴承故障特征提取的VMD包络切片谱分析方法

为了准确提取滚动轴承故障非平稳信号中的故障特征,提出基于变分模态分解（VMD）和包络切片谱的轴承故障特征提取方法。该方法使用VMD将轴承故障信号分解成1组模态分量,并进行Hilbert变换求取各模态分量的包络信号,进而求取包络信号的切片谱（VMD包络切片谱）来提取轴承故障特征。为了进行对比,同时对各模态分量进行幅值谱分析,得到其VMD幅值谱。分别采用VMD包络切片谱和VMD幅值谱对正常轴承振动信号、内圈故障信号、外圈故障信号、滚动体故障信号进行分析。结果表明：在VMD幅值谱中无轴承故障特征频率,在VMD包络切片谱中分别存在内圈、外圈和滚动体的故障特征频率fi、fo、fb及相关的倍频和调制频率成分,从而验证了VMD包络切片谱进行轴承故障特征提取的有效性与优越性。     

SAR图像识别提取与选择特征

阐述了SAR图像在模式识别中特征提取与选择的概念、任务和基本原则,结合国内外图像特征提取与选择的最新研究动态,介绍了在SAR图像目标识别中普遍采用的一些特征提取与选择方法,并对提取纹理特征采用的灰值共生矩阵及其统计量进行了研究。     

一种基于红外图像的目标自动识别算法

红外成像制导具有在各种复杂战术环境下自主搜索、捕获、识别和跟踪目标的能力,代表了当代红外制导技术的发展趋势。提出了一种红外图像预处理、跟踪、分类的自动目标识别算法,利用小波变换、形态学方法对红外图像进行预处理,提取不同频带的惯性不变矩作为特征量,利用神经网络进行分类识别,结果表明该算法具有很高的识别率,对于精确制导武器的目标识别研究具有一定的参考价值。     

一种谐波减速器不对中误差分析方法

在空间环境中运行的星载天线转动单元中的谐波减速器产生的不对中故障信号故障特征难以提取,针对此问题提出了一种优化变分模态分解的故障诊断方法,这种方法基于鲸鱼优化算法(WOA)和Teager能量算子(TEO)包络解调。首先,由于包络熵对故障信号特征非常敏感,故采用包络熵作为适应度函数,同时其也是鲸鱼优化算法的目标函数。其次,WOA具有操作简单、调整参数少、跳出局部最优能力强等诸多优点,故使用WOA对变分模态分解(VMD)进行优化,构建优化算法。最后,使用Teager能量算子对本征模态分量(IMFC)进行处理。所提出的方法用于分析谐波减速器输入、输出轴两端收集的实验信号。通过与传统的快速傅里叶变换方法进行对比结果表明,所提出的方法提高了分解效率,在分解参数的原则和故障信号提取精度方面具有良好的性能,误差不超过2%,能够实现谐波减速器不对中故障信号的精确诊断,具有一定的研究意义与工程实用价值。     

FRFT域能量谱模拟电路故障特征提取方法

故障特征提取是模拟电路故障诊断的关键技术之一,为了提高故障特征的可诊性,提出 1种基于分数阶傅里摘叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)域能量谱的模拟电路故障特征提取方法。首先,采集测试节点电压信号并将其映射到不同的 FRFT域空间中(p从 0变化到 1);然后,计算所有 FRFT域空间中的能量谱峰值并将其作为故障特征;最后,将归一化后的特征用于训练最近邻分类器进行诊断验证。与现有的 FRFT故障特征提取方法相比,该方法减少了计算量,且提取的特征能够在所有 FRFT域中更全面地反映不同故障响应信号的细微差异,有利于提高故障特征的可分性。在仿真和物理电路上进行了验证,实验结果表明:所提方法能提高故障诊断准确率,且时间复杂度有明显改善。