基于改进EEMD的卷积神经网络滚动轴承故障诊断

集合经验模态分解(EEMD,ensemble empirical mode decomposition)对信号进行分解,得到的模态函数(IMF,Intrinsic model function)在2端点存在严重的发散现象,如果将分解结果直接应用到故障诊断系统中,会导致诊断的准确率下降。首先将支持向量机(SVM,support vector machine)和EEMD算法结合进行信号分解,并利用仿真信号进行可靠性分析;其次对SVM(support rector machine)-EEMD分解的分量进行选择后再分解并构建能量向量,最后和卷积神经网络结合,构建滚动轴承故障诊断模型并通过实验验证。结果表明,改进EEMD算法可以有效缓解端点发散问题,构建的故障诊断模型提高了故障诊断精度。     

60Si2Mn螺旋弹簧的压缩应力松弛行为与贮存寿命预测

为评价60Si2Mn螺旋压缩弹簧的室温松弛特性,利用InstronE3000K8953型小吨位电子动静态疲劳试验机,对其在不同温度和初始应力水平条件下进行了高温压缩加速应力松弛试验,研究了环境温度、初始应力水平对松弛行为的影响.基于粘弹性体模型,揭示了应力松弛过程中弹性应变向塑性应变的转化特性与塑性应变随松弛时间的变化规律.在对应力松弛前后弹簧丝材金相和TEM微结构进行对比分析的基础上,探讨了应力松弛的微观机制.结果表明,环境温度与初始应力水平对松弛速率具有显著影响.基于应力松弛过程的热激活特性,建立了60Si2Mn螺旋压缩弹簧的贮存寿命预测方程,并对不同应力水平下弹簧的室温和高温贮存寿命进行了合理预测.     

基于改进SIFT算法的无人机遥感影像快速拼接

近几十年来,无人机遥感在地球观测领域发展十分迅速,然而,无人机影像快速拼接是阻碍其应用的难题.针对无人机遥感影像的特点与SIFT(scale invariant feature transform)拼接算法的缺点,该文提出了一种基于随机抽样一致性算法RANSAC(random sample consensus)和最小二乘匹配改进的SIFT影像拼接算法.首先采用随机采样法RANSAC进行粗略匹配数据的提纯,剔除伪特征点对,以减少特征点数量,降低时耗;然后再以最小二乘匹配进行更加精确的匹配,最终实现了无人机影像的自动拼接.实验结果表明：基于RANSAC和最小二乘匹配改进的SIFT拼接算法的平均正确匹配率为92.8%,拼接精度由1个像元提高到0.1个像元,同时拼接运算效率也得到了较大的提升.经改进的SIFT拼接算法在海量特征数据库中可以进行快速、准确的匹配、甚至可以达到实时的要求,具有更强的鲁棒性,可以满足低空遥感影像的相对定向高度自动化的需要,应用前景广阔.     

基于双自适应滑动时间窗滚动轴承故障预测模型

针对传统方法和基于神经网络方法在滚动轴承故障预测中存在的问题,提出一种双自适应滑动时间窗故障预测模型。首先,通过设置能够去除相关性的状态估计非线性算子,将滚动轴承振动信号映射为能够表征其退化状态的故障特征—故障程度指标DR。其次,以损失函数为判据,设置模型参数自适应更新机制,以及建立能够自适应选取数据长度的滑动时间窗口。最后,通过西安交通大学发布的滚动轴承全寿命周期数据,模拟实际中突发性故障和渐发性故障综合作用下的故障发生情况,验证了所提出的故障预测模型的有效性。实验结果表明,提出的预测模型能够准确判断滚动轴承退化阶段的开始时刻和故障时刻,真实反映滚动轴承性能退化的趋势,预测误差仅为0.068%,预测时间仅占2次故障间隔时间的1.385%,满足复杂工况下滚动轴承故障预测的需求。