基于EEMD-Renyi熵和PCA-PNN的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障特征提取与状态监测问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、Renyi熵、主元分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的新方法.首先,将轴承振动信号通过EEMD分解成一组本征模态函数(IMF),计算每个IMF分量的Renyi熵值作为表征故障特征的向量,采用主元分析(PCA)对特征降维,提取主元输入概...     

Ni掺杂中孔TiO2的合成及其光催化分解水性能研究

合成了Ni掺杂中孔TiO2光催化剂，其吸收光谱阈值红移至500nm，500℃焙烧后依然保持中孔结构．喇曼光谱证实，这种催化剂具有锐钛矿晶型．在Na2S／Na2SO3复合牺牲剂体系下，对Ni掺杂中孔TiO2和Ni掺杂颗粒TiO2两种催化剂的产氢活性进行了考察，发现前者比后者提高了近1倍。     

沪深300股指期货与现货市场的价格关系研究

通过采用平稳性检验、构建误差修正模型、运用脉冲响应分析和方差分解方法,对已上市交易的沪深300股指期货和现货指数之间的引导关系进行了实证研究,结果表明：从长期来看,沪深300股指期货价格与指数现货价格之间存在稳定的协整均衡关系,且期货市场对长期均衡偏离的调整力度更迅速;从短期来看,股指期货市场和指数现货市场的价格之间存在正向的相互引导关系,股指期货市场对于一个标准差冲击的反应相较于指数现货市场更为强烈;从价格发现的方面来看,沪深300指数期货市场与指数现货市场之间存在双向价格发现的关系,但现货市场对期货市场的引导作用较高.     

采用金字塔分解的最小二乘影像匹配算法

最小二乘（ＬＳ）算法因其高精度而在影像匹配中被广为采用,但单纯的ＬＳ算法有收敛范围小,收敛速度慢等缺点。本文袖了结合金字塔分解ＬＳ匹配算法,此算法能大大增加单纯ＬＳ算法的收敛范围,提高匹配率,而运算时间与单纯ＬＳ法基本相当,并且保持了它的高精度,实验表明,此算法的精度高,匹配率高,收敛范围大,有相当的实用价值。     

基于GA-VMD-BiLSTM算法的风电功率预测

针对传统风电功率预测精度低、效果差的问题,设计一种风电功率预测模型.首先,采用密度峰值聚类对实测数据去噪,并结合遗传算法(genetic algorithm, GA)优化变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)获取最优分解个数,完成初始信号分解;其次,以双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)网络为基础建立预测模型,预测分解后的各组数据;最后,对比其他模型验证参数正确性和模型精度.结果表明,遗传算法可获取变分模态分解中的最优分解个数,且BiLSTM网络模型的精度和适应性优于其他模型.     

基于超声解调信号多特征融合的轴承故障识别

针对当前振动监测对轴承初期微损状态监测难、精准度低的问题,提出了一种基于经验模态分解与多类熵值相结合的轴承状态监测方法,研究超声解调信号对故障诊断的可行性。首先将预处理后的超声解调信号进行经验模态分解得到若干本征模态分量,然后对各本征模态分量计算不同熵值特征,再将多特征融合后代入随机森林训练分类模型,利用混淆矩阵进行精度评价,最终对早期故障识别准确率高达97.92%。研究表明,超声解调信号对判别轴承早期故障效果更佳;经过多类熵值特征融合后,轴承状态分类具有更高的识别准确率。     

基于奇异值分解的复杂转动目标成像

目标在三维空间复杂转动时,传统的逆合成孔径成像算法得不到聚焦的二维像。通过对复杂转动目标等效散射中心相位变化的分析,提出了一种基于奇异值分解的成像算法。该算法首先估计多个散射中心的相位历程,获得相位矩阵|然后对相位矩阵进行奇异值分解,并根据奇异值之间的关系对目标是在三维空间转动还是在二维平面内转动进行判断。根据判断结果分别进行处理：当目标在平面内转动时得到目标的二维像|当目标在三维空间转动时得到失真的三维散射中心模型。仿真及实测数据处理结果验证了所提算法的有效性。     

多径信道下ZP-OFDM信号的时域参数盲估计

针对低信噪比多径信道下,零前缀正交频分复用（zero prefix orthogonal frequency division multiplexing, ZP-OFDM）信号时域参数估计精度低的问题,提出了一种改进的ZP-OFDM信号时域参数盲估计方法。该方法首先计算信号的功率自相关函数,并利用小波消噪及平滑滤波对其进行预处理,通过检测峰峰值距离的方法完成符号总长度的估计。然后计算单位符号总长度数据的幅度平方值并对其进行小波分解与重构,设定门限提取一个零前缀估计值。最后通过多段数据联合估计确定最终的零前缀估计长度。仿真实验结果表明,在低信噪比多径信道条件下,提出ZP-OFDM信号的时域参数盲估计方法具有良好的估计性能。     

一种基于奇异值分解的非线性滤波新算法

提出一种基于奇异值分解的无导数卡尔曼非线性滤波新算法对UKF算法进行改进.该算法利用奇异值分解作为工具,将原算法中的协方差矩阵进行奇异值分解,可以在一定程度上避免在递推过程中,由于计算误差和舍入误差而引起的协方差矩阵失去正定性,从而导致算法失效的问题.在不降低滤波精度,不增加算法复杂度的前提下,新算法具有很好的数值稳定性.实例仿真结果验证了本方法的有效性.     

典型喀斯特山地城市不透水面时空格局

以贵阳市主城区为研究区,利用基于植被覆盖度提取法和线性光谱混合分析法分别提取研究区不透水面信息;通过精度对比,选用最优方法提取研究区1996、2007、2017年的不透水面信息,并结合标准差椭圆法和相关扩展指标探讨不透水面的时空演变.结果表明:在喀斯特地区利用线性光谱混合分析法提取不透水面信息效果较好;1996—201...