基于PCA-BP神经网络的装甲车辆柴油机状态评估

针对装甲车辆柴油机摩托小时不能真实反映实际技术状况的问题,通过提取气缸压缩压力、加速时间、减速时间、供油提前角、振动能量和平均燃油流量等状态参数,运用主成分分析和BP神经网络相结合的方法构建了一种柴油机状态评估模型;该模型首先利用主成分分析方法将多个参数简化为两个综合参数,并根据综合参数的散点图对柴油机的状态进行初步划分,得到BP神经网络的训练数据;最后通过建立BP神经网络进行状态评估;评估结果表明,该模型准确度高,具有较好的应用和推广价值。     

基于梯度投影法的电子稳像算法

灰度投影法在灰度值单一、对比度差的图像序列中的运动估计不精准,易造成误差。针对该问题,提出一种基于梯度投影法的电子稳像算法。该算法根据梯度帧内变化剧烈、帧间变化稳定、梯度投影曲线变化明显等特点,利用图像的梯度分布情况进行运动估计。实验结果表明,该算法可提高微光图像序列的帧间运动估计精度。     

一种改进的全局光流估计方法

基于光流基本约束和平滑性约束条件的Horn-Schunck光流场佑计算法是图像运动估计的重要方法。但是,该方法存在在梯度值较小处运动参数估计不准确的问题;同时,现有的改进方法由于步及到可调参数的人工选取,并在阈值设置过高时容易在运动目标区域产生空洞,限制了光流法的应用。对光流基本约束项的权函数加以改进,给出了两种改进的光流估计算法。实验结果表明,改进算法能够在权函数阂值设置过高时降低对可靠光流的抑制,提高了算法的自适应性,为运动目标检测跟踪提供了有力条件。     

齿轮箱故障诊断技术现状与发展趋势

介绍了齿轮箱故障诊断技术发展的现状和趋势,阐述了常用的几种故障诊断方法和信号处理方法。     

履带车辆磁流变减振器阻尼力建模与实验

为了研究履带车辆磁流变减振器阻尼力的特性,通过理论分析得到MRF减振器的阻尼力模型,并在自行研制的实验台架上进行测试,对阻尼力—位移,阻尼力—电流,阻尼力—速度之间的关系进行研究,在给定的速度用理论模型对MRFD的阻尼力进行预测。实验结果表明,理论模型与实验数据相吻合,阻尼力可调倍数达到3.5倍。     

基于GST的谱峭度法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

在分析基于短时傅里叶变换、基于Morlet小波变换和基于Wigner-Ville分布的谱峭度法的基础上,文章研究了一种基于广义S变换(GST)的谱峭度法,通过GST计算信号的谱峭度,选出最佳包络信号,并结合频谱分析来自动进行滚动轴承故障诊断。模拟故障信号和实车测试信号分析验证了基于GST的谱峭度法的有效性。