岩移沉降观测中数据缺失的一种估算方法

在矿区的岩移沉降观测过程中,由于环境、人为等原因导致观测数据缺失问题,损害了整体观测数据的完整性,影响后续沉降趋势预测.文中提出了一种最大期望算法,通过计算极大似然估计,交替执行E步和M步,最终得到观测缺失数据填补值.利用某矿区实测数据进行实验,对比分析发现最大期望算法对缺失数据填补更接近实际测量值,在实际应用中有一定参考价值.     

基于图像分割技术的图像数字水印算法研究

针对数字图像水印技术,通过对闭运算得到的图像再进行开运算,使实验得到的图像区域较为完整,采用4×4的正方形结构元素,使得图像区域有更多的白色像素被置为黑色,对图像进行取反操作,能够对图像区域的非连通区域进行填充.希望能够利用精确的图像分割算法,实现对复杂版面的文档图像的有效切割,在一定程度上对图像数字水印的推广起到促进作用.     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。     

MOMEDA结合数学形态滤波的齿轮故障特征提取

为了实现齿轮故障特征的有效提取,针对齿轮早期故障振动信号非线性、非平稳且信噪比低的特点,提出了一种基于多点最优最小熵反卷积(MOMEDA)和数学形态滤波的齿轮故障特征提取方法。首先利用MOMEDA恢复信号中的周期性故障特征并实现信号的降噪,再运用形态差值滤波器对解卷积后的信号进行滤波以增强信号中的冲击特征,最后对滤波结果求取频谱以进行故障特征提取;通过对仿真结果和实验数据的分析验证了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法具有抑制噪声和提取周期性故障冲击特征的能力,能够实现齿轮故障特征的提取。     

生产定型可靠性鉴定试验检验下限研究

对应于设计定型可靠性鉴定试验中的检验下限取最低可接受值,生产定型可靠性鉴定试验的检验下限是否取规定值。针对这一疑问,首先阐述了产品生产定型的时机是在设计定型试生产后批量生产前。结合产品可靠性在寿命期内不断增长这一理论,说明了产品可靠性在生产定型时尚达不到规定值。对不同可靠性水平的产品通过可靠性鉴定试验的概率分析,指出检验下限取规定值时好产品通过可靠性鉴定试验的概率很低。分析认为,生产定型可靠性鉴定试验的检验下限应取最低可接受值。     

模内装饰薄膜滞热对成型工艺的影响分析

以模内装饰技术(IMD)测试平板为研究对象，利用仿真和实验方法分析薄膜滞热的影响因素及薄膜滞热对成型工艺的影响规律。结果表明，薄膜滞热使动模侧模具温度场变化滞后于定模侧温度场，且在实验条件下达到8.6 ℃的最大温度差；薄膜滞热随着模具温度的增加而降低，随熔体温度和薄膜厚度增加而升高；薄膜影响熔体的充模与冷却，造成产品冷却不均的现象；薄膜滞热导致产品翘曲变形增加。