基于递归图理论的舰船辐射噪声的特征量分析

水下目标特征值提取技术一直是研究船舶辐射噪声及水下目标识别的主要方式。舰船辐射噪声是一种非线性时变时序,一般利用非线性系统的状态迁移来描述并构建空间投影。递归图理论是一种混沌特质分析方法,利用信息特征熵概念来研究船舶辐射噪声关联维度。本文研究了船舶噪声辐射噪声空间的特征值及特征向量,给出了基于递归图理论的混沌特征量的维度计算方法,确定了辐射噪声空间矩阵的递归率和信息特征熵,最后进行了仿真。     

多孔材料刚度对微铣削加工稳定性的影响

多孔材料的宏观力学性能同时受到构成材料的力学特性和细观孔洞构造特征的影响。在前人对多孔材料力学性能和等效弹性模量研究的基础上,文中着重对多孔材料等效刚度的影响因素和微铣削加工过程稳定性展开分析研究。研究结果表明：多孔材料的刚度与构成材料单元胞的胞壁长度及厚度密切相关,等效刚度随胞壁厚度增加而增大、随胞壁长度的增大而减小;材料刚度直接影响微铣削加工稳定性,刚度大稳定铣削区域变大。此外加工稳定性还受固有频率、阻尼率等因素的影响。该研究为进一步分析多孔材料微铣削加工稳定性提供了理论依据。     

基于经验模态分解的舰船运动姿态预测模型研究

运动姿态准确性预测对提高舰船水上作业安全性具有重要的现实意义,为此,基于经验模态分解算法,构建一种新的舰船运动姿态预测模型。该模型首先利用EMD分解舰船运动时间序列,然后采用游程判别法来判定IMF和r_n (t)的波动程度,划分高频、中频和低频3个分量,最后利用基于支持向量机算法构建的预测模型预测舰船运动姿态。实验结果表明:与卡尔曼滤波法、谱估计法、艏前波法3种运动姿态预测方法得到的结果相比,本模型的纵摇角预测误差更小,精度更高。     

一种基于脉冲样本图的雷达信号特征表述方式

随着技术的不断发展,雷达信号调制样式变得越来越复杂.这使得现有的雷达信号特征描述方式无法有效的对其特征进行表述和分析.因此针对这种情况,提出一种雷达信号脉冲样本图的表述方法,并给出了脉冲样本图特征表述方法的数据库存储结构和图形表示方法.利用雷达信号脉冲样本图表述方法可以很好的对复杂体制雷达信号特征进行表述和分析.最后还对现有的特征参数表述方式和脉冲样本图特征表述方法的优缺点进行了比较.     

EMP光纤测量系统的EMD去噪方法研究

为提高电磁脉冲(EMP)光纤测量系统灵敏度、扩大系统动态范围,需要减少光纤传输系统的热噪声。提出一种改进的经验模式分解(EMD)去噪方法,通过最小相关系数选择噪声部分,对噪声部分估计各阶模态分量的噪声功率,采用区间阈值的方法提取高频信号分量和信号特征分量,进一步提高测量系统信噪比(SNR)。仿真实验表明,本文提出的方法与传统EMD方法相比,能更好的保持去噪后原始波形的形状,提高信噪比,尤其是在低信噪比情形下去噪效果明显,信噪比提高约9d B,均方误差约为0.021,在保留信号特征信息方面优于小波去噪。     

基于低通滤波和经验模态分解的舰船耐波性试验信号分析方法研究

针对舰船耐波性实测信号中趋势项难以消除而影响滤波精度这一问题,采用经验模态分解方法消除趋势项的影响.根据舰船对波浪运动响应的低频特点,在经验模态分解前先进行低通滤波,可使实测运动信号中的谱峰频率处在相对高频位置,减少EMD迭代次数,并使有用信息包含在第一个IMF中,方便对有用模态的识别.还针对实船耐波性试验无法直接获得垂荡位移的实际问题,对垂向运动加速度联合采用低通滤波、数值积分和EMD去趋势项消除积分误差的方法获得垂荡,通过模型耐波性试验以及对实舰横摇角速度采用该方法求得的横摇与实测横摇的比较,验证了该方法在舰船耐波性实测信号分析中的有效性.     

（0，mf-m＋1）-图的正交（0，f）-因子分解

设G是一个图，是定义在V（G）上的整数值函数且对A↓∈V（G）有f（x）≥2k．设H1，H2，…，Hk是G的k个顶点不相交的子图，且｜E（Hi）｜=m，1≤i≤k．证明了每个（0，mf-m＋1）-图G有一个（0,f）-因子分解正交于Hi（i=1，2，…，k）．     

多孔AgO电极的研究

本文研究了在Ag粉中添加适量发孔剂,加压成型后经加热分解并化成而得到多孔AgO电极,试验结果表明添加醋酸银使AgO电极中形成了很多有效的通孔,提高了电极的孔隙率和比表面积,使活性物质利用率提高了4%~5%,提高了电池性能。     

系泊链钢的摩擦磨损研究

采用磨料磨损试验装置研究系泊链22MnCrNiMo钢在静载荷作用下的磨损特性,并用电子分析天平、扫描电子显微镜等手段分析材料的磨损规律以及磨痕表面的形貌。结果表明:22MnCrNiMo钢的单位时间磨损量随磨损时间和载荷的增加而增加;在低载荷和磨损时间较短时,材料磨损机理为微观切削机理,在高载荷时,其磨损机理为犁沟变形机理。     

