轴承故障音频诊断系统设计与开发

轴承音频信号包含了其运行状态的许多重要信息,通过这些信息的恰当分析、处理就能对轴承故障进行有效诊断.与振动信号相比,音频信号的采集是非接触式的,具有使用方便、成本低廉等优势.因此,将基于音频信号的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)建模方法引入到轴承故障诊断研究,以PC机为平台,在Visual C 7.0环境下设计开发了一套功能完善、操作方便、界面友好的轴承音频故障诊断系统.主要介绍了诊断系统的体系结构,HMM方法建模的步骤和故障诊断过程中的具体应用操作.多次实验结果表明,效果良好.     

迭代卡尔曼滤波在机器人定位中的应用

定位是移动机器人最基本的问题之一。应用了迭代卡尔曼滤波（IEKF）集成航位推算和全局观测信息,解决机器人的定位问题。该方法在卡尔曼滤波测量更新阶段,多次迭代计算估计状态,直到误差小于一定的阈值。减少了由于泰勒展开的截断带来的定位误差,使得算法的收敛稳定性增强。最后通过仿真实验与EKF方法比较。结果表明,IEKF在移动机器人定位中是一种有效的方法。     

语音信号端点检测方法与展望

对语音信号端点检测的主要方法，如基于短时能量的方法、基于HMM的方法、基于自相关相似距离的方法等进行了深入研究。分析了这些方法的原理、优点与不足，并进行了比较。针对各种检测方法在应用中，尤其是应用于噪声环境中的局限性，指出了语音信号端点检测领域进一步研究的方向。