基于矩阵特征分解的水下声源匹配场定位

水下声源定位问题是水声信号处理领域的重点和难点,基于计算声场和接收声场相关性辨识目标距离、深度的匹配场定位方法具有广泛应用。针对Bartlett处理器宽容性好但分辨率低、最小方差处理器分辨率高但对失配敏感的问题,将空间谱估计中基于矩阵空间特征分解的目标定向算法引入匹配场定位。对水下单声源定位、双声源定位、环境失配处理等条件,对比3种定位算法的性能。仿真数据表明,与Bartlett处理器相比,基于矩阵空间特征分解的定位方法具有更高的目标定位准确度。与最小方差处理器相比,该方法在双声源定位时能够分辨相近声源,尤其对深度辨识更准确。实验数据表明,基于矩阵空间特征分解的处理器能够实现表面强干扰条件下的水下弱目标定位。     

乘用车操稳转向性能指标分解技术应用研究

车辆动力学性能开发包括性能目标设定、目标分解、优化设计、底盘调校,逐渐向目标达成逼近,开发结束后实现目标达成。性能目标分解即指标分解,用简单有物理意义的理论公式关联整车指标与总成指标,将整车的客观性能指标分解至系统特性,是整车性能目标达成的关键环节,在性能开发中承上启下,是各主机厂的核心技术。性能指标分解正常在车辆开发初期,用于指标分解的模型应采用尽可能少的建模参数,建模分析迅速且模型能明确表达系统参数对整车性能的影响规律。ADAMS或CarSim模型,由于模型结构过于复杂,不适用于车辆性能的指标分解。本文建立了用于性能指标分解的模型,并基于此模型研究底盘动力学操稳转向性能指标的分解及应用方法,为车辆动力学性能开发工作提供理论指导。     

基于区间二型神经模糊系统的轨道电路故障诊断

针对目前铁路现场对轨道电路故障的判别仍然采用阈值法导致维护效率偏低的问题,提出将神经网络与模糊逻辑相结合,构建区间二型神经模糊系统(interval type-2 neural-fuzzy system,IT2NFS),通过诊断模型实现对轨道电路故障模式的智能识别.首先通过结构识别建立初步的网络结构,采用均匀设计方法生...     

采用双互易边界元法进行三维声场特征值分析的近似函数研究

该文对应用双互易边界元法进行三维声场特征值分析时所用的近似函数进行了研究和讨论.分别以RBF函数、TPS函数和扩展的RBF和TPS函数作为近似函数对一长方体封闭空间声特征值进行了计算.计算结果表明:TPS函数得出的结果与其它函数相比是比较精确的,且收敛速度较快,但高次的TPS函数并没有显示出优势;TPS函数、扩展的TPS函数和RBF函数对于域内点的选取不太敏感.     

格区间值Fuzzy集的分解定理(Ⅰ)

对格区间值Fuzzy集作了进一步的研究,分别给出了[λ1,λ2]、(λ1,λ2]、[λ1,λ2)、(λ1,λ2)上的下截集、上截集、下重截集和上重截集的新的定义及一种新的闭区间与格区间值Fuzzy集的运算,并给出了与此相应的四条重要的分解定理.     

我国出口信用保险与出口贸易关系的实证分析

运用计量经济学中的协整分析和向量自回归模型,选取我国1989—2011年的贸易出口额和出口信用保险额年度数据进行实证分析.结果表明,出口信用保险是出口贸易的 Granger原因,且彼此之间存在长期的动态关系,同时出口信用保险对出口贸易有正的产出弹性,但是方差分解分析显示出口信用保险对出口贸易的贡献率还不是太高.因此,我国政府应加大对出口信用保险的扶持力度,促进我国出口贸易健康、持续发展.     

基于矢量阵的鲁棒自适应舰船噪声检测算法研究

稳健Capon波束形成算法直接将自适应对角元加载因子的计算与导向矢量的误差联系起来,易于实际操作,避免了其他算法计算加载量时的随意性。文章针对长线阵声纳检测近距离快速移动目标时观测数据不充分的问题,提出了一种基于矢量阵的改进稳健Capon波束形成算法。算法对数据矩阵进行奇异值分解,避免了求取不满秩的协方差矩阵,且减少了运算量及存储量。该算法对导向向量失配不敏感,且能有效地对快速移动的目标进行方位估计。最后通过仿真结果和海试试验数据处理验证了算法的有效性。     

利用经验模态分解-最小均方算法进行舰船辐射噪声仿真信号线谱分析

舰船等海上作业平台会产生各种各样的振动,这些船体上的振动以辐射的方式传入海水中,形成舰船辐射噪声,分析和提取舰船辐射噪声信号在军事领域和海洋探测领域等具有重要意义。本文在小波变换处理噪声信号的基础上,利用经验模态分解-最小均方算法对舰船辐射噪声进行仿真信号线谱分析,取得良好的降噪效果。     

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。     

基于功率曲线时域特征和变分模态分解的S700K转辙机运行状态诊断算法

根据S700K转辙机动作功率曲线非线性、非平稳、能充分反映转辙机不同状态信息的特点,提出基于功率曲线时域特征和变分模态分解、排列熵和模糊聚类分析的S700K转辙机全周期状态诊断算法。获取典型功率曲线,计算其有效值、峰值因子和峭度因子作为时域特征值,用于描述功率曲线能量特征、冲击特性及概率密度;为弥补曲线类型中时域特征值差异不明显的特征表征,采用变分模态分解将功率曲线分解成具有不同频率特性的模态函数,计算不同模态函数的排列熵得到4个频域特征值;将时、频域共计7个特征值作为运行状态特征集,使用模糊聚类算法对特征集进行运行状态诊断,得到S700K转辙机的运行状态（正常、亚健康、故障和严重故障）。实例应用结果表明：对选取的60组曲线,本文算法诊断正确率为98.33%;故障库为30条曲线时,程序运行时间不超过1.3 s;采用该算法,无须对模型进行训练,便能准确有效地诊断S700K转辙机运行状态,适合S700K转辙机样本少的特点。