基于多尺度排列熵和正则化RVFL的高压隔膜泵单向阀故障诊断

高压隔膜泵单向阀运行工况复杂,运行时产生的振动信号具有非线性、非平稳特性,导致信号特征提取困难,故障状态难以识别.为了提取单向阀运行状态的非线性动力学特征,提升故障诊断模型的识别精度和泛化能力,提出了一种基于多尺度排列熵（Multi-scale Permutation Entropy,MPE）和正则化随机向量函数链接（Random Vector Functional Link,RVFL）网络的单向阀故障诊断方法.首先,对工况下采集的单向阀振动信号进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）获得既定的若干本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）分量;然后,计算IMF分量的多尺度排列熵,构建表征单向阀运行状态的特征值向量;最后,基于运行状态的特征值向量,建立正则化随机RVFL的故障诊断模型,并应用于单向阀的运行状态监测与识别.实验结果表明,构建的故障诊断模型能够精确地识别单向阀的故障类型,准确率达到98.89%.     

基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形预测方法

针对混凝土坝变形分析预测的复杂性,应用相空间重构思想和融合建模理念,提出了一种基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形分析预测方法。SSA-LSTM-GF方法利用奇异谱分析法(SSA)将变形实测数据序列分解为趋势分量、周期分量和剩余分量,并将剩余分量视为噪声分量予以剔除;采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型和高斯拟合(GF)算法分别进行周期分量和趋势分量的分析预测,并将二者结果进行叠加重构,得到最终预测结果。实例验证结果表明,SSA可以达到较好的数据分解和消噪效果,LSTM模型针对周期分量的预测性能优越,GF算法能够很好地实现趋势分量的拟合预测和部分信息的挖掘提取,LSTM模型和GF算法的成果重构效果良好,SSA-LSTM-GF方法具有一定的可行性和应用价值。     

新型活性复合射流成型及侵彻混凝土研究

为了兼顾活性复合射流对目标的侵爆联合毁伤效应,提出了一种新型活性复合药型罩聚能装药结构.采用正交设计方法,基于Autodyn-2D数值模拟平台对新型活性复合罩聚能装药结构进行了优化设计,获得了复合罩总壁厚、内罩口径比、内罩壁厚比、复合罩锥角及炸高对新结构聚能装药作用混凝土的侵彻深度、开孔直径、活性材料流入量与平均流入深度的影响规律,优化出了一组新型活性复合罩结构,并开展了新结构聚能装药作用混凝土靶的静爆实验,实验结果与仿真计算的侵深基本吻合.此外,实验结果还表明：在这种新结构活性复合射流侵爆联合作用下,可使混凝土表面形成较大崩落区,且形成的入孔孔径与仿真结果相比明显较大,这些现象表明活性材料发生了剧烈爆燃效应,可造成二次扩孔效应.     

基于经验模态分解特征的无线电引信抗扫频式干扰方法

针对目前调频无线电引信在复杂电磁战场环境中对抗扫频式干扰能够力弱的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)特征的无线电调频引信对抗扫频干扰的方法.对基于目标和扫频干扰作用下的调频无线电引信检波端输出信号进行EMD分解,得到10层本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,提取每层IMF分量中本征模态函数能量占比、能量聚集度和Renyi熵特征,并利用主成分分析算法对于特征进行降维,保证累积解释差异在95%以上,以降维后的特征矩阵作为支持向量机的输入对目标和扫频式干扰信号进行分类识别.实测数据结果表明,所提方法能够有效对目标和扫频式干扰信号进行分类识别,分类识别精度可以达到98.06%±0.003 8,目标检测率达到96.65%±0.003 7,虚警率为3.35%±0.003 7.     

多涡卷混沌系统在图像水印加密上的应用研究

提出了一种基于多涡卷混沌系统对含有版权信息的原始水印图像进行双重加密的方法.首先将混沌系统与DNA编码及DNA计算相结合设计了一种包含置乱操作的原始水印图像加密方案,分析其加密直方图、相邻像素相关性等统计特性.在离散小波变换结合奇异值分解算法(DWT-SVD)的基础上,把加密后的水印图像嵌入到载体图像中.通过实现水印信息的加密、嵌入和提取,对含有水印的载体图像的攻击以及对攻击后的水印进行峰值信噪比和归一化相似度的评价,整体实现了基于DWT和混沌加密的数字水印系统.     

