分数阶Fourier域非均匀采样Chirp信号的频谱研究

文中提出了一种自适应非均匀采样方法,并利用分数阶Fourier变换对这类非均匀采样信号在分数阶域的频谱进行了分析和研究,得到了这类非均匀采样信号在分数阶域的数字谱表达式;进一步得到了非均匀采样Chirp信号的分数阶频谱表达式;最后,通过仿真验证了结论。     

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

民航行李X光安检图像自适应小波去噪算法

对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷．给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25．2229dB、27．708dB．与含噪图像相比分别增加了7．7253dB和7．739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。     

跨声速压气机转子失速过程的实验

针对一台跨声速压气机转子在不同转速下的失速过程进行了稳态和动态实验研究.通过对原始信号、小波分析结果以及FFT(fast Fourier transform)变换结果的分析得到,该压气机转子在3个不同转速时均为突跃型全叶高失速,流场中存在一个失速团,失速团沿周向的传播方向与转子转动方向相同,其相对静止坐标系的量纲一转速随转子转速的增大而减小,对这一规律产生的原因进行了分析.      

氢氧火箭发动机羽烟紫外辐射参数反演研究

针对氢氧火箭发动机羽烟紫外辐射特性参数分析,提出一种基于紫外CCD(change coupled device)相机采集的单幅辐射图像,同时反演羽烟内紫外辐射源项和吸收系数的方法.该方法将羽烟简化为发射-吸收轴对称介质,通过对辐射图像数据进行Able变换得到三维介质内辐射强度分布,利用最小二乘法将反演问题转化为使计算得到的与Abel变换得到的辐射强度误差最小的最优化问题,然后利用共轭梯度法求解该最优化问题.通过在求解正问题得到的准确值的基础上添加随机噪声,模拟辐射图像数据,分析了测量误差对算法反演精度的影响.结果表明:该算法对测量误差不敏感,能够准确的重建羽烟内的辐射源项和吸收系数分布.      

模糊聚类方法在PIO探测中的应用

用于驾驶员诱发振荡(PIO)探测的特征参数可以有效地反映出PIO时飞机在频域和时域的特征,利用模糊逻辑方法对特征参数进行辨识可以有效地识别出是否发生了PIO.模糊逻辑方法中的隶属函数直接反映了特征参数的特点,其设计决定了是否能有效地对PIO进行识别.为了设计有效的隶属函数,根据特征数据的特点采用球壳型模糊聚类算法对数据...     

开放式座舱显示系统关键技术研究与实现

随着综合化航空电子技术的发展,众多的航空电子设备被开发出来,如何使用一个统一的、开放的显示通信接口变得尤为重要。ARINC661作为一个标准,对座舱显示系统和用户应用系统进行了定义并规范化,对模块化的航空电子系统的开发具有重要的意义。基于ARINC661规范,分析研究了开放式CDS（Cockpit Display System）结构,对开放式CDS系统中的窗体部件串行化、ARINC661指令层实现、坐标系统与部件渲染等关键技术进行了研究,并通过模拟的座舱显示系统进行了实验验证,证明研究所取得的成果是可行的。     

基于小波分析与支持向量机的时间序列预测

时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于＂原始时间序列是无噪的＂这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。     

转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法

融合小波能谱熵和支持向量机(SVM)的特点,提出了基于小波能谱熵的SVM故障诊断方法.利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据,提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向量,通过样本训练建立了转子在各种典型振动故障状态下的SVM模型和多类分类器,进而实现了对未知转子振动故障的识别.实际应用表明,提出的转子振动故障诊断方法是可行和有效性的.      

结构的模态转换

 提出一种基于全等变换的模态转换方法,可将振动台模态试验获得的模态,转换成结构处在自由状况下的模态。对方法的合理性做了论述,并佐以例证。