Bandelet变换在金属断口图像去噪中的应用

Bandelet变换是一种基于边缘的图像表示方法,能自适应地跟踪图像的几何正则方向。本文中首先用小波去噪方法对带噪声的金属断口图像进行预处理,利用软阀值函数获得阀值T,进而获取去噪后图像的四叉树结构,并沿Bandelet块的最佳几何方向进行曲波变换,最后利用SUREShink 计算各Bandelet块的自适应阈值,然后采用多层软阈值去除噪声,进行Bandelet逆变换重构图像。实验表明同传统的小波子带多阈值去噪法相比, 该算法不仅提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),而且具有更强的边缘保持能力。     

准备周密执行到位把场馆无线电管理工作做细做实

在北京奥运会无线电管理联席会议办公室(简称为联席会议办公室)的组织领导下,安徽无线电保障队在"好运北京"测试赛之前精心准备,在赛时切实把保障工作落到实处,有效维护了五棵松场馆周边的电磁环境,圆满地完成了"好运北京"棒球测试赛的无线电管理工作。     

盲源分离和小波消噪在碰摩声频信号分析中的应用研究

碰摩是现代旋转机械运行中常见的一种故障,文中尝试从声频信号的角度对碰摩故障进行分析。在实际环境中,碰摩声频信号常常受到噪声的污染,文中将盲源分离和小波消噪方法相结合,使用P．S．（pre-separation denoising,separation）和P．S．P．（pre-separation denoising,sepamtion,post-sepamtion de-noising）方法对碰摩声频信号进行分析处理,大大提高了信号的信噪比,取得了比较理想的实验结果。     

基于矩阵乘积态的机械故障诊断方法研究

在机械故障诊断中,针对传统神经网络处理高阶数据难度大、网络参数多、耗费大量计算资源的不足,提出了一种基于矩阵乘积态的张量网络故障诊断方法。通过输入高阶张量故障数据到矩阵乘积态故障诊断模型中,将高阶张量表示为多个低阶张量,从而简化数据结构和参数量。为了验证该方法的有效性,将其应用在齿轮的故障诊断中,并与传统的卷积神经网络故障诊断模型进行对比。同时,验证了键维度对模型准确率的影响。结果表明：所提模型的键维度会影响模型准确率,键维度为16的模型准确率高于键维度为8的模型准确率;该模型在减小数据复杂度的同时,还可以识别不同故障类型,准确率达到90%,比传统的卷积神经网络故障诊断模型性能更好。     

考虑温升梯度影响的表贴式高速永磁电机转子强度分析

针对非导磁金属护套表贴式高速永磁电机的转子强度分析问题,基于弹性力学的平面应力模型,采用极坐标下的位移法,推导了考虑静态过盈量、转速以及转子温升梯度影响的转子强度解析解,并通过有限元仿真和试验验证了解析解的有效性.在转子强度解析解的基础上,进一步研究了护套厚度、静态过盈量、转速及转子温度等参数对转子应力的影响.仿真及试...     

基于Grouplet熵与关联向量机的断口图像识别方法研究

Grouplet变换是通过Haar变换实现的一种二维图像多尺度分析技术,拥有根据图像的纹理结构自适应改变基的能力,从而具有较好的稀疏性。与小波变换相比,Grouplet变换在针对纹理复杂的金属断口图像的识别方面具有更优越的性能;将Grouplet变换与关联向量机结合,采用Grouplet熵作为特征,关联向量机作为识别器,提出了一种新的基于Grouplet熵-RVM的航空构件断口图像识别方法。试验表明:该方法结合了Grouplet变换以及关联向量机的优势,在针对222张断口图像的训练与识别中,识别率达到了85.58%,相比Grouplet熵-SVM方法识别速率提高了5倍。     

匹配追踪方法在故障诊断中的应用研究

匹配追踪法可将信号分解成一系列时频原子的线性组合,并在每次分解前自适应地初始化时频原子的参数。本文研究了匹配追踪的原理和方法,并将匹配追踪后的分解结果与Wigner分布相结合,得到了具有高分辨率的自适应时频分布。通过仿真算例将该法与Wigner分布、小波包变换,短时傅立叶变换的结果相比较,验证了该方法的优越性。最后,将该方法应用于轴承的故障诊断,结果表明,本文方法用于故障诊断的特征提取是有效的。     

基于TVAR的自适应时频分析及在故障诊断中的应用

研究了非平稳信号的时变自回归（TVAR）建模方法，通过引入基函数将非平稳时变参数的辨识转化为线性时不变问题的辨识；在此基础上，应用带遗忘因子的递归最小二乘算法进行参数估计，实现了信号的自适应时频分析。通过仿真算例将该法与短时Fourier变换、Wigner分布的结果相比较，验证了该方法时频分辨率高的优越性。最后，将该方法应用于轴承的故障诊断，结果表明，该方法用于故障诊断的特征提取是有效的。     

基于灰度共生矩阵与局部线性嵌入的金属断口图像识别方法研究

在模式识别中,灰度共生矩阵(GLCM)能够很好的提取图片的纹理特征,流形学习中的局部线性嵌入(LLE)方法是一种有效的非线性降维方法。结合两者的优点,经过严格的推导,提出一种基于灰度共生矩阵与流形学习的金属断口图像识别方法 GLCM–LLE。将提出的方法与传统的基于灰度共生矩阵的方法进行对比,实验结果表明,提出的方法在识别率方面优于GLCM方法,具有实用、有效的优点。     

转子裂纹的高阶谱分析

本文研究了具有不同的裂纹深度、裂纹位置的转子裂纹的高阶谱（主要是三阶谱）特性，利用高阶谱对转子裂纹的诊断具有良好的应用前景。