带有裂纹轴的齿轮耦合系统的扭转振动特性

建立了从动齿轮轴带有开裂纹的啮合型齿轮耦合系统动力学模型·对齿轮系统的啮合刚度、传动误差和节线冲击等主要参数进行了讨论·研究了齿轮耦合条件下裂纹轴(从动齿轮轴)和无裂纹轴(主动齿轮轴)的扭转振动特性·基于齿轮系统参数众多的特点,以传动比为主线,研究了两齿轮轴扭转振动特性与裂纹深度、转速和传动比之间的关系·分析结果表明,频率为旋转频率2倍和4倍的谐波成分是带裂纹齿轮轴扭转振动的主要特性,传动比和转速是影响裂纹引发振动的能量及其在两齿轮轴上分布情况的主要参数·     

基于新阈值函数的二进小波变换信号去噪研究

由于二进小波变换的小波基函数存在着一定的冗余,基于二进小波变换的去噪效果要好于离散小波变换的信号去噪·噪声阈值的准确估计和阈值函数的选择对去噪精度有着显著的影响·在分析高斯噪声的二进小波变换特性基础上,提出了一种改进的二进小波变换去噪方法·采用一种新的阈值函数,克服了Donoho软阈值方法中估计小波系数与分解小波系数存在恒定偏差的缺陷·仿真结果表明,改进的二进小波去噪方法不仅可以有效地抑制信号奇异点处的pseudo-Gibbs现象,而且消噪精度高于传统的软硬阈值方法·     

利用Laplace小波和粒子群算法实现阻尼和频率精确计算

提出一种利用Laplace小波求自由衰减信号阻尼和频率的新方法.该方法利用Laplace小波实部的衰减特性来识别信号中的自由衰减波形,从而实现阻尼、频率的正确识别.同时为了提高识别效率,引入了粒子群算法来实现Laplace小波的参数寻优.仿真试验表明:这一方法具有较高的计算精度,且计算精度不受相邻模态耦合的影响.     

基于光谱特征的玉米品种高光谱图像识别

为了对玉米种子进行无损识别分类,对玉米种子的高光谱图像的光谱信息进行分析,探索高光谱图像技术在玉米种子识别分类上的可行性。利用波长范围为400～1 000 nm的高光谱图像采集系统采集11类共528粒玉米样本的高光谱图像;在每个玉米样本上提取感兴趣区域并获取此区域的平均光谱信息,对光谱曲线进行分析,去除12个奇异样本;结合偏最小二乘判别分析法对所选玉米种子样本识别分类。实验结果表明,在所选玉米样本的识别中训练集样本的识别精度可以达到99.22%,测试集样本的识别精度也达到了94.66%。研究结果表明,不同种类的玉米种子的光谱信息具有一定的差异性,利用高光谱图像技术提取其光谱信息对玉米种子品种进行无损识别分类是可行的。     

一种新的二叉树SVM多分类算法

在二叉树结构支持向量机(SVM)多分类算法的基础上,针对二叉树算法中点和叶盲目划分的问题,提出了一种新的二叉树SVM多分类算法.该算法通过标记划分的方法,一方面解决了盲目划分的问题,另一方面大大减少了子分类器的数目,大幅度提高了算法的速度.实验结果表明,该算法具有一定的优越性.     

室内火灾无线监控系统设计

针对现有火灾监控系统大多采用有线传输方式,存在维修更换不便,信息获取方式单一,误报率和漏报率高,系统可扩展性不足等问题,设计开发了基于ZigBee无线通信技术的室内多传感器火灾监控系统.该系统可实现现场温度、一氧化碳、烟雾和火焰等信息参数的远程实时监控.利用基于近邻传播算法改进的径向基神经网络开发了多传感器信息火灾预估模型,系统集成了无线定位、报警、远程图像采集等功能.实验表明,该系统功能完善,成本低廉,实时性高,具备一定的推广应用价值.