基于Hilbert-Huang变换的航天器发射段力学环境分析

文章基于Hilbert-Huang变换,对某载人航天器发射过程中整流罩分离期间测量的力学环境参数进行处理分析,利用HHT的基函数自适应性特点,得到振动时间历程信号的时频域Hilbert谱,准确识别出信号主频率及对应时间范围。此应用案例可为地面力学试验条件制定以及运载接口条件确定提供参考。     

基于小波包变换及相关系数法的复合材料层合板冲击位置识别研究

复合材料较为广泛应用于航空、航天等工程领域,但对冲击载荷十分敏感。因此,对复合材料结构承受的冲击载荷进行在线监测以及冲击位置的实时识别具有重要意义。文章以复合材料层合板为研究对象,基于两个冲击位置的距离越靠近则接收到信号幅频特性相似度越高的特点,采用FBG光纤光栅传感器,通过小波包变换的方法来提取能量特征向量,同时结合相关系数法来实现复合材料层合板的冲击位置识别。在480 mm×480 mm的复合材料层合板上开展冲击实验,8次实验皆完成了冲击位置识别,其中7个点距离误差为0 mm,实现精准识别,另一个点误差在6%以内。     

一种计算二维图象矩的神经网络方法

提出一种计算二维图象矩的神经网络方法,首先,导出一维信号矩与一维Ｈａｄａｍａｒｄ变换之间的关系。通过２Ｎ－一维Ｈａｄａｍａｒｄ变换和极少量加法,移位及乘法运行可计算二维图象矩。然后给出用Ｔａｎｋ－Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现Ｈａｄａｍａｒｄ变换的方法,并对该网络作了改进。     

基于光束偏转层析技术的Radon变换迭代法

本文通过计算机模拟研究,利用气体温度场的先验知识,考查了将Ｒａｄｏｎ变换迭代法用于光束偏转层析技术重建三维温度场的重建精度。作为一个应用实例,测试了电弧某截面上的温度分布。     

小波去除噪音算法研究

介绍了小波变换滤除噪音的机理和与傅立叶变换相比的优越性,其中包括确定性噪音和随机噪音。讨论了增强去噪效果的几种改进方案并提出一种试验估计去噪方法,对工程应用有一定的实用价值。     

基于局部三角变换的OFDM系统

正交频分复用(OFDM)调制技术由于具有良好的抗多径干扰能力和高效的频谱利用率,在许多数字传输系统中被广泛应用,成为当今卫星通信研究的热点。本文提出了基于局部三角变换（LTT）的OFDM系统模型,该系统带外频率谱密度下降快,并能保持相邻的OFDM符号的正交性。给出了用离散余弦变换（DCT）实现的快速算法及复杂度,并考查了最优基的选取。仿真和分析结果表明：该系统误码率比基于快速傅里叶变换（FFT）的系统更小,能更好地适应高速传输带来的大多普勒频移,更有效地利用带宽,为接收端对高速数据的解调提供很好的保证。     

一种小波变换像空间的再生核

利用一个常用的调制高斯函数作为小波母函数,得到小波变换像空间的再生核函数的具体表达式和小波变换的等距恒等式,并分析了小波变换像空间的结构,为一般的小波变换的像空间的研究提供了理论基础。     

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.      

基于经验模态分解的燃烧不稳定性分析

实验研究了在常温常压条件下贫燃预混旋流火焰的燃烧不稳定性,发生燃烧不稳定性时其压力脉动表现为非平稳信号.利用一种基于经验模态分解(EMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)算法对在当量比分别为0.71和0.80工况下的压力脉动信号进行了时频分析.针对压力脉动信号进行经验模态分解,选取主要的固有模态函数(IMF),对IMF通过HHT变换得到瞬时频率并进行统计分析.结果表明:在当量比为0.71时,压力信号呈间歇式的脉动,其振型为拍振;在当量比为0.80时,脉动压力信号则呈现出极限环振型.在基于EMD的HHT变换中,IMF体现了燃烧不稳定性的固有模态且具有自适应性强的特点.