基于自适应峰值分解的广义局部频率时频分析方法

往复压缩机振动信号具有复杂的多源冲击特性,表现较强的非平稳性,传统的时频分析方法难以提取有效的故障特征.以傅氏变换为基础的传统频率概念和以希尔伯特变换为基础的瞬时频率概念存在固有缺陷,提出一种广义局部频率的概念,并结合自适应峰值分解方法,实现信号时频分布的构造途径;与HHT时频分析方法进行仿真对比,并应用到往复压缩机振动信号故障特征提取.结果表明,基于自适应峰值分解的广义局部频率方法有效揭示往复压缩机不同故障的多源冲击振动信号时频特征,为往复压缩机故障诊断提供一种新的手段.     

基于反正切函数非线性反馈的船舶减纵摇控制

【目的】研究船舶在实现良好减纵摇控制效果的前提下进一步减小能量损耗,并在产生摄动时,能继续保持良好的鲁棒性能。【方法】以大连海事大学育鲲轮的纵摇运动数学模型为研究对象,建立多输入多输出（MIMO）不稳定控制系统,对其具有不稳定零极点的传递函数数学模型使用根轨迹成形技术,以及引用数学工具加权矩阵将其根轨迹拉到左半平面,以成形后的模型用一阶闭环增益成形算法设计鲁棒控制器,使用反正切函数驱动的非线性反馈代替原有的误差反馈得到最终控制律。【结果与结论】仿真结果表明,在船舶模型产生摄动时,非线性反馈控制改进船舶的升沉和纵摇,控制能量大幅减少、对模型干扰具有鲁棒性能。所设计控制器具有较好的减纵摇与节能效果。     

基于最小能耗的海洋浮式平台位置轨迹优化

【目的】研究解决海洋大惯量浮式平台在复杂海况影响下所引起的振动冲击问题。【方法】采用逆运动学分析方法对平台回转位置进行优化研究,提出一种基于关节最小耗能的多目标轨迹优化算法。采用分段样条插值方法构造关节位置曲线,并建立关节能耗轨迹优化模型,采用粒子群算法实现对关节位置的优化搜索,从而得到基于平台转动最小耗能的位置优化轨迹。【结果与结论】所采用的轨迹优化方法能有效改善系统运行的平滑性,降低回转机构振动与冲击的影响程度,可为平台的振动与冲击主动控制提供必要的理论依据。     

卡尔曼滤波在海洋浮标数据预处理中的应用

【目的】优化自动化数据预处理方法,以提高海洋浮标数据质量。【方法】结合海洋浮标数据特征,提出了一种改进的自适应卡尔曼滤波自动化数据预处理方法,该方法通过箱型图进行异常值的检测,并采用方差受限的方法解决测量噪声导致的滤波发散问题。【结果与结论】海上工程应用和仿真实验结果表明,改进的算法计算开销低且不影响浮标系统的正常采集和数据融合工作,浮标数据采集率达100%,云数据中心数据接收率达97%。浮标采集的原始数据经过异常值修正和滤波降噪处理后,数据曲线更为平滑且符合随时间序列变化的规律,数据预处理效果良好。     

改进天牛群搜索算法及其在船舶纵摇运动预测中的应用

【目的】针对天牛群搜索算法易陷入局部最优及搜索精度较低等缺陷,提出一种基于二阶振荡自适应变异的天牛群搜索算法。【方法】该算法引入二阶振荡环节增加算法的全局探索能力和局部开发能力。采用正余弦搜索思想对天牛个体进行位置更新,使得天牛个体可充分的利用自身与最优位置的差值信息逐渐趋近最优解。同时引入自适应t分布变异算子来增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优。【结果与讨论】对高维单峰函数、高维多峰函数的仿真实验结果表明,改进的算法有效地提高其搜索精度、收敛速度及鲁棒性,克服其易陷入局部最优的缺陷。将改进天牛群算法应用于BP神经网络权值及阈值优化对船舶纵摇运动姿态进行预测,并于BP网络、BSO-BP网络及PSO-BP网络的预测结果进行比较,精度分别提升85.7%、74.6%和77.2%。改进天牛群搜索算法在实际工程应用中具有一定的优越性。     

优化EWT-NLM的自适应GNSS高程时间序列降噪方法

提出一种引入样本熵（SE）优化的经验小波变换（EWT）结合非局部均值（NLM）滤波的组合自适应降噪方法。该方法使用SE确定全部经验模态分量中低频有效信号界限,叠加其余中高频分量后进行NLM滤波处理,之后重构滤波信号与有效信号为最终降噪信号,从而达到滤除高频噪声的目的。模拟数据与实测数据的实验结果表明,优化的EWT-NLM方法整体优于EMD、EWT方法,RMSE分别降低13.41%/10.63%（实测数据/模拟数据）、7.13%/5.78%,信噪比分别提升22.03%/22.54%、9.72%/7.42%。     

