基于水动力学与虚拟现实的深水水下应急维修仿真系统

目标实现取决于水下作业时水动力学真实图景的可靠呈现。基于虚拟现实的深水水下应急维修仿真系统由物理的操作系统(吊机/水下机器人/绞车/单人潜器等的操作系统)及虚拟的船、工机具与水下生产系统和海洋环境构成。提出数据转换技术和实时处理系统架构,将有限元计算与虚拟现实实时运动仿真有机结合。结果表明:此仿真系统很好处理了大型系统的多人协同实时人机交互、海洋环境下船-缆-体的动力耦合作用及可视化实现、不同数据通讯接口技术等关键问题。整个系统具有强烈的立体感、真实感和身临其境的沉浸感以及良好的可扩展性。通过第三方验证,系统仿真精度控制在9. 7%以内。可为指挥员和无经验的工程人员提供丰富的间接经验,使之在低成本前提下极大提高对实际事故快速处置的能力与维修操作的精度,降低作业风险。     

柴油机中连续撞击响应信号的分离

利用WVD方法对柴油机中连续撞击信号进行分离，取得了较好的效果。该方法能将波形逐个分离出来，分离出来的波形能较好地保持原有波形的性质，不改变信号的相位。运用该方法还可以排除高斯噪声，提高信噪比。     

C2HF分子高激发振动光谱的代数研究

研究了C2HF分子的高激发振动光谱，计算了理论上可能存在的能级并进行了量子数标记，绘制了C2HF分子乏带、Ⅱ带的能级图．     

柴油机振动信号的小波包奇异值降噪

柴油机的振动信号中含有大量噪声,在进行故障特征提取之前必须加以消除.首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比,然后将奇异值分解技术用于信号降噪,最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法.该方法将输入信号进行一次小波包分解,利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪.实例表明,小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好.与其他方法相比,用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高,且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号,大大提高了特征提取的准确率.     

往复式压缩机气体管道振动分析及消振方法

往复式压缩机气体管道振动是管道设计和机器运行中经常遇到的问题，往往影响到设备装置的正常运行。分析了通常引起往复式压缩机气体管道振动的原因及其消振方法。实例应用振动分析法采集数据。分析了振动原因，并提出了相应的消振措施。现场应用表明，效果较好。     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换，把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号，来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数，研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性，突出小波变换系数的局部极值性。分析表明，检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征，并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合，此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征，其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

电潜单螺杆泵油井生产系统优化设计方法

以电潜单螺杆泵油井生产系统为研究对象 ,以油井供液能力 (原油入井流动特性曲线 )、单螺杆泵的特性和整个系统的协调工作为依据 ,利用系统节点分析方法和最优化技术 ,把获得设计产量下的系统效率最高或能耗最低作为优化设计目标 ,介绍了井下电潜螺杆泵子系统基本模型的建立方法 ,并给出了有关的换算关系式、优化设计方法及步骤。利用现场优化设计实例验证了此方法的可行性 ,为油田电潜单螺杆泵油井生产的优化设计提供了理论依据。     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换 ,把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号 ,来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数 ,研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性 ,突出小波变换系数的局部极值性。分析表明 ,检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征 ,并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合 ,此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征 ,其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

信息缺失条件下管道泄漏信号识别研究

在管道泄漏诊断过程中,负压波信息缺失会导致误判或漏判,采用改进奇异值降噪技术对负压波信号进行预处理,以提高定性评判泄漏的准确性。介绍了奇异值降噪技术的基本原理及其改进方法,并利用信号互相关技术对泄漏点位置进行了定量计算,实现了对液体输送管线的泄漏故障诊断。对室内液体管道在泄漏诊断过程中负压波特征明显和模糊情况下的奇异值降噪结果进行了对比。结果表明,相关分析方法对信息缺失条件下负压波信号拐点识别的准确率较高。该方法能突出强噪声背景下的负压波信号,并且使泄漏点的定位精度提高到1.52%。该研究结果也可用于液体管线小泄漏的诊断分析。     

自适应信号处理在柴油机振动信号识别中的应用

介绍了信号自适应处理的基本方法和自适应对消原理 ,利用正弦合成信号和正弦与噪声合成信号的对消实例验证了该方法。在对PZ1 2V1 90B型柴油机缸盖振动信号的分析中 ,用非爆发段信号作为待消信号 ,对原信号进行了对消 ,抑制了噪声及其他信号 ,突出了有效信号。