基于叶尖定时数据奇异值分解的振动事件识别

叶尖定时数据自动化测量及处理是旋转机械在线监测和智能运维的必要环节,快速、准确判断叶片振动类型,实现振动事件识别是数据自动化测量及处理的关键。提出了一种基于加窗叶尖定时数据奇异值分解的振动事件识别方法,仅需单只传感器准确识别叶片同步、异步振动事件。基于不同叶片叶尖定时数据时延特性,加窗构造了“类重构吸引子矩阵”,根据矩阵奇异值特征实现振动事件识别。开展了方法仿真及实验验证,仿真与实验结果一致性良好,压气机试验件测试数据表明,叶片发生振动事件时第1奇异值增大为7倍以上,其中发生异步振动事件时第2奇异值增大为14倍以上,提出方法能够准确识别叶片同步、异步振动事件。

基于最小二乘图像坐标修正的中阶梯光谱仪谱图还原算法

中阶梯光谱仪具有交叉色散特征,二维谱图还原是决定其波长测量准确性的关键环节,但是环境变化、加工装调等引起的光斑坐标变化对谱图还原精度造成严重影响。本文提出了一种基于最小二乘图像坐标修正的中阶梯光谱仪谱图还原算法,首先提取校准汞灯光源多波长光斑质心坐标,利用理论像点和实际像点坐标构建系数矩阵,通过最小二乘法估计获得二维像面的平移、缩放、旋转系数,再采用多项式拟合减小残差影响,实现不同波长光斑的图像坐标修正,进而实现波长精确解算。实验结果显示,该算法能有效提高中阶梯光谱仪的谱图还原精度,在模拟较大装调误差条件下,修正后坐标与理想坐标偏差小于0.6个像元,证明了该算法具有较高的精度。

无转速同步下叶片同步振动参数辨识误差修正

叶片振动非接触在线测量是保障大型旋转机械健康高效运行的重要环节,振动参数的精确辨识是叶片振动高精度测量的关键。无转速同步下,传统基于叶尖定时的叶片同步振动参数辨识方法忽略了叶片振动带来的时间误差,直接影响了参数辨识精度。为修正无转速同步下的叶片同步振动周向傅里叶拟合误差,提出了一种改进的叶片同步振动参数高精度辨识方法。利用叶片振动角位移,修正叶片到达时刻,优化传感器之间的振动位移差测量模型,提高了叶片振动幅值及振动倍频的辨识精度。开展了仿真和实验验证,二者结果一致性良好,在振动倍频值10、6、5处,改进方法与传统方法相比,信号恢复精度分别提高11.79μm、5.21μm、3.26μm,所提方法具有良好的误差修正效果。

一种基于仿鸟叫声的隐蔽通信方法

当无线电通信受到干扰或要求无线电静默时,在森林作战的武装队伍之间将无法进行命令和情报传递。因此,亟需一种可以代替无线电通信的通信方式用于传输重要信息。针对这一需求,提出了一种新型的隐蔽声通信方法,该方法通过模仿动物的叫声来编码通信信息,并以绣眼鸟的叫声为例,利用绣眼鸟的叫声音节和音节之间的时间间隔来编码通信信息。为了减少译码计算量并提高编码效率,设计了一种基于时频特征的音节分组方法。同时,采用多种策略使得编码后的通信脉冲序列与真实铜蓝鹟叫声尽可能相似,以提高隐蔽性能,并通过实验验证在距离不超过60 m时,通信误码率不超过2%。最后,介绍了该通信方法的模型,并分析了在实际应用中可能遇到的问题,以及解决方案和未来的发展方向。研究结果表明,本方法可实现无线电不可用情况下的信息隐蔽传递。

基于线性突变调频信号调制的仿鲸声伪装通信信号的识别方法

近年来,仿生伪装水声通信技术引起了广泛的关注。然而,在反侦察技术中,目前还没有发现相关的方法和文献来识别仿生伪装水声通信信号。为实现对这类仿生伪装水声通信信号准确识别,提出了一种基于鲸类哨声时频轮廓多种特征统计的识别方法来识别基于线性调频信号调制的仿鲸类哨声伪装水声通信信号。首先,分析真实时频轮廓与仿生时频轮廓的分布特征可知,真实哨声信号为扫频信号,其时频轮廓连续分布。根据编码原理,仿哨声通信信号使用不同时长的分段线性调频信号模拟真实时频轮廓传递信息。通过对接收非合作信号的频率突变点筛选,短时频率曲线线性相关性检测及时宽数据分组统计,综合分析多种特征,实现仿鲸类哨声伪装水声通信信号的识别。仿真实验结果表明,该识别方法在不同信噪比、编码时间、编码量和水声信道条件下均可实现80%的识别正确率。因而,该方法可实现哨声信号及其时频轮廓的简单快速提取,对识别其他编码方式的仿鲸声伪装通信信号具有参考意义。

