利用NSCT循环抽样进行水声图像去噪

在海上军事及海底探测领域,基于声呐图像的识别应用越来越多。但是声呐图像混入了多种海上噪声,在图像对比时首先需要去除噪声。NSCT是一种基于拉普拉斯逆变换的滤波方法,对于海上声呐图像首先按照周期进行循环抽样,然后利用NSCT变换得到图像边缘系数,再通过滤波平移对噪声进行去除。本文在研究声呐图像及海上噪声特性的基础上,利用NSCT滤波算法对其进行去噪处理,得到空域平均后的去噪图像,并给出仿真结果。     

船体表面缺陷检测系统研究

首先利用小波变换对船体表面的灰度图像进行特征提取,得到待检测船体表面的六维小波特征矢量;然后根据最小二乘支持向量机,采用逐级分类的方式进行舰船船体表面质量检测;最后通过实验可知,采用中值滤波进行预处理后的识别率要高于采用均值滤波。     

小波变换下舰船辐射噪声特征提取

在海洋环境中,舰船辐射噪声由于其特殊性,很容易被敌方的设备侦测到,这对舰船的航行安全构成了很大的威胁。在辐射噪声中,包含船只机舱的发动机振动噪声、螺旋桨噪声,还有其他一些舰载设备的电磁辐射噪声。本文采用小波算法对复杂的舰船辐射噪声进行特征提取,并通过一定的变换算法,将所获得的噪声功率谱进行过滤,从而提取出所需要的噪声谱图像,通过此图像,科研人员能够有效分析出噪声的来源。最后进行仿真实验,结果说明该小波变换算法能够对舰船的辐射噪声作有效的分辨,这对于舰船减低辐射噪声具有很大的参考价值。     

基于小波包汽轮机货油泵振动信号仿真分析

文章通过小波包分析方法对汽轮机货油泵信号进行仿真分析验证,对信号进行时域信号分析,基于振动信号的小波包特征提取,得出故障频率特征,进而可以分析判定故障的存在,验证小波包分析对故障特征量提取的有效性。     

小波分析在船舶测试信号中的算法研究

获得精准的船舶测试信号对于保障船舶航行安全非常重要。本文将小波分析应用于船舶测试信号去噪处理中,在处理的过程中详细的阐述了阈值的选择以及小波去噪的实现步骤。最后利用不同的小波系对获取到的含有高斯白噪声的VLCC振动信号进行去噪处理,并通过信噪比的评价得到处理效果较好的母小波函数。     

噪声源信号的高阶谱分析

为实现船舶噪声干扰信号的分离,本文以某船舶噪声信号为研究对象,采用高阶谱分析技术对其进行特征分析。通过特征值排序方法以及协方差分析理论确定噪声主频率入射方向,并结合小波变换技术对其频率响应特性进行匹配,有效实现干扰信号的分离。     

海上航行中的行程传感器电磁干扰信号抑制算法研究

保证船舶电子设备的正常运作是现代船舶业发展中的重要课题,船舶中传感器输出信号的精确度对于船舶安全行驶是至关重要的。本文利用小波降噪来抑制行程传感器电磁干扰信号,最后通过实验来获取小波分解层数,并且确定阈值函数。实验结果表明,经过小波去噪后,信号的误差非常小,系统的稳定性得以提高。     

基于PLC的模糊频载调节器设计

介绍可编程序控制器(PLC)实现船舶电站模糊调频调载的软硬件实现方法,采用离线计算、在线查表的方法在PLC上实现模糊控制,利用硬件在环仿真进行试验研究,结果表明,智能频载控制器具有较好的稳、动态性能。     

基于小波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法研究

针对混合动力汽车(HEV)行驶状况(道路坡度和整车载荷)变化难以有效识别,导致驱动系统控制策略不能有效满足驾驶员意图问题,以混联式HEV为研究对象,提出了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法。首先建立了汽车行驶状况辨识模型,采用最小二乘法确立了优化目标函数,其次研究了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识原理,最后进行了行驶状况粒子群智能算法辨识试验。在采集实车数据的基础上,对实车数据进行小波滤波,并运用行驶状况辨识方法对道路坡度和整车载荷进行了辨识,并对辨识结果进行小波滤波,结果表明,试验工况下整车载荷辨识的相对误差绝对平均值为2.71%,道路坡度辨识的相对误差绝对平均值为3.85%,验证了所提出方法的有效性。     

一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法

为有效提取柴油机缸盖振动信号失火故障特征,提出一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法。首先根据柴油机燃烧过程与配气相位的关系对信号进行等角度重采样,然后利用广义S变换对信号进行消噪处理,并按工作循环将信号的周期性瞬态特征进行同步增强。通过仿真信号验证和某柴油机缸盖振动信号的实例应用,结果表明,此方法能有效地提取柴油机缸盖振动信号的失火故障特征,实现失火故障的准确诊断。