K值优化的VMD在轴承故障诊断中的应用

由于机械设备实际运行状态下环境噪声的影响,轴承早期非平稳振动信号的故障特征难以有效提取。为此,将K值优化的变分模态分解引入轴承的早期故障诊断方法中。首先利用小波包降噪法对轴承实际振动信号进行降噪;然后利用K值优化的VMD算法,通过合理设置参数K,将降噪信号分解为若干本征模态分量,利用峭度值选取最佳分量;最后提取最佳分量的样本熵和排列熵组成特征向量,利用模糊C聚类识别轴承的故障类型。实验结果表明,该方法避免了信号的过分解,能有效提取振动信号特征,实现轴承的早期故障诊断。     

矿用带式输送机驱动滚筒轴承振动信号降噪方法

针对现有振动信号降噪方法中经验模态分解存在模态混叠、独立分量分析要求采集的振动信号数不少于源信号数等问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和快速独立分量分析(FastICA)的矿用带式输送机驱动滚筒轴承振动信号降噪方法。首先,通过EEMD算法对采集的振动信号进行分解,得到若干不同尺度的包含故障特征频率的本征模态函数(IMF)分量;然后,基于相关系数对IMF分量进行重构,得到特征信号和虚拟噪声信号,将重构的特征信号和虚拟噪声信号组成输入矩阵,并作为FastICA算法的输入;最后,利用FastICA算法实现信号与噪声分离,达到信号降噪的目的。实验结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于变分模态分解和高阶统计量的梯级故障诊断研究

自动扶梯是地铁车站内必不可少的大型公共交通设备,一旦发生故障,小则影响运营,大则引发安全事故;梯级作为自动扶梯的重要结构部位,其固定螺栓松动必然会导致自动扶梯运行异常;针对梯级振动信号故障特征难以提取的问题,提出了变分模态分解(VMD)和高阶统计量(HOS)联合来对自动扶梯故障特征提取;该方法首先对原始振动信号进行VMD分解,得到K个固有模态分量(IMF);然后对主IMF分量进行奇异值分解(SVD)降噪,对去噪后的主IMF分量进行重构得到新的信号;最后通过高阶统计量对新的信号故障特征提取,并利用随机森林分类算法对三类不同的振动信号样本进行分类识别,确定梯级振动故障类型;实验结果表明,该方法可以有效地提取故障特征,实现故障诊断与分类。     

覆冰导线振动数据降噪及状态识别

为准确识别输电线路覆冰运动状态,提出基于SSA-VMD和E-KL散度的覆冰导线振动数据降噪及状态识别的方法。首先利用微惯性测量组合(MIMU)采集导线运动三轴加速度和三轴角速度原始振动数据,构建排列熵、包络熵和相关系数结合的适应度函数,利用麻雀搜索算法(SSA)优化变分模态分解(VMD)参数。用优化后的变分模态分解方法将真实振动信号与噪声分离,选取真实振动信号重构信号,完成振动信号降噪预处理,并通过仿真实验验证降噪算法对覆冰导线振动数据的适用性。搭建覆冰导线模拟系统采集数据,降噪处理后计算导线各维能量,构建E-KL散度对覆冰导线状态识别,估计覆冰导线幅值和频率变异程度。实验结果表明可有效识别覆冰导线状态并进行幅频估计。     

基于VMD和CWT的MEMS陀螺仪输出降噪研究

针对MEMS陀螺仪信号噪声的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和连续小波变换(CWT)相结合的去噪方法.方法 首先利用VMD算法将MEMS陀螺仪信号分解成若干不同频率的本征模态分量 (IMF),有效的抑制了LMD分解中存在的模态混叠现象和端点效应等问题,经过信号重构之后,再用CWT算法进行二次去噪处理,分离出有效的低频信号.将上述方法应用到实际工程中,并与传统的VMD去噪和传统的CWT去噪方法作对比,实验结果表明VMD和CWT联合降噪方法可以有效地去除MEMS陀螺仪输出信号中的噪声,对改善MEMS陀螺仪零偏稳定性有着较好的作用,为工程中解决MEMS陀螺仪降噪问题提供了新思路.     

