基于经验模式分解的广义互相关时延估计

提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的广义互相关时延估计方法,用来解决信号非稳态且采集信号的各个通道间存在相关性噪声的条件下如何提高时延估计精度的问题.利用EMD处理非稳态、非线性信号具有良好的自适应性的特点,将声信号分解为多个本征模态函数(Intrinsic ModeFunction,IMF),然后对相应的IMF进行互相关获得多尺度时延值.针对多个时延值不相等的问题,给出了选择精确时延的频谱一致性和时延矢量匹配两个准则,提高了该方法的实用性;并将这一理论应用于声阵列对声源的定位.试验证明:该方法能够在信号非稳态且采集信号的各个通道间存在相关性噪声条件下实现时延的精确估计,并提高了定位精度和时延估计的稳健性.     

浅谈城镇污水处理厂曝气池伸缩缝渗漏水处理措施

对城镇污水处理厂曝气池伸缩缝和止水带进行了概述,并以实例说明了伸缩缝渗漏水的处理方法。     

反直升机智能雷射击诸元计算

从现代火控理论出发，分析了反直升机智能雷武器系统射击诸元的计算方法。建立了适合反直升机智能雷的命中方程并用收敛快、精度高的改进牛顿搜索法求解命中方程，计算出智能雷的射击诸元。同时给出了移动角速率计算方法，近似求解射击诸元。     

微机在导爆管爆速测试中的应用

文中介绍一种微机应用于塑料导爆管中的测试情况，叙述了微机自动测速卡的工作原理，爆速测试方法，分析了产生的原因。     

防御工事内、外爆炸冲击波测试方法的研究

介绍了野外爆炸冲击波的测试方法，测试系统的组成，最大冲击波压力的计算方法及应用     

多传感器声目标识别的研究

介绍了声目标的各种识别方法，将Dempster-Shafer证据推理的基本理论应用到声目标的识别中。用质量函数构造基本概率赋值函数，给出了在n次扫描情况下，累积质量函数的融合公式并给出了识别目标的决策方法。通过实例计算可以看出，该方法可以提高对声目标识别的准确性。     

运动声阵列跟踪系统坐标模型研究

为了研究运动声阵列跟踪系统的非线性及坐标模型之间的耦合问题,设计了三维运动声阵列的结构模型,分析了声阵列跟踪系统的状态参数;建立了运动声阵列系统的坐标模型,讨论了坐标模型之间的转换关系,确定了输出声阵列观测信息的坐标模型;以目标在匀加速及匀速转弯状态下,建立了运动声阵列笛卡尔坐标模型,分析了模型的非线性因素;基于状态空间的变换方法,建立了运动声阵列的修正极坐标模型,为进一步研究运动声阵列跟踪系统的跟踪算法奠定了理论基础。     

基于遗传算法辨识炸药JWL状态方程参数的研究

为了准确方便地获取炸药爆轰产物JWL(Jones-Wilkins-Lee)状态方程参数,提出了一种基于遗传算法和圆筒能量模型辨识CHNO型炸药爆轰产物JWL状态方程参数的方法。相比于传统的圆筒试验法,该方法极大地降低了获取炸药JWL参数的成本,只需已知炸药的初始密度和爆速便可确定JWL状态方程参数。采用该方法辨识得到了4种常用炸药的JWL状态方程参数,结果表明：辨识得到的4条JWL状态方程的P-V曲线和标准JWL状态方程的P-V曲线偏差较小,且决定系数均大于0.99;数值仿真结果表明采用辨识参数和标准参数计算得到的圆筒外壁径向位移曲线接近,证明了遗传算法辨识JWL状态方程参数的有效性和高精度。     

一种增强的谱幅值调制方法及其在复杂干扰下滚动轴承故障诊断中的应用

谱幅值调制（Spectral Amplitude Modulation,SAM）作为一个经验的和自动的非线性滤波方法,可以有效地识别滚动轴承故障信息。然而,当滚动轴承故障信号中含有复杂干扰成分时,SAM 中的故障特征频率会变得模糊,甚至难以识别。针对上述问题,提出了一种增强谱幅值调制方法（Enhanced Spectral Amplitude Modulation,eSAM）,通过修正信号平方包络的无偏自相关代替修正信号的平方包络来生成 SAM。通过自相关处理,进一步降低由于非线性滤波过程产生的不相关随机噪声干扰,从而提高了 SAM 方法的稳定性。通过一组仿真信号、一组齿轮箱轴承实验信号和不同运行工况下的高速列车轴箱轴承实验信号进行了验证,结果表明该方法可以有效降低复杂干扰的影响,提取出的故障特征更加明显,通过与 SAM 方法和传统峭度图方法对比,证明了该方法的优越性。     

噪声相关条件下多传声器时延多尺度估计

提出一种基于小波分解的多尺度时延估计方法,解决非稳态、有色噪声且通道间噪声存在相关性的条件下提高时延估计精度问题,并把这一理论应用于声阵列对声源的定位.利用小波良好的时间-频率分解性能将非稳态信号分解为多个稳态信号,同一尺度内进行互相关获得多尺度时延值,并证明了小波分解不会改变信号之间的固有时延值.针对不同尺度内时延值不一致、无法识别出正确时延值这一问题,提出用三传声器之间时延匹配关系消除噪声相关性,来识别正确时延,从而实现非稳态、噪声相关条件下的时延估计.最后通过正四方形声阵列试验检验了该方法,试验证明:该方法不但提高了识别率、细化和突出了相关函数的波峰,还提高了时延估计的稳定性和精度.