级联线性电路子电路故障诊断的理论与方法

提出了一种灵敏度序列字典法,可快速定位级联线性电路中单级子电路的故障,不管这个故障是何种性质(硬、软、单、多);提出了逐级搜索法,可定位两级以上子电路同时发生的故障,不管这些故障是何种性质.这种软、硬故障统一诊断字典法的继续和发展,使字典法成功地从"元件级"诊断进入了"子电路级"诊断.     

一种提取故障轴承振动信号特征的方法

在轴承的早期微弱故障诊断中,由于采集的信号中含有较强的噪声,给故障信号特征提取造成了很大的困难。在相关信号特征提取方法中,基于字典学习的信号稀疏分解方法由于其重构信号精度高,去噪效果好而得到了广泛的应用。研究运用了一种通过投影神经网络优化方法求取信号在初始字典上的投影系数,随后采取交替方向乘子法训练字典,最后采用自适应匹配追踪算法对信号进行稀疏分解以求取信号特征。通过对比分析轴承仿真信号和实验采集故障信号,验证了该方法对轴承故障信号提取的正确性。     

基于振动的减速机轴承故障诊断试验台研制

减速机中的轴承在工作过程中受交变载荷的作用,60%都会发生点蚀故障,若故障不断发展,将造成严重的后果。本文研制了一套用于检测减速机轴承点蚀故障振动信号特征的故障模拟试验台,以滚动轴承点蚀故障为例,介绍了该试验台的设计方案和基于振动的故障检测方法。该试验台不仅能开展滚动轴承多种故障形式的故障模拟振动检验,还可以模拟现实工况,实现不同转速,不同负载的滚动轴承振动检测研究,为滚动轴承故障的准确诊断和识别奠定了基础。     

节点电压灵敏度序列守恒定理及其软硬故障统一诊断字典法

提出并证明了线性模电路的两个重要理：节点电压灵敏序列守恒定理和节点电压变化序列守恒定理，并以此为理论基础提出了新的模拟电路软件硬件故障－诊断字典法。该方法只用一个故障特征码即可诊断任一元件发生的任软、硬件故障，且字典规模仅为原来硬故障字典的一半。     

CT图像重建算法的改进

CT图像重建算法是医学影像学的主要研究领域,然而CT图像重建时不可避免地存在噪声、伪影,因此,需要研究一种新的算法对CT图像进行去噪处理,进而重建出低噪声、高分辨率的CT图像。基于此,本文提出基于过完备字典稀疏的去噪模型,并运用于CT图像去噪,同时将基于低秩矩阵分解应用于CT重建,核心思想是利用CT图像投影矩阵的稀疏特性,提出了一种新的CT图像重建法,其重建过程分成2个步骤:一个是过完备字典稀疏法(K-SVD)进行图像去噪预处理,一个是低秩矩阵分解(LRMD)更新CT图像。结果表明,提出的方法能更好地保持图像细节,低秩矩阵的特性使得算法的复杂度得以降低,提出的方法具有较好的去噪效果,提高了重建图像的质量。     

基于多组耦合字典及交替学习的图像超分辨率重建

本文提出多组耦合字典及其交替学习算法,实现图像超分辨率重建. 在字典学习阶段将训练图像视为高分辨率图像,将它先缩小再放大得到低分辨率图像. 两图像之差为残差图像. 从残差图像块和低分辨率图像块特征的联合数据中学习耦合字典,得到残差图像和低分辨率图像间的映射关系. 针对图像块具有不同纹理和结构以及
字典学习效率的问题,提出多组耦合字典和字典交替学习算法. 在重建阶段先将输入图像插值放大,视为低分辨率图像. 求出低分辨率图像块对于每组耦合字典中低分辨率部分的稀疏表示误差,取表示误差最小的耦合字典中残差部分重建残差图像,与低分辨率图像融合得到高分辨率图像. 实验结果表明该方法具有良好的重建效果.     

基于频段能量特征的低速滚动轴承故障诊断

直升机自动倾斜器滚动轴承通常在低速环境下工作,其故障特征频率易淹没在各种干扰频率中,因此以特征频率处的谱峰作为故障特征的传统诊断方法效果不佳.为此提出一种基于频段能量特征的低速滚动轴承故障诊断方法.计算振动信号的FFT和功率谱,利用轴承正常、内圈故障、外圈故障和滚珠故障4种状态的振动信号在功率谱上能量分布不同的特点,构建故障特征向量.利用具有小样本优势的支持向量机构建分类器,进行故障类型诊断.在实验台上模拟直升机自动倾斜器滚动轴承的低速工作环境,进行了故障模拟实验,采集振动数据,与传统LMD包络谱特征方法进行对比,验证了该方法在低速滚动轴承故障诊断方面的适应性和优越性.     

空调用直流电机轴承电腐蚀研究与应用

在使用过程中,家用空调直流电机会出现轴响问题。本文从轴响故障电机失效模式、失效机理、生产过程管控及检测方式可靠性等方面进行分析。同时,通过直流变频电机工作原理分析和不同条件下故障模拟复现,找出电机轴承存在的缺陷,并从电机本身可靠性着手,结合检测方式的创新与完善,提升直流电机的运行可靠性。     

全局最优化的积分水平集算法的一种随机实现

研究一维全局最优化问题的算法及其实现算法,建立了一维多峰连续函数极大化问题的积分水平集算法以及它的一种基于Markov链的Monte-Carlo实现算法,获得了实现算法的一个新的收敛准则.     

