基于粒子滤波状态估计的滚动轴承故障识别方法

提出了一种基于粒子滤波状态估计的滚动轴承故障识别方法,该方法主要包括故障模型建立和故障识别两个步骤。在故障模型建立部分,首先依据滚动轴承不同故障状态下的振动信号,建立对应的自回归模型,作为故障模型;在故障识别部分,将正常状态下对应的模型,转化为状态空间模型,设计粒子滤波器,然后对不同的故障状态进行估计,提取其残差的相关特征,并结合模型参数特征应用BP神经网络识别算法进行故障识别。最后以美国凯斯西储大学的滚动轴承振动数据为例,验证了该方法的有效性。     

涡流检波器参数测试的时域方法研究

给出了基于沃尔什变换的涡流检波器参数测试的时域方法.计算机仿真和试验验证,该方法和频域方法相比,精度高,测试时间短,并具有良好的抗噪性.     

基于最大Lyapunov指数预测的EMD端点延拓

将最大Lyapunov指数预测引入到经验模式分解（EMD）的端点延拓中,提出用最大Lyapunov指数预测后的数据进行EMD分解的方法.该方法充分考虑了信号的内在特性,使端点处的延拓更加合理,从而使得三次样条曲线在端点处不会发生大的摆动.通过线性、非线性和实测信号的分析表明该方法能够有效地抑制端点效应. 关键词： EMD 非线性 Lyapunov指数 端点效应     

嵌入式虚拟机在舰艇编队防御系统中的应用

面对信息化、远程精确打击的空袭作战,必须构建网络化、一体化的防空作战体系。本文主要针对舰艇编队一体化防御系统中无线网络的不可靠性,设计了基于嵌入式虚拟机的架构,提出了任务的动态分配和移植算法。首先根据作战环境中网络的拓扑条件,虚拟机动态的将控制任务分配到可靠的无线节点中,并实时监测网络状态,当网络结构发生变化时,将底层不可靠无线节点中的控制任务移植到可靠的无线节点中。通过这种方法可以解决作战环境恶劣和无线网络本身的不可靠引起的控制的不稳定性问题,确保防御任务的顺利进行。仿真结果表明,当编队一体化防御系统的链路发生故障时,此方法能够在不改变原有控制算法的基础上,迅速重建控制构架,不仅适用于舰艇编队一体化防御系统这种对时间要求和安全性要求高的系统,而且对基于无线网络的控制系统也有一定的借鉴意义。     

基于AGPF的滚动轴承性能衰退趋势预测

针对粒子滤波算法中粒子退化和计算复杂度问题,提出了一种自适应遗传粒子滤波(AGPF)算法。该算法采用遗传算法代替传统粒子滤波中的重采样方法,并根据粒子数与滤波误差方差之间的关系,自适应调节滤波过程中的粒子数。通过预测滚动轴承的性能衰退趋势,对该方法进行验证,结果表明,AGPF算法能够在保证预测精度的条件下,减少滤波粒子数,更加适用于滚动轴承的性能衰退趋势预测。     

虚拟机在舰艇编队一体化防御系统中的应用

面对信息化、远程精确打击的空袭作战,必须构建网络化、一体化的防空作战体系;主要针对舰艇编队一体化防御系统中无线网络的不可靠性,设计了基于嵌入式虚拟机的架构,提出了任务的动态分配和移植算法;首先根据作战环境中网络的拓扑条件,虚拟机动态的将控制任务分配到可靠的无线节点中,并实时监测网络状态,当网络结构发生变化时,将底层不可靠无线节点中的控制任务移植到可靠的无线节点中;通过这种方法可以解决作战环境恶劣和无线网络本身的不可靠引起的控制的不稳定性问题,确保防御任务的顺利进行;仿真结果表明,当编队一体化防御系统的链路发生故障时,此方法能够在不改变原有控制算法的基础上,迅速重建控制构架,不仅适用于舰艇编队一体化防御系统这种对时间要求和安全性要求高的系统,而且对基于无线网络的控制系统也有一定的借鉴意义。