撞击流混合器速度信号的Hilbert-Huang变换分析

应用激光多普勒测速系统,对撞击流混合器的流场瞬时速度进行了测量。将Hilbert-Huang变换（HHT）应用于瞬时速度信号的分析,提取出各阶内禀模态函数（IMF）并通过经验模态分解（EMD）对速度信号进行滤波降噪。通过希尔伯特谱分析（HSA）确定了撞击流混合器速度信号的能量分布状况,信号能量集中于低频区,即存在于尺度较大的流体涡旋中。分析速度信号各阶内禀模态函数在不同频段的能量分布与转换,发现不同频段IMF的能量分布与流型转变之间的对应关系。通过能量特征值的提取表明,提高螺旋桨转速有助于强化系统的混合效果。最后将撞击流混合器的流场由内而外划分为中心区、涡旋区和回流区3个部分。     

航空发动机转子碰磨故障状态识别

基于谐振动在弹性介质传递过程中能量波动的特点, 提出一种以能量分布与传递为出发点的转子碰磨状态识别方法.该方法以快速傅立叶变换法处理测振信号, 以能量的观点理解振动色谱图, 并结合时域图、频谱图和瀑布图对转子是否存在碰磨做出判断.经试验验证, 该方法简便可行, 为工程应用提供了实践依据.      

FTIR发射光谱遥测飞机发动机排放指数

根据飞机发动机排放测量的要求,针对传统测试系统复杂、技术难度大、成本高和实时性差的缺点,引入傅里叶变换红外（FTIR）被动遥测技术,使用FTIR发射光谱对飞机发动机排放气体组分进行定量分析,计算出排放指数。介绍了遥感测量原理和大气辐射的一个3层计算模型。采用Tensor27在无人机测试台获得某型发动机的一系列单通道光谱,计算出在14%,26%,50%,69%最大推力下,对应CO的排放指数分别为40.00,30.70,6.67,2.56 g/kg,对应NO的排放指数分别为0.79,2.09,8.24,38.70 g/kg。结果表明,FTIR发射光谱技术在飞行中的飞机发动机排放测试中具有巨大的应用前景。     

无先验信息的低轨空间目标航迹起始方法

针对光学观测中缺乏预报信息的低轨道空间目标自动识别捕获问题,提出一种基于修正Hough变换的空间目标航迹起始方法,从而实现空间目标的自动识别。首先利用背景恒星运动规律对观测数据进行预处理,剔除大部分背景恒星。再利用观测数据的时序信息、定向参数进行Hough变换。本方法并没有采用传统的Hough变换对所有参数空间中的数据点进行投票,而是仅对参数空间中部分点投票,可以大幅减少运算量和存储量。试验表明:该方法能够有效地抑制背景恒星产生的虚假航迹,并快速准确地完成无先验信息的低轨道空间目标的航迹起始;可以在光学观测中实现空间目标的自动识别捕获,以及实时发现新目标,这为低轨道空间目标光学观测的无人值守和联网观测奠定了技术基础。     

重入式谐振腔法低损耗材料复介电常数测试系统

利用重入式谐振腔针对微波低频段复介电常数测试问题进行了研究,建立了测试系统并对样品进行了测试,验证了该测试方法的可行性.相对于其他同频段的测试方法,其具有体积小、测试精度高、样品放置方便等优点.     

武器用光纤捷联惯导系统温度模型的研究

本文从光纤陀螺仪和加速度计两方面,对武器用光纤陀螺捷联惯导系统温度模型进行研究.论文首先对光纤陀螺仪温度模型构建的一般过程进行研究,并对加速度计及其I/F转换电路板串联系统的物理模型和数学模型进行了分析,最后对组合温度模型进行了实物验证和适应性验证,验证效果良好.     

基于Census变换和改进自适应窗口的立体匹配算法

 针对现有立体匹配算法难以在幅度失真图像中获取高匹配精度的问题,提出了一种基于Census变换和改进自适应窗口的立体匹配算法。首先根据图像结构和色彩信息获得基于十字骨架的任意形状和大小的Census变换窗口;其次利用Census变换的Hamming距作为匹配代价,使用两次累加降低计算复杂度,采用局部优化得到初始视差;最后提出一种基于均值偏移的视差提精方法,有效地处理了不可信视差区域,获得高精度的视差图。实验表明,通过该算法获得的视差图与当前优秀的局部算法相比精度相当,特别是能很好地处理现有算法难以解决的幅度失真问题,适用于无人机视觉导航的应用。     

TM0n0 圆柱腔测量介质复介电常数

讨论了TM0n0模圆柱腔法测量介质复介电常数的原理,提出了一种TM0n0模圆柱腔设计的改进方法,研制了测试夹具,通过与未改进腔体比较和对石英样品复介电常数的测量。结果证明,该腔体大量抑制了圆柱腔的干扰模式数量,减小了测试误差,提高了测试准确度。     

基于短时分数阶傅里叶变换的 含噪信号特征提取

通过对比噪声背景下短时傅里叶变换和短时分数阶傅里叶变换的时频分辨能力,进一步明确了短时分数阶傅里叶变换对频率时变信号的独特优势。研究了短时分数阶傅里叶变换的窗口滑动方式对瞬时频率估计的影响,可以发现:首先,在调频率较大或是变化剧烈时,短时分数阶傅里叶变换具有更好的鲁棒性;其次,在基于短时分数阶傅里叶变换的瞬时频率估计,实际应用中应主要采用以第一采样时刻作为估计值的逐点滑动方式。     

基于CPP与S变换的自适应时频滤波及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对变转速下滚动轴承故障调制信息的提取与分离,提出了基于线调频小波路径追踪(CPP)与S变换的自适应时频滤波方法。该方法先采用Hilbert解调对齿轮箱振动信号进行分析获取其包络信号,并对包络信号进行S变换,以获取其时频分布,同时,采用CPP算法从齿轮箱振动信号中估计出啮合频率曲线,进而获取转轴转速;然后,根据估计的转速信号分别设计各阶时频滤波器;再采用时频滤波器对包络信号的时频分布进行时频滤波,并将滤波结果进行S逆变换,以获取各阶故障调制信号;最后对各阶故障调制信号进行阶次谱分析,并根据阶次谱中的调制信息诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,自适应时频滤波方法可根据轴承故障调制信号的频率变化特点自适应地改变滤波器的中心频率与带宽,能有效提取并分离轴承的各阶调制信息,且分离效果优于基于集合经验模态分解（EEMD）的阶次谱方法。