涡扇发动机旋转声模态发生与测试试验研究

开展了涡扇发动机旋转声模态发生与测试技术研究。首先,通过对涡扇发动机旋转声模态发生与测试技术的原理分析,得出声模态发生与测试试验装置设计方法;结构设计与电气系统设计相结合,完成了试验装置的搭建;最后经过以某高阶声模态为例进行试验验证工作,证明了声模态发生与测试技术的正确性和试验装置设计的合理性。开展的声模态发生与测试技术研究对消声短舱声衬的声学效果验证试验意义重大,填补了中国该工程领域的空白,具有较好的工程应用价值。     

基于投影散斑的结构表面形貌测量

结构形貌测量具有重要的工程应用价值。设计了基于投影散斑的结构表面形貌测量方案,结合双目立体视觉标定、散斑特征匹配、三维重建等关键技术,搭建了测量系统,并用该系统测量了典型结构表面的形貌点云数据,最后将测得的点云数据与结构的CAD(computer aided design)模型进行配准,评估了测量方法误差,验证了该方法的准确性。结果表明,投影散班形貌测量方法可以实现结构表面形貌的高精度测量,其最大误差为0.2 mm。     

改进的核相关自适应目标跟踪

针对目标跟踪中出现的快速运动、尺度变化、遮挡等问题,提出基于遮挡检测的核相关自适应目标跟踪。该方法首先,利用核函数对正则化最小二乘分类器求解获得核相关滤波器,其次,利用核相关滤波器计算特征响应图,同时学习一维尺度滤波器对尺度进行估计,最后,通过响应图的最大值和振荡程度来判断目标是否被遮挡,在未受到遮挡的情况下,更新学习目标的外观模型和尺度模型,实现自适应目标跟踪。在公开的标准数据集上的实验结果表明,相比原始核相关滤波算法,平均中心位置误差降低15%,平均重叠率提高10%,且在目标尺度发生变化、遮挡、光照变化、快速运动等复杂场景下有较强的鲁棒性、适应性。     

宁德核电站1号机组堆芯吊篮梁型振动特性研究

核电站反应堆堆芯吊篮的振动在一定范围内是允许的;但其异常振动可能会导致故障甚至事故的发生。掌握核电站堆芯吊篮振动特性能够对核电站的安全运行提供保障。运用中子噪声分析技术,对宁德核电站1号机组多个燃料循环周期内的堆外中子噪声信号的自功率谱、互功率谱和相干、相位进行了分析,得到了吊篮梁型振动频率和中子噪声信号峰功率均方根值变化趋势。对核电站堆芯吊篮梁型振动特性的研究成果,为堆芯吊篮早期故障诊断奠定了基础。     

分布式变压器直流偏磁多状态量检测技术研究

直流偏磁严重威胁着电力变压器的安全运行。为了确定直流偏磁的影响范围及程度,开发了分布式电力变压器直流偏磁中性点电流、噪声以及振动多状态量监测系统并投入实际应用。系统由分布式监测终端以及远程监测服务器构成。由霍尔传感器、传声器以及加速度传感器构成检测系统前端,对中性点电流、噪声以及振动信号进行了50 Hz及其谐频幅值分析。通过设计1/3倍频程滤波器计算噪声信号1/3倍频程以及等效A声级,检测结果由监测终端分析整理后通过GPRS网络远程传输至监测服务器并存储至数据库。利用监测服务器实现当前各变压器直流偏磁状况实时显示以及历史数据查询。现场应用结果表明,所设计的分布式变压器直流偏磁多状态量监测系统测量结果准确、信号传输稳定,有助于确定直流偏磁的影响范围及程度,为直流偏磁的针对性控制提供技术支持。     

基于输出电压摆幅提高的超低相位噪声VCO设计

本文提出了一种新型的超低相位噪声VCO结构,该结构能够在不增加额外电感、不增大芯片面积的前提下,实现输出电压摆幅的大幅度提高,使得摆幅可以高于供电电压且低于地电位,进而改进VCO的相位噪声。采用TSMC 0.13 μm CMOS工艺对该VCO进行设计。芯片测试结果表明：该VCO的振荡频率为5.5 GHz～6.2 GHz,在5.8 GHz振荡频率处,相位噪声达到-126.26 dBc/Hz@1 MHz,消耗的功耗为2.5 mW。归一化FOM指标达到-197.5 dBc/Hz。     

基于相关法的差分式科氏流量计幅值检测算法

为提高差分式科氏流量计幅值检测的精度,提出了基于相关法的幅值检测算法。首先构造两路与采样信号同频的参考信号,然后分别与采样信号进行互相关得到互相关信号,估计出采样信号的初相位,最后检测出采样信号的幅值。理论分析表明:该方法不受信号非整周期采样的影响。仿真实验结果表明:该方法提高了检测精度,在信噪比45d B时,测量相对误差低于0.25%。     

基于涡流传感器的非接触式金属板厚度测量系统

利用涡流无损检测方法对金属板材进行厚度测量时,由于电涡流传感器探头线圈的阻抗表达式过于复杂,金属板材的电导率、磁导率和厚度等因素对探头阻抗的影响难以通过探头线圈的阻抗变化进行观察。针对这一问题,介绍了一种基于涡流传感器的非接触式金属板厚测量系统。该系统利用PSD技术实现涡流阻抗信号的正交分解,采用STM32单片机对数据进行处理,最后进行人机操作、液晶显示和数据存储。整个系统具有较高的检测精度和灵敏度,能够在强噪声背景的干扰下实现阻抗信号的二维信息检测。     

营运客车危险驾驶行为与驾驶人特性相关性分析

为明确营运客车危险驾驶行为与驾驶人特性之间的关系,以实际事故案例为依据,初步筛选主要危险驾驶行为及影响因素并设计调查问卷,引入概率统计方法确定调研样本量,进行实际调研。以调研数据为基础,采用有序多分类Probit回归方法,从出现频率与导致事故可能性两个维度对不同危险驾驶行为与影响因素间的相关性进行分析。通过研究确定了9种危险驾驶行为,并对危险驾驶行为进行了重要度排序。对调查结果进行信度效度检验,表明问卷总体具有很高的可信度与有效性。且驾驶人的特性与危险驾驶行为之间存在关联。     

基于相关熵和流形正则化的图像聚类

近年来,聚类作为机器学习、数据挖掘等领域的基本问题受到广泛的关注及研究,然而数据中普遍存在的噪声和异常值严重影响聚类结果.提出一个基于相关熵和流形正则化的聚类框架CRNMF(Correntropy and Manifold Regularization Non-Negative Matrix Factorization).首先,采用基于相关熵的非负矩阵分解（Non-Negative Matrix Factorization,NMF）作为损失函数来抑制非高斯噪声和异常值的影响;其次,充分考虑数据的结构信息,采用流形正则化学习数据的局部结构,并通过l2,1-范数对非负矩阵进行稀疏约束;最后,利用半二次优化技术（Half-Quadratic Optimization Technique,HQ）进行优化,并分析了收敛性和计算复杂度.在五个图像数据集上进行测试,实验结果表明,提出的框架在图像聚类任务中具有较好的有效性和鲁棒性.