一种基于结构和可测性分析的BIST部分扫描算法

提出了一种在内建自测试(BIST)中进行部分扫描的算法,此算法综合了电路的结构分析和可测性分析.文中对其原理和实现分别进行了详细的叙述,最后运用此算法对ISCAS89 benchmark电路进行计算,修改其结构后进行故障模拟,并将实验结果与全扫描结构和仅考虑结构因素的部分扫描结构进行了比较,最后得出结论.     

改进傅氏算法在输电线路微机保护中的应用研究

电力系统输电线路故障暂态过程中电压、电流的暂态噪声会对继电器动作产生干扰,继电保护中需要采用滤波技术。傅里叶算法广泛应用于实际工程中,但傅里叶算法只能消除直流分量和整次谐波分量,不能消除衰减直流分量。因此对傅里叶算法进行改进并对傅里叶算法和改进傅里叶算法进行仿真计算和性能比较,并应用到实际输电线路保护中。进一步证明改进傅里叶算法在工程实际中具有实用价值。     

一种最短路径的演示算法

根据最短径问题的理论 ,编制了一个最短路径问题的演示算法 ,文中给出了合理的存储结构及主要算法 ,本算法与教材中的算法不同 ,更好地体现了迪杰斯特拉思想     

基于稀疏表示的高光谱图像增殖快速算法

在高光谱图像目标检测领域中,稀疏表示算法取得了较好的检测效果,但传统基于稀疏表示的目标检测算法稀疏向量的求解耗时长,检测时只利用高光谱图像的光谱信息,没有考虑空间信息,且其字典中所包含训练样本种类和数目较少,都对目标检测有一定影响。针对上述不足,通过对字典进行改进,添加空间信息,转变稀疏向量求解思路,提出基于稀疏表示的高光谱图像增殖快速目标检测算法。通过实验仿真证明,此算法在目标检测精度上有一定程度的提高,并且缩短了算法的运算时间。     

一种改进的DV-Hop定位算法在配电线路故障定位中的应用

基于WSN技术提出一种改进的DV-Hop算法解决配电线路故障定位不准确的问题.阐述了配电线路WSN故障定位原理,针对配电线路的实际特性,建立无线传感器节点拓扑模型.分析了传统DV-Hop算法应用到配电网中的缺陷,同时对其进行改进.MATLAB仿真结果表明,改进的DV-Hop算法应用于配电线路故障定位的误差率明显低于传统定位算法,此外,误差曲线也更加稳定,能够达到更高的定位精度,更加适合配电线路上的故障位置节点定位.     

一类P3P问题求解算法研究

Wu-Ritt零点分解方法被成功地运用于研究透视3点(P3P)问题,它给出了一类关于具有实际意义的、一定几何形状的几何物体的P3P方程系统的Wu-Ritt零点分解.这个Wu-Ritt零点分解更多地更深地提供了求解这类P3P问题方程系统解的信息,并为建立P3P问题的实时稳定算法提供了理论基础.基于Wu-Ritt零点分解,给出一个这类P3P方程系统的实时稳定求解算法,实验结果说明算法是准确和稳定的.     

煤矿提升绞车液压系统常见故障及判断方法

<正>在矿用提升绞车的使用过程中,准确、及时地判断液压系统故障发生的位置并找出故障产生的原因,直接关系到设备的完好性和生产任务的完成。因此,作为一个工程技术人员,分析和判断液压系统故障是必须掌握的技能之一。为了尽快找到故障原因,采用有效手段顺利排除故障,就必须掌握诊断故障的基本方法。一、绞车液压系统的常见故障1.泄漏。相对于其他故障类型,液压系统泄漏现象比较直观,可以通过外观检查看到。泄漏的发生不仅会造成油液损失、环境污     

一种改进的全局和声搜索算法求解线性互补问题

给出求解线性互补问题的一个新方法。将线性互补问题等价地转化为绝对值方程,进而转化为一个不可微优化问题。提出了一个改进的和声搜索算法,算法使用位置更新和小概率变异策略。实验结果表明,本算法具有较强的全局搜索能力、数值稳定性好、参数少等优点。本方法对矩阵M无限制,适用于各类线性互补问题。     

基于流形的稀疏表示自适应字典实现及应用

传统的稀疏编码码本采用静态基元形式,限制了其泛化能力。将流形思想引入字典的学习过程,创新性地提出了动态基元稀疏编码方法。在学习稀疏基元时,同步计算基元对应的切方向可以确定,因此,提出了稀疏编码动态基元的表示与重构方法。将基于流形的图像自适应字典学习与重构方法用于图像恢复,实验表明所提方法增强了稀疏编码基元的泛化能力,比传统的图像恢复方法提升效果明显。     

物联网环境下Feistel结构分组密码的差分故障分析

轻量级分组密码作为物联网环境下RFID标签及智能卡等设备通信安全的重要保证,其安全性十分重要。为此,分析了Feistel结构轻量级分组密码故障传播规律,并提出了一种深度差分故障分析方法。该方法基于半字节故障攻击原理,对按照Feistel结构设计的轻量级分组密码可根据故障密文与正确密文的差分分析得到相应密钥信息。对具体的密码算法建立3种不同的攻击模型：单轮半字节故障注入模型、多轮半字节故障注入模型、多轮两个半字节故障注入模型,分别进行差分故障攻击得到该密码算法受差分故障攻击的威胁程度。给出了Feistel结构密码算法LBlock的实验结果。     

时频域子带线性调频干扰抑制算法

通过对线性调频（LFM）信号子带分解的分析,提出了一种基于子带信号处理的时频单元剔除（SSP TFCD）LFM干扰抑制算法.这种算法充分利用了子带分解的时频定位特性,在干扰基本消除的同时保证了信号的失真度较小,因此它可以为系统带来较大的性能增益.仿真结果进一步证实本算法的性能优于基于子带分解的子带剔除算法(SSP SD).