基于WATV去噪的冲击特征提取方法在高速列车轴承故障诊断中的应用

提取高速列车轴承故障振动信号中的冲击特征,可以有效地对其进行故障诊断。利用"小波-全变差(Wavelet-Total Variation,WATV)"算法能够对信号进行稀疏引导的特点,提出了基于WATV去噪的冲击特征提取方法。该算法针对含噪声冲击特征的提取问题构建了目标优化函数,该函数融合了冲击特征的保真度度量算子以及惩罚因子。利用凸优化理论可对目标函数进行求解,从而增强信号在小波域和时域的稀疏性,使得特征提取结果最优化。通过构造一仿真信号对WATV算法的有效性进行了验证,并将该方法应用于高速列车齿轮箱轴承故障诊断中。结果表明,该方法能够很好地提取出信号中的冲击特征,并且频谱中的故障表征明显,能够有效地应用于高速列车轴承故障诊断中。     

高层次工艺规划前置处理接口技术

根据并行工程的基本原理,提出了一种基于完整设计信息的高层次工艺规划原型系统.该原型系统以完整的三维设计模型为信息源,因此需开发完善的前置信息处理接口,以获取有效的设计信息并将其转化为制造时工艺分析能直接使用的制造信息.前置处理接口中的设计模型信息提取接口用三维CAD软件的二次开发技术提取完整的零件结构信息;制造特征映射接口用三维特征识别和映射技术将提取的设计信息转换为制造模型.两个接口程序集成后,可获得零件的制造特征树和制造模型信息库,有效地支持HLPP.     

道路地形动态三维可视化及相关属性查询研究

采用CDT理论建立道路与地形整体模型,并转化成格网模型进行三维显示;采用小波算法对格网地形模型进行简化,成功应用在道路三维场景实时浏览中;根据OpenGL技术原理,解决了三维空间数据与地物属性数据库的连接;在三维空间中,通过鼠标点击获取三维空间目标,再从地物属性数据库中返回此目标的属性数据,供设计者参考.     

基于小波域隐马尔可夫树模型的多光谱遥感影像纹理分割技术研究

遥感图像纹理信息丰富，需要进行有效的纹理特征描述．小波域隐马尔可夫树（HMT）模型提供了一种有效的纹理特征提取方法．简述了HMT模型及分割思想，并在此基础上针对多光谱遥感图像，探索更好的纹理描述方法．通过适当的数学变换，得到多光谱遥感影像在不同角度下的描述：H—S—I分量和最大主成分分量．研究比较各分量特性并应用HMT模型，得到不同分量下纹理分割结果．实验表明，利用多光谱信息可有效地提高分割质量。     

基于MATPCA方法的混凝土表观缺陷识别研究

以混凝土表观缺陷为对象,研究用图像处理和模式识别技术来实现表观缺陷的检测和识别,重点在混凝土外观缺陷图像的特征提取和设计有效、可靠的分类器,实现缺陷的准确分类.基于矩阵的主分量分析（MATPCA）是统计学中分析数据的一种有效的方法,它可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间,因而可以用于数据的特征提取及压缩等.将MATPCA法应用于混凝土表观缺陷识别系统的特征提取层,并在MATLAB中实现特征的提取,较好地满足识别层的输入要求;而在系统的识别层,研究BP神经网络方法取得了较好的实验效果.     

城市轨道交通标准车站公共区布局模式研究

首先对研究对象进行定义和界定,通过分析占比较大的标准车站公共区常规布置模式存在问题,从客流特征和人类行为心理影响因素出发,得出影响公共区布局优劣的关键因素,在于增加有效进站点选择和提高服务水平,并提出针对较大客流、较小客流及较大进站客流这3种客流特征所对应的车站空间布局模式解决方案,从规模、空间、功能、结构等方面分析其主要布局特征和优劣。尤其是针对目前国内地铁愈加普遍的安检要求,从运营安全出发,分析应具有的公共区布局特征。通过分析,明确地铁标准车站通用标准设计应具有的基本属性。     

铁道车辆用离心沉淀式机械过滤器结构优化研究

对铁道车辆目前常用的离心沉淀式机械过滤器的流动阻力特性和过滤效率进行了分析,在此基础上提出了新型结构形式的机械过滤器,并借助计算流体力学(CFD)软件和试验测试2种研究方式,对新型过滤器的阻力特性和过滤效率进行了对比.结果表明,改进结构后的c型过滤器具有较为优良的性能.     

SLG6140HH型客车设计

论述SLG6140HH型客车的造型特点、车身结构特点及主要技术参数。     

基于小波变换与支持向量机的舰船水压信号检测方法

采用小波变换与支持向量机相结合对舰船水压场信号建立检测模型.该方法通过对海浪信号进行小波分解并对某一特定低频频段信号重构,利用支持向量机对重构信号建立预测模型,预测误差值作为特征值对舰船水压信号进行检测.通过检测验算表明此方法的有效性,特别是在低信噪比情况下,仍能较好地检测到目标信号.     

基于多分辨率近似熵的发动机声信号特征提取

介绍了近似熵的概念、主要特点及其快速算法,在分析了小波包与近似熵原理的基础上,提出了一种多分辨率近似熵的特征提取方法,并且讨论了近似熵值计算中3个参数的选择原则,其后对发动机声信号进行了分析处理,通过对比正常状态与故障状态共8种工况下的小波包3层分解后各节点的近似熵值,确定出了故障的特征频带,根据近似熵在敏感频带内的变化有效提取出发动机故障特征,从而实现了对发动机状态的监测与诊断。试验结果也证明了近似熵在分析复杂信号特征方面具有很强的能力,在判别机械设备运行状况方面具有很好的效果。