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.      

示温漆图像等温线提取算法

分析示温漆（TIP）图像特征,根据等温线附近产生局部梯度极值的特点,实验对比了4种边缘提取算法效果。根据实验结果,选用Canny算子提取等温线。提出在边缘提取前进行K means聚类处理,并对K means聚类算法和Canny算子进行了改进。提出了两种K means初始聚类中心的选择方法,更适于示温漆图像的分割。改进了Canny算子的内核,提升了等温线的质量。结果表明:该算法能够快速提取清晰、连续的等温线,效果良好,满足工程应用要求,已用于示温漆自动判读软件开发。      

基于热态叶型的小轮毂比弯掠叶片结构保形设计与优化

发展了一种保持且基于气动设计给定的热态叶型的冷态叶型迭代解算方法,并将其融入叶片罩量调节的优化设计,其中在热态叶型的基础上调节罩量,针对冷态叶型计算变形与应力等,变形后的叶片逼近热态叶型,尽可能减小了对热态叶型气动特性的影响.实现了冷态叶型迭代求解与罩量调节中结构有限元网格的自动更新,并基于iSIGHT优化平台,建立了叶片罩量调节多目标优化设计的自动化分析流程,并以一小轮毂比弯掠风扇叶片罩量调节为例,考查了罩量调节中考虑轮盘与否对优化设计结果的影响.计算分析实例表明:所发展的方法可在保持热态叶型的前提下使叶片最大应力和最大变形分别下降了10.6%和46%.      

椭圆窝自动化加工技术

为解决椭圆窝自动化加工的工艺难题,提高整体式机翼装配的可靠性,在深入分析椭圆窝形状特点和加工原理的基础上,推导出了椭圆窝摆动中心公式,确定了锪窝刀具与摆动中心的相对位置关系。根据椭圆窝成形原理,提出了椭圆窝执行器各部件相对角度偏差要求并进行了标定。利用标定过的椭圆窝执行器对椭圆窝窝形参数的理论计算结果进行试验验证和调整,得出了窝形偏差的基本形式和调整方法。使用调整后的参数在铝合金材料上加工NAS6型椭圆窝,制出的椭圆窝长短径长度误差在0.05 mm以内,椭圆螺母与工件表面的高度偏差在0.02 mm以内,窝形满足机翼装配要求,实现了椭圆窝的自动化加工。     

一个识别零件几何与工艺特征的自动分类系统

提出了一种在成组技术中应用模糊综合评判理论识别零件几何与工艺特征、进行计算机辅助零件分类的新方法，据此设计了自动分类软件。本法是根据零件本身间的相似性自动分类，不需建立一套分类用编码系统，也不需事先设定假想零件。对不同的分类要求，修改各种输入信息很方便，具有柔性。本文对２３００个航空附件回转类零件作了试验分析，讨论了特征抽取，目标类别，权级、权重分配，模糊关系矩阵计算，及自动分类应用软件设计．本软件是在ＩＢＭ－ＰＣ微型计算机上用Ｆｏｒｔｒａｎ－７７语言实现的，分类结果满意，自动分类正确率达９０％以上。本软件设计方法也适用于设计管理部门．     

基于ML背景参数估计的CDKF-CPHD多目标跟踪算法

针对低信杂比环境下的多机动目标跟踪问题,提出了一种基于极大似然(ML)背景参数估计的中心差分卡尔曼-势概率假设密度滤波(BE-CDKF-CPHD)算法。算法采用ML法实时估计重尾分布模型参数,计算检测概率和虚警概率。运用极大似然-恒虚警(MLCFAR)算法对信号进行处理,提取有效量测值,将幅值似然函数与势概率假设密度滤波器(CPHD)中的目标位置似然函数相结合,通过中心差分法递归更新得到后验均值与协方差,达到对多机动目标进行跟踪的目的。仿真结果表明,在低信杂比环境中,所提算法提高了跟踪精度与目标数目估计准确度。     

复杂曲面零件散乱点云特征点提取

复杂曲面零件的几何特征提取对加工质量的检测及逆向重构具有重要意义。提出了一种复杂曲面零件散乱点云特征点提取方法。首先,提出了基于高斯权重的邻域主成分分析的方法,通过估计每一点邻域的局部变化程度对点云模型进行初始标记;然后,采用基于标记的自动识别法实现特征点的提取;最后,通过特征点聚类的方式去除了特征点集中的异常点,完善了提取的点云特征。该方法直接操作于散乱点云,无需任何的拓扑连接信息。试验结果表明:该方法简单、有效,不需要过多地人为调节参数,特征点提取完整。     

基于快速提升KLDA准则的MSTAR SAR目标特征提取与识别研究

 核线性判别准则(KLDA)是一种非线性特征提取准则。利用KLDA提取MSTAR SAR图像特征,既达到较理想的识别概率,又可克服SAR图像对方位的敏感性。但此时训练样本最多,KLDA的计算代价高。为了解决这一问题,提出一种快速特征向量选择法（FFVS）。FFVS把类别和方位相似的SAR图像分成若干组,然后快速选择各组中部分图像组成一个集合且其到高维特征空间的映射作为一组基。利用该组基的线性组合表示任一样本和投影算子,降低了KLDA中核矩阵的阶数,达到降低计算代价的目的。实验结果表明,FFVS与KLDA组合能达到理想的识别结果。     

基于改进GWO-LightGBM的滚动轴承未知故障诊断

针对滚动轴承未知新故障误判影响轴承安全性和检修效率的问题,提出了一种基于改进灰狼算法（GWO）和轻量级梯度提升机（LightGBM）的故障诊断模型,实现已知/未知故障的高精度判别。为避免单一尺度下特征提取的缺失,对滚动轴承振动信号分别提取时域、频域和小波域特征建立多域特征集。设计了带未知新故障判别机制的GWO-LightGBM模型,并构造含有Halton序列和模拟退火策略的GWO实现了模型参数有效优化。实例试验结果表明,模型对已知和未知类故障平均识别率达99.57%,10次随机试验平均识别率分别比单一分类模型逻辑回归（LR）、最近邻分类器（KNN）和支持向量机（SVM）高21.98%、17.00%、9.27%,验证了模型的有效性和优越性,能高准确率地识别出已知或以前从未出现的新故障。      

一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小,并且容易受到干扰,如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配,将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法,在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板,在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本,并根据风险预测自适应地确定分类阈值,然后进行特征匹配与虹膜分类,从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。