基于PCA及提升小波组合算法提取建筑物结构振动信号

针对监测结果受测量噪声和多路径等GPS误差影响的问题,提出基于PCA及提升小波的组合算法来提取建筑物结构振动信号。利用PCA空间滤波分离区域站点相关的共模误差,然后利用提升小波变换对振动信号进行降噪,用于提取结构振动信号。以香港某高楼在台风荷载作用下的观测数据为例进行实验,结果表明,此算法有效提高了变形监测的精度。     

负载姜黄素β-环糊精功能化纳米银诱导HepG2细胞凋亡机制

【目的】考察负载姜黄素的环糊精功能化纳米银(Ag@β-CD@Cur)诱导HepG2细胞凋亡的分子机制。【方法】采用荧光法测定Caspase 3酶活力,利用Western blotting实验测定Akt-p53-caspase3及其信号通路上的关键性的上游蛋白蛋白激酶B(Akt)蛋白、中游蛋白p53。【结果】Ag@β-CD@Cur能够诱导caspase3活性显著性的升高。Western blotting实验发现,Ag@β-CD@Cur能够通过下调Akt蛋白表达量和上调p53蛋白表达量来降低caspase 3的表达从而诱导细胞发生凋亡。【结论】Ag@β-CD@Cur通过Akt-p53-caspase3信号通路诱导Hep G2细胞凋亡。     

基于完备经验模态分解自相关消噪技术的GNSS高精度动态变形监测研究

为了更好地消除混杂在变形序列中的噪声,利用完备经验模态分解（CEEMD）将形变信号自适应分解为不同尺度的振动模态。针对分解分量中信号和噪声区分标准不唯一的问题,构造一种CEEMD与自相关分析相结合的去噪算法,实现有效信号和随机信号的分离。将该算法应用在仿真实验和GNSS变形监测实测数据处理中,并与传统的小波去噪方法进行比较。结果表明,该算法避免了小波基选择带来的影响。     

大型网箱养殖鱼群声信号短时频谱特性

【目的】研究大型网箱养殖鱼群声信号特性,为鱼类声学特性研究和智能养殖提供参考。【方法】利用被动声学技术对大型网箱鱼群进行昼夜持续监测,计算人工投料、自动投料、摄食后以及深夜安静等特殊时段下鱼群发声信号的短时谱,获取短时能量和短时过零率的统计特征,对比区分网箱混叠三种鱼群在不同外界激励条件下的发声频段、发声方式和短时特征。【结果与结论】1）石斑鱼（Epinephelus drummondhayi）进食时发出咕噜和轰隆声,信号频带为200～1 000 Hz;卵形鲳鲹（Trachinotus ovatus）进食过程通过喉齿摩擦和拍打发出声音,信号频带为600～2 000 Hz;叫姑鱼（Johnius grypotus）摄食时通过鳔内的气体振动发出以200～1 500 Hz为基频的声音,且存在持续到7 000 Hz的高频谐波。2）鱼群游动身体相互摩擦和拍打水花的噪声频段为2 000～5 000 Hz。3）网箱混叠三种鱼群的声信号在短时特征上可得到区分,短时特征值大小为叫姑鱼>卵形鲳鲹>石斑鱼。     

海洋短波组网通信自动选频

【目的】快速、准确地选出海洋短波组网通信的可通频率。【方法】在现有信道设备具有全频段信号捕获与接收处理能力的基础上,以实时频率质量探测结果和网络连通性为选频依据,设计一种全网节点参与的短波全频段自动选频方案。【结果】通过仿真验证,该方案可以高效地为所有参与组网的节点选出可用的频率。【结论】该方案可有效解决海洋短波组网通信系统的选频问题,确保短波通信在船舶远洋航行、海洋石油开采以及海难救灾抢险等工作中能够稳定的发挥信息保障作用。     

基于VMD-BP-GA模型的脆弱航段船舶短时交通流预测

【目的】针对繁忙航段船舶交通流易受外界环境扰动的难题,提出一种可用于识别船舶交通流脆弱性的预测模型,旨在通过脆弱性辨识,确定最薄弱的航段。【方法】首先采用变分模态分解（VMD）模型将船舶交通流参数序列分解为多个模态分量,然后结合反向传播神经网络（BP）和遗传算法（GA）,通过构建约束模型并不断更新各个分量的中心和带宽,实现单个分量的预测,通过应用VMD-BP-GA模型对船舶交通流进行精准预测,并验证其合理性和有效性。【结果】在繁忙航段,本研究提出的VMD-BP-GA模型精准预测船舶交通流脆弱性的方法,相较于传统模型表现出更低的预测误差值,其中在航段流量预测方面,本研究模型的平均绝对误差（MAE）最低达到2.095%,均方根误差（RMSE）最低达到2.610%,平均百分比误差（MAPE）最低达到2.114%;在航段密度预测方面,本研究模型的MAE、RSME、MAPE最低分别为0.129%、0.162%、2.112%;并实现了时空两个维度的船舶交通流预测。【结论】本研究模型成功实现对船舶交通流脆弱性的识别和最薄弱航段的确定,具有高效的预测性能,能够精准并快速地预测船舶交通流,可为船舶通航安...     