基于双目视觉与罗德里格斯旋转的机械臂全工作空间域绝对定位精度提升方法

机械臂的绝对定位精度较低,目前常采用基于运动回路法的运动学标定来提高机械臂绝对定位精度,但标定空间的大小限制了机器人全工作空间域绝对定位精度。为此,本文提出了一种利用双目视觉及二维棋盘格靶标相融合的机械臂全工作空间域绝对定位精度提升方法。首先,使机械臂单轴转动,利用双目相机记录单轴旋转轨迹,利用罗德里格斯旋转进行空间圆拟合,得到机械臂的旋转轴线,根据D-H法则建立关节坐标系,根据关节坐标系之间的相对位置关系解算出机械臂的运动学参数。其次,通过分析关节实际转角与编码器输出值之间的关系标定关节电机减速比。最后,通过实验对所提方法进行验证,并与多种精度提升方法进行对比。实验结果表明,通过本文方法进行标定后机械臂的绝对定位精度相对标定前提升了67%,在标定空间内外效果一致,可提高机械臂全工作空间域的绝对定位精度。

形心匹配优化下的狭长空间近距离轨迹测量系统

在基于双目视觉的三维轨迹测量中,双目同名点的高精度匹配是提高测量精度的关键。在狭长空间的近距离测量场景下,针对双目拍摄角度不同导致仅用形心法定位匹配的轨迹测量精度不高的问题,研制了一种形心匹配优化下的狭长空间近距离轨迹测量系统。首先,在仅用形心法对目标物体定位匹配的基础上利用极线约束投影进行双目形心的二次定位;其次,提出了一种基于距离和方法权重的灰度互相关方法进行双目形心的亚像素匹配;最后,通过卡尔曼滤波对于目标物体的三维重建运动轨迹进行滤波修正。实验结果表明:该轨迹测量系统通过对多方法组合优化,显著提高了狭长空间近距离条件下的轨迹测量精度,在128 mm的全量程测量范围内对纹理较好目标物体的平均轨迹长度测量误差为13.14μm,测量精度约为0.01%,相比于仅用形心法定位匹配,轨迹长度测量精度提高了94.3%。

基于叶尖定时单参数法的叶片共振倍频数辨识

针对传统基于叶尖定时的单参数法无法实现叶片共振倍频数测量的缺点,分析了该方法无法实现叶片共振倍频数辨识的原因,在此基础上,研究了一种利用多只传感器的叶尖定时数据实现叶片共振倍频数测量的方法.通过分析振动相位信息实现叶片共振倍频数辨识,并对传感器安装角度进行了优化.所提算法在叶尖定时测量系统定时精度较高时,采用2只传感器即可实现转动叶片共振倍频数测量;在定时精度较低的情况下,采用3只传感器可实现叶片振动倍频数准确辨识.利用叶尖定时系统对实际高速转子叶片进行叶尖定时测量实验,并利用所提算法对叶片共振倍频数进行辨识,实验结果证明了理论分析的正确性与所提方法的有效性.

长导轨五自由度测量中直线度精度提升方法与优化设计

为了提升长导轨五自由度测量中直线度测量精度,对五自由度测量装置中直线度测量单元的测量光路、误差模型和标定方法等进行研究。长距离测量时基准光束角度漂移会造成严重的直线度误差,光路中采用了望远物镜结构测量角度漂移,相比于单透镜,这种可以在有限空间内增加焦距,使得组合焦距大于机械尺寸,从而提高测量精度,并通过补偿提高测量稳定性;分析了角度串扰引入的误差,并结合装置中的角度测量值建立了补偿模型;采用四象限探测器作为直线度测量传感器,为解决传感器测量非线性随量程变大而加剧以及测量灵敏度随长导轨移动非线性变化的问题,提出了一种多项式拟合与三次样条插值拟合相结合的分区间标定方法。试验结果表明:在5 m的测量距离以及±400μm的量程内,与激光干涉仪测量结果对比,误差标准差小于0.3μm,3 h内漂移小于±0.5μm。满足长导轨直线度测量对大量程、高精度、高稳定性的要求。