港口吞吐量变动的内在特征研究

以上海港为例,采用经验模态分解的方法对港口吞吐量的变化特征进行探讨。结果表明港口货物吞吐量具有3～4个月、准6个月、准1年、准2年、准6年的显著变化周期。分析后认为港口吞吐量这些变化特征和波动周期与社会生产和消费具有季节性、国民经济发展规律和宏观调控、国际贸易经济波动等有关。最后,分析指出了模态分解结果对实际工作的指导意义。     

基于多模的符号递归常数模算法研究与仿真

针对符号递归常数模算法(SR-CMA)稳定性差、剩余误差大的缺点,提出了一种适用于正交幅度调制(QAM)信号的双模式盲均衡算法.该算法在初始模式中采用运算量较小的SR-CMA算法进行均衡,利用判决圆环对均衡器输出信号进行判决,当误码率降到足够低的水平时自动切换到多模算法,以进一步降低均方误差.利用水声信道模型进行仿真,结果表明,该算法性能稳定,计算量小,稳态剩余误差低于CMA和SR-CMA算法.该算法能够有效降低高速水声通信的误码率,提高水声信道均衡的稳定性.     

基于EMD的船舶动力系统振动信号分析

为了提高船舶动力系统的故障分析和诊断能力,需要对振动信号进行模态分解和特征分析,提取有用的信号特征量,实现故障检测,提出基于经验模态分解(EMD)的船舶动力系统振动信号分析方法,采用宽带非平稳信号建模方法进行船舶动力振动信号建模,采用匹配滤波检测器对振动传感器采集的原始信号进行降噪滤波处理,对降噪输出的信号进行经验模态分解,提取信号的所有局部极值点,用三次样条曲线分析方法提取振动信号的复包络,实现信号特征提取和分析。仿真结果表明,该方法提取的信号特征量能有效反映船舶动力系统的工况特征,实现船舶动力系统的运行状态实时监测和故障分析,信号分析的抗干扰能力较强。     

基于FOAM-X的多孔材料吸声性能研究

基于FOAM-X对聚氨酯泡沫、三聚氰胺泡沫和玻璃棉3种多孔材料的吸声系数进行分析,研究了多孔材料的厚度、孔隙率、背后空腔深度、热效特征长度和粘滞特征长度对吸声性能的影响。以聚氨酯泡沫为例,在VA-ONE中进行隔声仿真,比较了3种多孔材料的吸声性能,并通过仿真值与实测值对比,验证FOAM-X对声学参数预测的可靠性。研究结果表明,多孔材料的厚度、孔隙率、背后空腔深度和粘滞特征长度对多孔材料的吸声性能具有显著影响,而热效特征长度则几乎没有影响,三聚氰胺泡沫具有良好的吸声性能,FOAM-X对声学参数预测较准确。     

发动机轴承故障诊断方法的研究

针对EMD（Empirical Mode Decomposition）方法中存在的端点效应和IMF（Intrinsic Mode Function）虚假分量过多的问题,提出了基于互相关的EMD方法。首先,对非平稳性信号进行互相关延拓消除端点效应;其次,对消除端点效应的信号进行EMD分解,并将分解后的IMF与原信号作互相关,保留与原信号最相关的IMF;最后,作出信号的Hilbert边际谱,识别信号的频域特征。仿真结果表明该方法能够有效地克服端点效应,分离出真实IMF。将其应用于船舶发动机滚动轴承故障诊断中,能有效地识别出故障特征。     

基于Hilbert-Huang变换的船舶结构冲击响应研究

针对水下爆炸时船舶结构遭受的冲击响应信号具有非线性非平稳的特点,提出将Hilbert-Huang变换用于船舶结构冲击响应信号处理.Hilbert-Huang变换是基于经验模态分解(EMD)和Hilbert谱的一种信号处理方法,用EMD分解把时间序列信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),然后对IMF分量进行Hilbert变换,从本质上分析船舶结构冲击响应信号的组成成分及特点.与FFT变换和小波变换相比,Hilbert-Huang变换体现出自适应性和先进性,可以有效提取船舶冲击响应信号的时频特征,揭示船舶结构自身的动态特性对冲击响应的影响.     

基于特征图可视化的医学图像分析

现有的医学图像分类算法中普遍存在模型的可解释性问题,将同一卷积神经网络应用到不同的数据集上,分类性能千差万别.针对这一问题,提出了一种基于特征图可视化的医学图像分析方法.在卷积神经网络的特征提取阶段设计4个特征图可视化模型,这些模型将具有与网络相同的输入层以及权重,但输出则是一系列特征图.采用SSIM相似度对信息熵最大的特征图评估,分析4个模型提取到的特征信息.在kaggle官网上提供的BreaKHis、Chest X-Ray、Retinal OCT 3类数据集上进行实验,其中基于VGG16网络的特征图可视化模型提取到的特征相似度分别集中在0.95,0.93,0.85,分类精度分别为75.96%,77.19%,99.40%.此外,在ResNet18网络上也有相同的表现.研究表明：分类性能取决于网络的特征提取能力,在保证相似性的前提下,卷积层之间提取到的特征其相似度越低,该数据集在同一网络上往往表现出更好的分类性能.     

结合EMD和功率谱熵的船舶轴频电场线谱提取

为实现强海洋背景噪声中的微弱船舶轴频电场信号检测,提出了一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和窄带子区间功率谱熵的线谱提取新算法.首先,利用EMD方法从含噪信号中分解出一组有效固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),对各有效IMF的功率谱进行子区间划分;其次,定义并计算各子区间的能量峰值熵比(Energy Peak Entropy Ratio,EPER)特征;最后,通过对轴频信号和环境噪声物理特征差异的分析,结合K-均值聚类方法进行特征量的筛选,实现线谱提取.海上实测数据的处理结果表明,相比于直接的功率谱分析,算法的线谱可提取下限降低了6.7 dB.