基于在线HHT和SVM的汽油机轻微漏气故障识别方法

针对汽油机轻微漏气故障会被闭环反馈控制所掩盖,提出了一种基于在线希尔伯特变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)和支持向量机(Support vector machine,SVM)的两阶段微小故障识别方法(Online HHT-SVM,OHS).第一阶段在嵌入式两滑动时间窗内通过HHT对发动机空燃比数据流进行在线时频分析,以实时获取空燃比发生异常的时刻;第二阶段通过SVM对异常时刻的数据流故障模式进行离线识别.根据氧传感器信号特征,对经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)算法进行了改进,并从理论上进行了证明.基于两款发动机的实际运行数据验证了该方法的有效性.     

非圆截面环流器FY-1实验(Ⅰ)——被动运行部分

本文简略地描述了FY-1装置结构、等离子体基本参数的测量和等离子体位形的调试,初步考察了硬X射线产额与工作气压的关系。实验分析表明,FY-1装置已形成的等离子体环流放电属于逃逸放电。在场成形线圈作被动运行时,通过改变其回路连接方式和外串电感值,可适当调节等离子体平衡位置和位形。MHD平衡计算与实验测量拟合结果表明,等离子体截面可调节为不同截面积和拉长比(k=1.1—1.4)的椭圆。     

Infrared dim target detection based on fractal dimension and third-order characterization

We propose an improved algorithm based on fractal dimension and third-order characterization to detect dim target with cluttered background in an infrared （IR） image. We also illustrate the performance and efficiency comparisons between the presented algorithm and the traditional fractal detection method on real IR images. The experimental results show that the proposed algorithm is robust and efficient for IR dim target detection.