嘈杂环境下语音信号端点检测方法研究

提出了一种嘈杂环境下语音信号端点检测方法。采用基于短时能量和短时过零率的双门限端点检测算法,不但可以减少语音数据的存储量及处理时间,而且能排除无语音段的干扰噪声,从而确保定位的精准性,避免包含噪声信号和丢失语音信号。可以将语音信号同背景噪声分离出来,有效地避免静音段或噪声段的干扰,提高定位估计的性能。仿真实验取得了良好的效果,表明该方法具备一定的可行性。     

嘈杂环境下语音信号端点检测方法研究

提出了一种嘈杂环境下语音信号端点检测方法.采用基于短时能量和短时过零率的双门限端点检测算法,不但可以减少语音数据的存储量及处理时间,而且能排除无语音段的干扰噪声,从而确保定位的精准性,避免包含噪声信号和丢失语音信号.可以将语音信号同背景噪声分离出来,有效地避免静音段或噪声段的干扰,提高定位估计的性能.仿真实验取得了良好的效果,表明该方法具备一定的可行性.     

一种基于分割的立体匹配算法

为获取质量更好的视差图,在图像分割的基础上提出一种新的立体匹配算法,首先采用均值漂移算法对图像进行分割得到不同分割区域,然后采用基于窗口的局部自适应加权方法获取初始视差图,经双向检测后得到可信区域与不可信区域,最后定义一个加入遮挡项的能量函数作为遗传算法评价函数,计算可信区域的平面模型参数,之后在能量函数中加入平滑项,为每个区域选一个使能量函数最小的平面模型,得到最终的视差图。实验数据表明,该算法可较好地处理深度不连续区域和无纹理区域,匹配精度高。     

基于抗差自适应SITAN算法的水下重力匹配导航方法

针对水下重力匹配导航SITAN算法中动力学模型误差以及重力异常观测数据存在粗差的问题,提出一种抗差自适应匹配算法。通过构建自适应因子和抗差因子来调节状态预测信息与量测信息对滤波贡献的权重,有效抑制粗差和预测信息异常的影响,提高匹配算法的稳定性和可靠性。在南海选取一块重力异常特征变化丰富的海域进行仿真实验,结果表明,与常规SITAN算法相比,该算法能够显著降低异常观测值的影响,系统的定位精度和鲁棒性均有提升。     

一种基于扩频码滤波的盲波束形成算法

通过研究分析传统的应用于CDMA系统的自适应波束形成带给系统的复杂度,采用先把接收信号与本地扩频码相乘解扩后再进行基于扩频码滤波的波束形成技术,并基于最大化信干噪比准则,提出一种计算复杂度小、在不同通信环境下性能良好的综合方案.仿真结果证实了算法的有效性.     

加速度计及其融合高采样GNSS的低频信号测量特性研究

搭建了一套振动台系统,模拟不同频率振动信号对加速度计进行测试,并从信号功率谱密度和积分位移2个方面对其低频测量特性进行分析。实验表明,当振动信号频率高于0.05 Hz时,对加速度计信号进行高通滤波并积分能够恢复出较准确的振动位移;反之,随着信号频率的降低,积分位移误差增大。因此,为解决加速度计低频测量能力不足的问题,利用高采样GNSS与加速度计数据融合的方法,成功恢复了极低频振动信号。研究表明,振动台系统能够为地震监测研究提供良好的基础平台;加速度计准确恢复位移信号的低频下限在003~0.05 Hz左右,研究方法及结果可为加速度计频带的合理选择提供参考;同时,利用高采样GNSS与加速度计融合方法能够有效弥补加速度计低频测量能力不足的缺点,使地震低频位移更加准确可靠。     

高速数据采集系统工频陷波频域算法研究

工频干扰相对高速采集系统内的信号频段极窄,时域内工频陷波需要很好的衰减特性,传统IIR、FIR等时域方法设计需要非常高的阶数,软硬件实现较为困难。以高采样率地震电磁辐射脉冲观测系统为例,结合系统核心处理器TMS320C6416的特点,选择频域滤波算法,并对此算法加以改进,使之能够实现信号的完美重构并满足系统的实时性要求,理论证明该算法原理简单、耗时少,能够有效抑制地震电磁脉冲工频干扰,仿真结果也验证了该算法的有效性。     

结合CEEMDAN的改进小波阈值地下水温观测数据去噪方法

提出一种结合自适应噪声完备集合经验模态分解方法(CEEMDAN)的改进小波阈值降噪算法,用于地下水温观测数据的去噪。在利用该方法与传统的去噪方法分别对仿真信号进行降噪后发现,该去噪方法性能更优,并且在对实际采集到的含有噪声及异常突变的地下水温数据进行处理方面,也展现出比传统单一滤波手段更好的效果。