基于CEEMD-VMD-SIST算法的sEMG信号降噪方法

实验研究表明,在基于表面肌电信号的手势识别中,由于噪声的存在,识别精度会大大降低;然而,传统的去噪方法由于对高频部分分解不当或模态混叠等问题暴露出缺点;针对传统表面肌电(sEMG)信号降噪方法对高频部分分解不当或频率混叠而导致降噪效果不佳,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)与变分模态分解(VMD)的滑动区间软阈值(SIST)降噪组合算法(CEEMD-VMD-SIST);首先,通过CEEMD将含噪信号分解为从高频到低频的多个不同本征模态函数(IMF),并根据自相关系数客观界定信号的模态分量范围;然后,对选中的模态分量采用VMD的滑动区间软阈值方法进行分解降噪并与部分剩余模态分量进行重构;实验表明,在不同信噪比下,所提算法的降噪性能与传统降噪方法相比,信噪比与均方根误差均有明显改善,可以更大程度上保留信号的有用信息。     

基于VMD和小波分析的电能扰动信号去噪算法

为了提高检测电能扰动信号特征的精度,抑制混杂噪声的干扰,提出将变分模态分解(VMD)结合小波阈值的去噪算法。首先利用Hilbert变换对扰动信号进行频谱分析,通过计算平均瞬时频率值,确定分解的模态个数;然后将含噪信号进行VMD分解,筛选部分模态分量重构信号;最后通过小波阈值法去除重构信号的残余噪声。与现有算法去噪效果对比,实验结果表明:提出的去噪算法效果良好,能够更好保留扰动期间信号的特征信息。     

基于VMD方法的混凝土缺陷超声成像噪声处理研究

时间反演多信号分类(TR-MUSIC)算法进行混凝土结构缺陷超声成像,能够在激励超声频率不改变,保证探测深度的情况下,打破衍射限制,实现超分辨率成像;但此方法的缺点是极易受到噪声的干扰,在成像划分信号子空间与噪声子空间过程,产生附加奇异值,影响超声成像的精度和准确性;为进一步提高TR-MUSIC超声成像的质量和稳定性,抑制噪声对成像的干扰,提出一种基于变模态分解(VMD)的噪声处理方式,该方法首先对VMD分解后的变模态分量采用能量熵和重心熵结合的方式来确定信号频谱形态发散和能量分布不均的噪声分量,对噪声分量采用小波阈值降噪方法处理,然后将降噪后的噪声分量和其他分量进行最小二乘平滑滤波并重构;改善后的信号进行反演成像,提高了信号子空间和噪声子空间对应奇异值大小的区分度,再通过设定阈值方式进行划分,提高了成像分辨率,抑制了由噪声引起的伪像问题。     

基于变分模态分解和混沌麻雀搜索算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号中的故障特征难以提取的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和混沌麻雀搜索算法(CSSA)优化支持向量机(SVM)的故障诊断方法.首先,利用VMD处理滚动轴承信号,提取本征模态分量(IMF)的能量谱和能量熵作为故障特征向量;其次,通过引入改进Tent混沌映射和自适应t分布策略,加入边界探索和警戒解除机制,对麻雀搜索算法(SSA)进行改进;最后,采用CSSA-SVM模型进行滚动轴承故障的识别和诊断.实验结果表明,CSSA-SVM模型能够有效识别滚动轴承的故障类型,拥有更高的诊断精度.     

基于变分模态分解与最小熵解卷积的齿轮故障诊断

为了准确地进行齿轮故障诊断,结合变分模态分解和最小熵解卷积,给出了一种新的故障诊断方法。首先,以包含啮合频率的分量的包络峭度最大作为原则,确定变分模态分解的分量个数;然后,将齿轮振动信号运用变分模态分解,得到多个分量;选取包含啮合频率的分量作为敏感分量;接着,应用最小熵解卷积,将敏感分量降噪;最后,应用包络分析技术进行故障诊断。通过齿轮断齿故障振动数据的分析,验证了方法的有效性。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议，适用于各种分布式控制系统。在实时应用中，标准的CAN协议使用静态优先级算法，对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后，提出了一种基于指数分配方式的MTS算法，在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

基于C_nV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。