神经网络算法在舰船声呐设备自噪声预报的应用

舰船声呐设备利用声波在水下的传播特性,将采集的声音信号转换为电信号,从而确定水下目标的位置信息、速度信息和形态信息等,是舰船上重要的水声学探测装置。在舰船声呐的正常工作中,噪声信号会对声呐的探测和目标定位精度产生不利影响,常见的噪声源包括舰船螺旋桨噪声、舰船机械噪声、声呐设备自噪声等。本文主要研究舰船声呐设备的自噪声频段分布和形成原理,利用神经网络算法对声呐设备自噪声预报技术进行研究,该研究对改善舰船声呐设备的探测水平、提高声呐采集信号的信噪比、降低声呐设备自噪声等有重要意义。     

基于混沌系统的水下目标辐射噪声线谱检测

针对水下目标辐射噪声具有频率低和强宽带背景噪声的特点,研究基于混沌理论的微弱信号检测方法。首先,根据混沌系统相轨迹内径随内置信号幅度变化的关系曲线确定任一频率下的混沌临界状态阈值。然后,在处于临界状态的混沌系统中注入待测的水下目标辐射噪声信号,依据频率-内径图进行待测信号检测。仿真结果表明该方法能实现微弱线谱检测,且较以往的混沌状态判据方法更简单直观。     

电动机电流信号分析在船用设备故障诊断中的应用

对海军船艇来说，系统和设备处于峰值工作状态是不可避免的。在检测舰载设备的故障状态时，有一些固有的问题。是严重的是设备必须经常闭和拆卸。这样可能耗费无数人力和停机时间，对于航行中的舰船来说是难以随的。电机电流信号分析提供了解决这些问题的方法，这旨一种用来测与诊断有关电动机驱动设备机械问题的非损害性技术。本方案的目标是提供以下的应用:(1)检查一艘美国潜艇上Ｂｙｒｏｎ Ｊａｃｋｓｏｎ海水泵提供的电功率信号     

基于LDA的潜艇机械噪声识别算法研究

通过选取一定数量的潜艇机械设备噪声信号作为训练样本,利用线性判别分析算法(LDA)对噪声信号建立识别分类模型,然后将待测信号与已知信号库(机械设备正常工况下的噪声信号和所有已知故障情况下的噪声信号)中所有信号分别投影到识别分类模型上一一进行比对,确定潜艇机械噪声的类别.论文使用噪声模拟信号进行了相关实验,结果表明该方法能够比较准确的达到识别分类的效果.     

大数据分析在船舶机舱设备运行数据监测应用研究

机舱设备为船舶运行提供了重要动力,因此必须保证其能够时刻正常运行。为此,针对声学监测、红外监测、温度监测3种方法监测精度不足的问题,设计一种新的船舶机舱设备运行数据监测方法。该方法分为3部分:首先利用振动仪采集机舱设备运行时的振动信号,然后利用基于小波包变换的方法对振动信号进行去噪处理,最后利用EMD方法提取振动信号特征,并进行特征匹配,识别设备运行状态。结果表明:与声学监测、红外监测、温度监测3种方法相比,利用本方法对不同程度、不同设备运行数据进行监测,监测准确性更高,达到98.47%,由此说明本方法监测精度更好,辅助了船舶运行。     

基于LabVIEW的船舶柴油机不同工况下的机身振动信号分析

机身振动信号对船舶柴油机故障的识别具有重要作用,可为故障的分析提供重要的参数,因此编写了基于LabVIEW的柴油机振动信号的采集与分析系统,应用搭建的平台在正常工况和几种典型的故障模式下进行振动信号的采集与分析试验。从采集到的状态信号中提取与设备故障密切相关的机身振动信号进行时域、频域和幅值域的分析,同时通过各特征参数的分析对柴油机进行简单有效的故障诊断与识别,并根据计算得出的特征值的变化趋势来分析确定信号中故障的发生与发展,及时对故障作出分析诊断。这对保证船舶安全航行以及对设备实行预知维护都具有十分重要的意义。     

基于直线阵和已知声源的噪声源识别分析方法

噪声源识别对于舰船声学设计和噪声控制具有重要意义.本识别方法在被测试舰船上安装发射声源,利用测量船布放直线阵辐射噪声测试系统,通过已知声源信号和直线阵辐射噪声同时基测试,确定已知声源信号在辐射噪声中的时间延迟,对同步测量的自噪声信号与辐射噪声信号进行时延补偿,通过相关或相干分析对主要噪声源进行识别分析,通过仿真和实验证明本方法的可行性,能达到识别噪声源并分离贡献的目的.     

基于基频提取的舰船辐射噪声监测与诊断技术

状态监测与诊断技术是当前在国内外发展迅速、用途广泛、效果良好的一项重要工程技术.借鉴工业系统的实践经验,结合水声信号处理的长期试验和发展情况来看,在机械状态的监测中频谱仍然是主要的线索,基频是起主要贡献作用的频率.将状态监测与故障诊断技术用于监测舰船辐射噪声,通过监测、分析其线谱中几组典型基频的变化,判定目标是否处于良好运行状态,从整体上评价、预测舰船的技术状态和战术状态,使其达到总体最优,这相比局部最优有更好的经济和现实意义.     

