基于L1趋势滤波的飞控传感器降噪方法

针对飞行控制传感器中普遍存在的噪声信号,提出了一种基于L1趋势滤波技术的在线降噪方法。首先简要介绍了L1趋势滤波技术,引入了滑动窗口对算法进行改进以满足实时在线应用需求。以气压计所采集的信号为例,采用原始飞参数据,利用该方法进行降噪处理,并与文献中常用的小波降噪方法进行初步比较,基于Matlab的仿真结果验证了该方法的可行性。     

大涵道比涡扇发动机喷流降噪实验

对大涵道比分开排气喷管的缩比模型进行了吹风实验,模拟了双涵道喷流在加热条件下的远场噪声特性,分析了4种不同几何参数的锯齿构型对喷流噪声的影响。结果表明:喷流噪声以大尺度涡产生的低频噪声为主导,主要贡献方向为下游150°附近;锯齿喷管可以有效抑制低频部分及下游方向的噪声,最高可降低峰值声压级(SPL)约6 dB;锯齿的切入程度可以显著的影响降噪量,4种锯齿构型中切入程度高的外涵锯齿构型降噪效果最优,总声压级(OASPL)最高可降低3 dB;内涵锯齿构型的降噪效果比外涵锯齿低,总声压级最高降噪量在1 dB以内;内外涵锯齿构型可以在外涵锯齿的基础上进一步抑制低频噪声,下游方向总声压级最高降噪量为17 dB。     

民机机体噪声及其降噪研究

分析了机体噪声源的主要机理及其基本性质。机体噪声由绕起落架装置和高升力系统的流动引起的压强脉动产生。起落架和前缘缝翼产生的基本上是宽频噪声,它们和襟翼的宽频噪声的强度分别随速度的6次方、4.5次方和5次方变化。实际飞行中还应注意存在的"寄生"噪声。此外,较为详尽地讨论了包括QTD II、RAIN、SILENCE(R)和TIMPAN等降噪措施在内的研究项目及其可获得的效果,还讨论了噪声的计算方法,介绍了国外航空界提出的未来民机需降噪的目标,表明民机设计面临降噪的巨大挑战。     

双树复小波域MCA降噪在齿轮故障诊断中的应用

齿轮箱早期故障信号中往往包含强烈的干扰噪声,而基于简单阈值规则的小波系数降噪方法往往不能取得良好的效果.针对该问题,提出了基于形态分量分析(MCA)的双树复小波降噪方法.首先,对强背景噪声故障信号进行双树复小波变换,得到不同层的小波变换系数;然后,选取小波系数周期性较为明显层的小波系数进行MCA降噪;最后,将降噪后的系数进行单支重构后便可获得故障特征信号,对降噪信号进行包络分析便可以确定信号的故障特征频率.利用该方法对仿真分析和某轧机齿轮箱打齿故障早期信号进行了处理,结果表明:该方法能够在有效去除信号中的强背景噪声,比单独MCA降噪及软阈值降噪具有更好的效果,得到了更清晰的故障特征频率,从而为齿轮早期故障诊断提供了一种新方法.      

超声速射流离散频率噪声的屏蔽抑制及对流动的影响

根据对超声速射流离散频率噪声产生的反馈机理的认识,提出了一种能够有效地破坏反馈环的形成,从而抑制射流离散频率噪声的喷嘴屏蔽方法.这种方法是通过阻隔反馈声波使其不能到达喷嘴唇口、同时屏蔽物不与射流接触来实现降噪的目的.实验结果表明,对于合适的屏蔽罩参数,正常降噪效果可达5分贝以上.应用激光多普勒测速技术测量了超声速自由射流在采取屏蔽降噪措施前后轴线速度的分布,发现屏蔽后射流势核长度增加近50%,表明这种降噪方法有助于射流推力的提高,但不利于射流的掺混.     

多孔材料在整流罩内中高频降噪的应用与优化研究

基于JCA模型，采用有限元仿真和声学试验获取了三聚氰胺泡沫和吸音棉的声学参数，采用统计能量分析（SEA）方法建立了某卫星-整流罩的系统级模型。通过与混响室试验结果进行对比，验证了模型的正确性；并通过仿真和试验获取了两种材料对整流罩内噪声环境的降噪效果，分析了厚度、敷设率和敷设位置对降噪效果的影响。结果表明，采用结合Biot理论的SEA方法能有效预测整流罩内中高频噪声环境及多孔材料降噪效果；总降噪量与厚度、敷设率和敷设位置关系紧密，采用多孔材料降噪时应综合考虑以上因素。     

复合材料散斑检测中的小波降噪技术

电子剪切散斑干涉检测技术非常适宜复合材料的无损检测。但散斑图像往往含有较大的噪声,如何对散斑图像进行降噪处理是一个非常重要的问题。小波变换是变分辨率的分析方法,可以有效地降低噪声,而同时又较好地保存了图像细节,本文应用小波降噪技术来对散斑图像进行降噪处理,取得了较好的效果。     

基于改进NL-means算法的显微CT图像降噪

显微CT(Computed Tomography)采用微焦点射线源,射线剂量低,CT图像噪声大,对其降噪十分必要.综述了现存主要CT图像降噪算法及其优缺点,介绍了NL(nonlocal)-means算法,根据实验结果分析了其会在图像平滑区域引入人工伪影的不足.根据NL-means算法的不足,在原算法中引入图像的梯度信息,提出了改进的降噪算法,改进算法保持了原算法优良的降噪功能,并能有效抑制人工伪影,且能够提高图像细节对比度,实验结果验证了改进算法的有效性.     

基于小波阈值降噪和经验模态分解的高光谱图像分类算法

为了充分降低高光谱图像中的噪声以获得高精度的分类结果,本文结合小波阈值降噪(WTD)和经验模态分解(EMD)的优点,提出了一种基于小波阈值降噪-经验模态分解的高精度支持向量机(SVM)高光谱图像分类算法(WTD-EMD-SVM)。首先对高光谱图像进行小波阈值降噪,除去高光谱数据中的高频噪声;然后再对高光谱图像进行EMD,获得含有高光谱数据本质特征的内固模态函数(IMF)和含有低频噪声的残差;最后采用内固模态函数重构高光谱图像,并对高光谱图像进行SVM分类。将其应用到AVIRIS数据92AV3C,仿真结果表明该算法不仅提高了高光谱图像分类精度,同时可减少支持向量数目,以提高高光谱图像分类速度。     

摇臂式起落架结构件气动噪声试验研究

在航空声学风洞中进行了摇臂式起落架结构件的气动噪声试验,获取起落架结构件气动噪声的频谱特性曲线,研究了起落架的噪声产生机制和噪声源特性.通过对起落架局部构型的调整,探索降低起落架噪声的方法.结果表明:摇臂式起落架部件辐射的噪声随着来流速度的增加而增大;噪声频谱呈现宽频的特性,频谱中具有明显的优势频率;噪声源具有偶极子声源性质,且具有一定的指向性;噪声频谱中所包含的某种纯音成分为起落架上某些孔洞所致的自激振荡噪声;封堵起落架上的这些孔洞或者减小起落架的长度能降低噪声声压级.