一种主动冷却的高温光纤式叶尖定时传感器

针对现有高温光纤式叶尖定时传感器最高耐温只到650℃,无法满足更高温度条件下燃气轮机叶片振动监测需求的问题,研究并设计一种采用主动冷却方式的高温光纤式叶尖定时传感器。为提高传感器的耐温性能,采用中空式的结构设计以及主动冷却的降温方式提高传感器探头的耐温性能。应用Ansys有限元分析软件进行热-流-固耦合分析,对传感器设计的可靠性进行理论论证。在此基础上,对设计的高温光纤式叶尖定时传感器进行高温试验验证。结果表明:试验结果与仿真结果具有良好的一致性,该传感器工作温度最高可达1300℃,满足大多数高温环境下燃气轮机叶片振动参数监测的要求。

五自由度测量中直线度现场标定方法研究

直线度现场标定是保证其在线测量精度的重要方法。在收发一体式激光五自由度测量结构的基础上,针对直线度现场标定中标定平台引入的阿贝误差和角锥棱镜成像误差,建立了直线度现场标定模型。根据该标定模型并结合五自由度测量装置的角度测量结果,提出一种直线度现场标定误差补偿方法。实验表明,该标定方法使标定系数误差减小到0.2%以内,有效提高了直线度现场标定精度。

基于自适应滑动均值和小波阈值的叶尖间隙信号降噪方法

动叶片与发动机机匣之间的叶尖间隙参数是反映航空发动机工作性能和运行安全的关键状态参数之一。提高叶尖间隙信号信噪比是实现高精度叶尖间隙测量的关键,为此提出基于自适应滑动均值和小波阈值的混合叶尖间隙信号实时降噪方法。首先根据叶片转速等信息,估算叶尖间隙信号带宽大小,然后通过动态改变滑动均值滤波的滑动点数来实现自适应低通滤波,最后结合小波阈值降噪时频分析能力,进一步降低噪声干扰。通过仿真实验确定采用db5小波基函数进行6层小波阈值分解,仿真结果表明该方法在各项降噪评价指标方面全面优于现有的有限脉冲响应和固定点滑动均值滤波方法。1000 rpm~4000 rpm转速范围内实际测试表明,该方法最大测量误差为16μm,有效提高叶尖间隙测量精度。

激光位移计在线校准数据序列匹配方法

激光位移计常用于桥梁结构形变的在线监测,对使用中的激光位移计进行在线校准,是确保桥梁监测系统量值准确的关键。由于传感器间采样频率和时滞特征的差异,被校准传感器的测值序列与参考值序列常常存在较大的位置偏差,对传感器的在线校准结果产生较大的影响。为此,提出了一种基于特征点分段的数据序列匹配方法。以简支梁模型桥实验数据为基础,进行了激光位移计的数据匹配实验验证,通过对两组数据序列进行特征点定位、分段及量值匹配,解决了传统匹配方法中出现的数据错位问题。实验结果表明,该算法对传感器采样频率偏移有较好的适应性,针对不同场景的匹配准确率能保持在98%以上。

综合灵敏度和品质因数的电涡流谐振测量电路参数优化

为提高电涡流传感器的性能,综合考虑了测量灵敏度和回路品质因数两个重要影响因素,研究了其谐振测量电路的参数选择优化方法。在不影响问题性质的前提下,建立了调幅谐振电路的等效简化模型。首先推导了电路阻抗和幅频响应函数的解析式,通过MATLAB数值仿真,分析耦合电阻R0,谐振电容C0对灵敏度影响。其次推导了测量回路的品质因数Q公式,并分析了R0和C0对Q的关系。最后通过实验验证参数取值对测量电路的影响,为电涡流传感器测量电路参数优化选择提供了有效的指导和参考。

高精度反力矩测量系统研制及标定

针对陀螺仪电机转矩波动高精度微力矩测量需求,提出了一种基于力矩器与角度传感器的高精度反力矩测量系统方案,基于共轴传递的阶梯轴结构,采用弹簧状游丝柔性连接外部接线,降低接线引入的弹性干扰力矩,实现了转矩波动的高精度测量;在传统砝码标定基础上,开展了测量系统静态标定及不确定度分析。实验结果表明,与优化前相比,系统测量精度提高了90%,在-10~10 mN·m的量程内,测量精度高达0.06%,线性度优于0.03%,漂移误差优于0.5μN·m/2 h,不确定度优于0.025%。