浅谈信号微机监测系统在港口铁路的应用

日照港卸车场信号微机监测系统主要由车站系统、电务段管理系统及调度监控终端等组成。它采用先进的现场总线、传感器、计算机网络技术 ,利用数据库等软件工程 ,对现场信号设备实施动态监测 ,状态信息储存、重放和报警等。该系统的应用 ,显著提高了信号设备的安全可靠性 ,改善和优化了现场维修。     

船舶自动化机舱音频信号监测技术

描述了船舶机舱音频信号的监测分析技术和在实船应用的现实意义和前景。根据船舶机舱内各种设备在运行情况下音频信号的频率、频域和幅值，应用FFT和小波变换等分析方法，经过计算、分析、对比判别与研究，找出音频信号和频率谱的特征值，建立正常工况下音频信号的数据库并对各种故障信号进行识别，从而获得对船舶机舱的设备运行工况进行监测诊断和故障初期预报的方法。     

一种旋转机械振动信号小波去噪方法

针对旋转机械的非平稳振动信号难以用传统方法处理的问题,本文讨论了小波方法在旋转机械振动信号去噪中的应用。针对旋转机械故障信号的特点,提出阈值去噪和模极大值相结合的小波去噪方法对振动信号进行处理,并利用多种指标对去噪后信号做出全而客观的评价。实验结果表明该方法可以有效的提高故障信号信噪比,有利于提高后期故障诊断的准确率。     

潜艇机械噪声控制技术综述

机械噪声是潜艇低速巡航时最主要的噪声源,有效控制机械噪声是潜艇实现安静化的首要环节。本文从潜艇机械设备选用评估、设备布置与弹性安装、管路系统布置和设计、基座和壳体设计、消声瓦隔声处理等几个方面评述国内外潜艇机械噪声控制技术的现状及存在的主要问题,并提出实现机械噪声定量设计与控制的关键问题。     

基于小波包分解的功率谱方法在人字门启闭机减速器故障诊断中的应用

针对船闸人字闸门机械式启闭机减速器中滚动轴承振动的不平稳性及其故障信号中存在噪声和干扰的问题,提出了一种基于小波阈值算法的小波包分解与功率谱分析的故障诊断方法。该方法通过对故障信号进行小波分解且对其系数作阈值处理,并利用处理后的分解系数进行小波逆变换得到降噪后的信号,然后对降噪后的信号进行小波包分解,找到能量集中的节点,对其进行Hilbert包络解调并求其Hilbert包络线的功率谱,从而提取故障特征信息。应用实例表明:仿真信号与某船闸人字闸门机械式启闭机减速器故障诊断方法能降低信号噪声以及干扰,并能提取故障特征信息。     

基于PSO-ELM算法实现船舶发电机组故障识别

针对船舶发电机组的不同故障类型,通过传感器采集不同故障下柴油机缸盖处的振动信号,构成大量数据集,选取部分数据集作为样本数据。通过EEMD算法对样本数据进行分解降噪,把一维数据分解成能反映柴油机工况信息的多维数据,对分解形成的多维数据使用KICA算法进行特征提取,并对提取后的数据进行训练集、验证集分组。使用PSO-ELM算法搭建故障识别模型,并使用训练集训练模型,使用验证集验证模型,根据验证结果评价模型是否满足故障识别的精确度。     

信号瞬态分形特征分析技术在机械故障诊断中的应用

首先对一种信号分形维数计算方法即相关分形维数进行了讨论,发现其对信号幅值的变化反映敏感.为满足分析的需要,进一步提出了一种对信号瞬态分形特征进行分析的方法,并将此技术用于实际故障的诊断过程.实践证明,文中提出的信号瞬态分形特征分析技术完全可以对机械信号的瞬态幅值变化信息进行准确提取,且具有计算量小、方便实用等特点,有望在机械故障的诊断实践中得以推广应用.     

弹性管阻抗测量标准样件的设计研究

本文通过阻抗测试平台对试件阻抗限值的要求,以及弹性管标准样件机械阻抗和声阻抗的解析表达式及相关因素对阻抗影响的参数化研究,提出了标准样件具体设计的建议.所给出的计算公式和结果可作为实际阻抗测量的比较依据.     

船舶水下噪声研究三十年的基本进展及若干前沿基础问题

三十年来,船舶水下噪声研究取得了显著的进展,同时也面临新的需求和挑战。文章从船体结构振动和声辐射、低噪声设备、管路系统振动和噪声、隔振及声振隔离方法、声学材料和元器件、推进器及推进轴系声学特性、水动力噪声、声呐自噪声、声目标强度、声学测量方法等十个方面,简要回顾和梳理了船舶水下噪声研究取得的主要进展及进一步的发展方向,并提出了若干前沿的基础性问题。     

二维低噪声风洞设计

湍流边界层脉动压力谱是水动力噪声预报的重要输入参数.为满足湍流边界层脉动压力测试需求,设计并建造了二维低噪声风洞.风洞设计从流体动力学和声学2方面考虑.流体动力学设计既需要满足流速要求,又需要降低试验段湍流度,提高流动稳定性;声学设计从洞壁隔声,洞体内部消声以及减振3个方面考虑,专门设计了声流式消声器、微穿孔消声器及消声弯头用于降低试验段噪声.二维低噪声风洞建成后有效进行了湍流边界层脉动压力测试.     

基于频谱分析的汽轮发电机组振源诊断

采用频谱分析技术对某型船用汽轮发电机组进行振源诊断。分析结果表明汽轮机的振动对整个机组有较大影响,指出机组轴系的不对中和轴系动平衡的变化是产生低频特征频率的主要原因。对部分特征频率的传递路径进行分析并给出改进建议。     

声纳脉冲抑制的技术研究

针对声纳设备工作过程中,如果同时接收到噪声目标信号和声纳脉冲信号,脉冲信号对噪声工作方式而言是干扰信号,直接影响对噪声目标信号的检测和跟踪,影响了声纳正常功能的发挥。围绕这个问题,提出了应用全数字自适应线谱抵消技术实现对脉冲干扰进行抑制的技术研究。