利用小波包分析进行雷达图像消噪研究

针对船用雷达图像消噪问题,提出了应用小波包分析算法对雷达图像进行消噪处理.小波包分析算法对上一层的低频部分和高频部分同时进行细分,具有更为精确的局部分析能力.本文对小波包分析进行了改进,解决了频率混叠问题,其消噪效果更佳,具有更为广泛的应用价值.     

火灾下钢筋混凝土板的温度场分析

研究了火灾下钢筋混凝土板内的温度场的分布,根据热力学原理,采用傅里叶变换法,在适当的简化假定之后,推导出求解火灾下钢筋混凝土板内温度场的计算公式,并编制了计算程序。将程序计算结果和试验数据进行了对比,两者吻合较好,表明方法具有较高的精度。通过该程序的计算可方便地绘制钢筋混凝土板内的温升曲线,并可为进一步开展高温下钢筋混凝土板的受力性能分析提供依据。     

应用小波变换检测噪声中的信号

研究了基于小波变换的信号检测问题,提出了多分辨似然比的概述,表明对检测问题存在一些特定的时频空间,在其中信号的大部分能量得到保存,而噪声能量很快减少,因此应用小波变换,通过对特定的时频空间的似然比分析较容易判断噪声是否存在信号。     

正弦脉宽调制的实时实现

介绍了一种基于ＳＰＷＭ图形的生成和存储技术,设计了ＳＰＷＭ生成程序及谐波分析程度。将这种技术用于能源变换系统,实现了无时间滞后的ＳＰＷＭ工作方式,实验验证了这种技术的可行性。     

基于小波变换的纹理边缘检测方法

根据Ｍａｌａｔ多尺度边缘检测原理和纹理图像的局部特征,推广了Ｍａｌａｔ多尺度边缘检测算法．这个推广算法不仅适用于一般图像的边缘检测,而且还可用来提取纹理图像的边缘．     

多变光照下的无人船图像模糊纹理光点定位识别

采用当前方法对无人船图像进行识别时,没有对无人船图像进行预处理,导致识别效果差、识别效率低、识别率低。为此,提出多变光照下的无人船图像模糊纹理光点定位识别方法。首先,以Lambertian模型为基础,构建LTV模型,利用该模型对多变光照归一化,提高整体的识别效果;然后,通过K-L变换原理对无人船图像实行降维处理,在计算繁琐度降低的同时提高所提方法的识别率。最后,利用小波变换法对图像进行积分投影,提取图像中的无人船区域,并对提取后的无人船区域进行梯度增加,丰富局部特征,通过CS-LBP算子提取无人船图像的纹理特征,实现无人船图像模糊纹理光点定位识别。实验对比结果表明,所提方法的识别效果更好、识别效率更高。     

基于相位特征增强的低对比度磨损车道标线提取方法

为解决磨损车道标线在光照不均、对比度低情况下检测与识别不完整问题,通过一种基于相位特征增强的低对比度磨损车道标线识别方法,研究了低对比度下磨损车道标线在部分直线不清晰下的相位特征提取弱能量信息,以利于Hough变换提取标线的直线信息。结果表明：提出方法对光照不均匀、低对比度且磨损情况下的车道标线边缘提取效果较好。可见对磨损或有缺失的车道线标线解析其相位特征并结合Hough变换的鲁棒性能解决车道线检测与识别的不完整问题。     

车辆传动系统变参小波流形融合故障诊断方法

应用流形学习方法非线性融合信号在不同小波参数下中央尺度对应的小波包络,研究了强背景噪声下车辆传动系统振动信号故障瞬态脉冲包络的有效提取问题,并与传统信号时频分解方法进行了对比研究;采用不同小波参数对振动信号进行连续小波变换,提取了每组参数下中央尺度上的小波包络;采用基尼指数选择若干包含故障瞬态脉冲信息的小波包络,构造了高维小波包络矩阵;采用局部切空间排列算法对高维小波包络进行流形融合,获得了反映故障瞬态脉冲包络本质结构的小波包络流形;为了验证所提方法的有效性和优越性,采用不同方法对轨道车辆轮对轴承和汽车变速齿轮箱的故障振动信号进行了对比分析。研究结果表明:在分析轴承外圈故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高27.32%以上;在分析齿轮磨损故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高26.74%以上。可见,所提方法通过综合具有不同形态的变参小波包络,可以在无需优化小波参数情况下,对车辆传动系统中的不同关键部件故障振动信号具有较好的自适应性,提取的故障脉冲包络中的带内噪声少,故障脉冲特性明显,容易识别其频谱中的故障特征频率,是检测车辆传动系统故障的一种有效方法。      

既有线列车荷载下大悬臂转体桥动力响应研究

研究目的:随着我国“交通强国”战略的进一步推进,交通建设中交叉线路越来越多,转体桥梁的施工形式使用越来越频繁。转体桥梁广泛应用于跨越已有铁路的工程建设中,但目前对于转体桥梁在既有铁路列车荷载下的结构振动空间响应规律和传递机制的研究相对较少。本文以石嘴山特大桥(637号墩、638号墩)为依托,利用振动加速度传感器测试在仅球铰接触且大悬臂状态下,转体桥受普速列车荷载下结构响应数据,对转体桥梁结构的动态加速度响应、动态位移响应及加速度时程信号的振动希尔伯特能量谱进行分析。研究结论:(1)在既有线普速列车荷载下转体桥梁下承台要先于上承台达到竖向加速度峰值点,且其峰值大于上承台;(2)结构加速度幅值在转体桥梁梁体向梁端的传递过程中出现放大现象,且加速度时程曲线会出现“往复式”波动,表明振动波与固有频率发生共振,加速度响应峰值分布曲线在空间上呈“V”形对称分布;(3)桥梁梁端产生的动态竖向位移响应相对较大,梁体各测点的竖向位移响应峰值呈现“W”形对称分布;(4)转体球铰对振动波的中、高频段具有明显的滤波减振作用;(5)振动波在梁端出现了较为明显的驻波效应,且中、高频段的振动波衰减较快,低频段的振动...     

基于累计特征提取和RCNN的滚动轴承剩余使用寿命预测

对轴承振动信号的累计特征进行提取,在此基础上提出基于循环卷积神经网络(Recurrent Convolutional Neural Network,RCNN)的滚动轴承剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测模型。该预测模型通过构建循环卷积层增强神经网络对时间依赖性的学习,通过变分推理量化RUL预测中RCNN的不确定性。通过试验将基于RCNN的滚动轴承RUL预测模型与回归预测模型的预测结果相对比,验证该基于RCNN的预测模型的有效性。