基于被动激励的结构应变监测系统在线校准方法

针对在役桥梁结构应变监测系统全天时工况下的在线校准问题,提出了一种基于被动激励的在线校准方法,建立了在线校准系统模型。该模型以桥梁正常通行车辆的动态荷载为激励源,通过应变监测系统与参考系统对结构应变响应参量的同步测量,构建校准溯源链,实现在役应变监测系统不间断工作状态下的在线校准。根据结构应变监测系统计量性能评测需要,建立了基于大样本数据的期间测量误差、基本误差及置信区间的量化分析模型。依托广东九江大桥开展了试验验证,结果表明,所提方法具有现场实施的可行性,由不同数据集计算所得的在线校准结果一致性较好,在包含概率大于90%时,基本误差区间的半宽度偏差不大于±0.005。

基于差分时延差编码的水声发射系统研制

差分时延差编码能有效抑制多途信道的干扰,实现信息的可靠传输,因此在水声通信中被广泛应用。本文设计了一种基于差分时延差编码的水声发射系统,针对差分时延差编码的特点和要求,利用波形存储直读方式产生码元,通过以太网将其传输到下位机并存储到存储器;然后对系统进行通信编码参数配置;最后基于下位机存储的码元和通信编码参数配置,将通信信息通过差分时延差编码并经数模转换器和低通滤波器变换后,由换能器发射出去。湖试通信实验表明,水声发射系统在不同参数条件下均能保证编码信息的准确性以及传输信息的可靠性,具有一定的实用性。

变面积电涡流传感器带冠叶片振动测量

为实现对各种带冠叶片的振动的非接触式测量,提出一种基于变面积型电涡流传感器的带冠叶片振动测量技术。当转子叶片进行高速旋转时,叶片扫过电涡流传感器,会使感应面积发生变化,后接高速数据采集分析处理系统,将面积变化信号进行处理,从而获得带冠叶片振动参数。在某型汽轮机末级带冠叶片上进行振动试验,试验结果表明变面积型电涡流传感器测振技术可以在转子高速旋转的情况下,准确测量带冠叶片振动情况,得到振动的幅值和频率,可以应用在实际带冠叶片的振动测量中,为转子叶片健康状况评估提供依据。

基于时频特征的抹香鲸Click与传统声呐信号的分类方法

正确识别与分类鲸类发出的叫声脉冲信号与主动声呐或通信信号,对提高海洋被动声学监测以及水下声呐探测或水下声学通信系统的稳定性和可靠性具有十分重要的作用。本文选取鲸声中具有代表性的Click信号和3类具有代表性的传统声呐信号作为研究对象,提出了一种基于时频特征的抹香鲸Click与传统声呐信号的分类方法。首先,利用滤波、小波去噪和端点检测方法实现鲸声去噪及信号自动摘取;然后,基于4类信号的短时傅里叶变换时频图,对信号时频轮廓进行多项式拟合,并提取多项式的系数作为信号时频特征;最后,分别使用反向传播(Back propagation,BP)神经网络和支持向量机对4类信号进行分类与识别。分类结果验证了所提算法和方法的有效性。

基于连续小波变换与曲线拟合的油液金属屑末传感信号检测方法

三线圈式电感型传感器是润滑油金属屑末监测的主流传感器,但润滑油中的气泡会使该型传感器产生干扰信号。针对传统的双阈值法存在将气泡干扰信号误检为是金属屑末信号的问题,提出了基于连续小波变换与曲线拟合的信号检测方法。利用金属屑末信号波形与Gaussian1小波相似性高的特点,使用Gaussian1小波对预处理后信号进行连续小波变换(CWT),在小波域使用阈值法过滤干扰信号并对信号波形进行提取,使用高斯牛顿法对提取出的信号波形进行曲线拟合,使用可决系数作为标准对拟合结果进行判断,检测金属屑末信号,去除干扰信号。在内径20 mm传感器上实际测试表明,方法可以准确检测直径150μm以上的球形铁屑末与直径250μm以上的球形铜屑末,准确率分别达到了99%与97%,并可有效去除气泡干扰信号。