单通道涡流无损检测信号盲源分离算法

针对脉冲涡流无损检测(pulsed eddy current testing, PECT)系统中获取单一检测信号存在的混叠问题,文章提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和快速独立分量分析(fast independent component analysis, FastICA)的单通道盲源信号分离算法。该算法首先通过EMD对混合观测信号分解,然后利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)估计源信号数目,根据估计得到的源信号数目将观测信号和对应模态分量构成新的虚拟信号,最后利用FastICA算法分离得到源信号的估计。有限元仿真实验表明该算法能有效分离单通道混合检测信号,并且优于小波分解的单通道盲源分离算法。     

某型号汽车波纹管结构参数优化研究

为提高某型号汽车波纹管的服役性能,文章对波纹管的结构参数进行优化。建立波纹管的模态分析和静力学分析有限元模型,基于单因素法研究壁厚、波高、波谷曲率半径、内径对波纹管一阶固有频率及最大应力值的影响规律;基于正交试验设计原理并结合极差分析和方差分析,以一阶固有频率及最大应力值为目标函数,确定各因素对试验指标影响的主次顺序;通过综合平衡法获得最优的结构参数组合,并对优化结果进行验证。研究结果表明：一阶固有频率及最大应力值均随壁厚的增大而增大,随波高、内径的增大而减小,随波谷曲率半径的增大呈先减小后增大的趋势;极差分析和方差分析得出各因素对2个指标的影响主次顺序均为壁厚、波高、内径、波谷曲率半径;最优结构参数组合为壁厚0.25 mm、波高11.6 mm、波谷曲率半径1.30 mm、内径121.0 mm;优化后的波纹管固有频率提高,服役状态下的应力水平降低。     

基于LMD和SSA-SVM的电机故障诊断

针对电机故障诊断问题,尤其电机轴承方面的诊断,提出了LMD分解和麻雀搜索优化算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的故障诊断方法。第一步采取小波降噪和LMD算法相结合去处理原始信号,经过小波降噪后的原始故障信号会去掉一部分的干扰,再分解得到原始信号的一系列PF分量,接着使用相关性分析法选择出有效的PF分量进行信号重构,重构后的故障信号再次经过LMD分解得到的PF分量求出各自的能量熵,直接用能量图展现出来。接着将各个PF分量的能量熵组成一组组特征向量输入到支持向量机的故障诊断模型里。利用麻雀搜索算法在支持向量机（SVM）对于电机故障的分类的模型上进行惩罚参数和核参数的挑选和模拟,选择最合适的参数组合建立SSA-SVM故障诊断模型进行仿真实验,通过仿真实验验证该方法的故障诊断准确率高达99.2％,与PSO-SVM和SVM故障诊断模型进行比较分析,实验证明提出来的方案有着更适合的故障识别能力,对电机故障诊断有着很好的适应性和发展性。     

频域时间反转多用户系统的信干噪比和误比特率分析

为了更有效地将时间反转技术应用到正交频分复用系统中,推导了多天线频域时间反转预编码多用户系统的平均信干噪比和误比特率的表达式。通过推导信号功率均值的表达式和用户间干扰信号功率均值的近似表达式,得到用户的平均接收信干噪比的近似表达式,进而得到二进制相移键控调制下的平均误比特率的一个下界和近似表达式。仿真结果表明,推导的平均信干噪比的近似值与仿真结果很接近,近似BER值与仿真得到的平均BER值较为接近;通过增大速率回退因子和天线数,可明显提高平均信干噪比,降低误比特率。     

大剂量多孔无针注射器结构优化

针对目前单孔无针注射器单次注射剂量小、需要多次重复注射的缺陷,提出一种大剂量多孔无针注射器.应用ANSYS Workbench仿真平台对多孔无针注射器的注射流场进行分析,发现多孔无针注射器的工作压力不低于13 MPa;并通过流固耦合分析,得到多孔无针注射器不同直径的应力变化规律,且拟合了不同压力下许用应力与最小安瓿直径之间的关系多项式.根据仿真结果设计正交试验对多孔无针注射器收缩段进行结构优化,得到优化方案：20°收缩角、1.4的长径比、2 mm的分布圆直径、4.05 mm的收缩段长度和0.165 mm的微孔直径.且通过安瓿的应力分析,验证了优化方案满足材料的力学性能要求.优化结果表明,该注射器具有比传统单孔注射器更大的注射剂量,可达5 mL,注射速度高达150 m/s以上,能击穿皮肤,同时又不致造成过多损伤.试验及动力学分析进一步验证了优化方案的可行性.