基于模糊模式识别的裂纹漏磁信号定量分析

针对无损探伤难以实现定量检测的问题，探讨模糊模式识别定量分析裂纹漏磁信号的原理和方法，通过在标准试件上大量实验及在具有自然裂纹的工件上测试，取得了满意的效果。

基于神经网络的柴油机燃油系统故障诊断

在讨论神经网络快速算法的基础上 ,研究了柴油机燃油供给系统几种常见故障的诊断方法 ,并在柴油机实际运行中进行了试验 ,取得了满意效果。

铁磁材料组合型裂纹的漏磁数学模型

实际的裂纹几何形状千差万别 ,使得漏磁场的分布与标准裂纹理论分析结果产生误差 ,造成定量检测的困难。本文对宽度在 5 0微米以下的 12 8条裂纹形状进行了统计分析 ,模拟了一种组合型裂纹 ,建立了裂纹漏磁数学模型。实验结果表明 ,组合雷丸漏磁模型较好地反映了漏磁与裂纹几何形状之间的关系 。

基于故障状态信息重要度分析的复合故障判别

在设备故障诊断领域 ,复合故障的诊断一直是一个难点 ,缺乏行之有效的诊断方法。通过对故障信息熵的研究 ,提出了基于故障信息重要度的故障分类规则 ,此方法不但能有效识别单一故障 ,也能诊断复合故障 ,经用于发动机的故障诊断 。

基于漏磁检测的螺栓孔裂纹定量检测方法

建立了飞机大梁螺栓孔内裂纹漏磁场模型 ,并通过现代频谱分析 ,导出了漏磁信号与裂纹的几何尺寸间的定量关系公式 。

一种新型轧辊裂纹检测装置

以磁为激励源进行轧辊表面及内部裂纹缺陷的检测,基于磁荷理论的裂纹数学模型的建立和神经网络的分段循环逼近的裂纹信号定量分析,实现了裂纹无损定量检测。经在铁磁材料上模拟实验取得了满意效果。

基于信息神经网络的自行火炮发动机故障预测

在分析信息神经网络 (INN)的非线性拟合能力的基础上探讨用于自行火炮发动机运行中的故障预测方法 ,经过多种自行火炮的试验 ,证明试验结果满意。

基于信息神经网络的缺陷类别的智能识别

在统计概率基础上建立了信息神经网络,探讨了利用信息神经网络识别缺陷类型的方法,经对一些缺陷图像的识别,取得了满意效果.

电磁场的对称性与左性电磁波

根据对称性原理，在假设磁单极存在条件下，对Maxwell方程的不对称性进行了改进推导，提出与右性电磁波相对称的左性电磁波，讨论左性电磁波出现的必然性、产生方法及其主要特性。

天然气管道漏磁检测中的信号处理

采用漏磁法对天然气管道进行检测时,关键问题是对漏磁信号的处理。为此,介绍了去除奇异值的算法,用相邻两点的平均值代替奇异值,可去除脉冲干扰而对信号没有影响。对于漏磁信号中的高斯噪声,采用小波变换去噪方法,选取二阶样条小波为小波函数,选用软阈值函数和固定阈值的方法处理小波系数。提出了提取缺陷信号特征的梯度算法,用信号幅度和梯度值的变化作为缺陷估计标准。研究结果表明,漏磁信号被处理后,很好地去除了各种信号噪声,有助于提取出缺陷信号的特征,可实现对天然气管道的无损检测。

基于小波神经网络的火炮裂纹形状重构

介绍了漏磁无损检测的原理和漏磁场数学模型,提出了用小波神经网络对裂纹形状重构。在仿真试验中,用训练样本对小波神经网络进行训练逼近裂纹形状,训练采用随机梯度下降算法。训练样本来自漏磁场数学模型数据和测量的火炮漏磁信号,用测量数据重构裂纹形状。小波神经网络是多分辨率逼近,通过改变网络的分辨率控制输出精度。结果表明。

神经网络的预测性能的优化分析

神经网络的应用广泛领域就是预测,主要是利用它的函数逼近映射能力进行预测。分析了影响神经网络预测精度的因素,提出了几种提高神经网络预测性能的方法,为提高神经网络预测精度提供了一定的思想和方法。

多尺度多元素形态滤波自适应降噪研究

针对基本的数学形态滤波器存在的问题,提出了一种多尺度多元素形态滤波自适应降噪方法,首先利用不同尺度不同元素的基本形态滤波器对信号进行处理,得出各个误差。根据计算误差,设定权重系数级联基本的形态滤波器,对信号进行自适应降噪。针对正弦信号中复杂噪声干扰的特点,在信号中加入各种噪声,利用提出的方法对信号进行处理,并与多尺度滤波器进行了比较,证明了改进方法的有效性。通过将多尺度多元素形态滤波器应用于旋转检测地磁定向信号中分析与运算,有效降低了正弦信号中的噪声,提高了地磁定向精度,验证该方法降噪的有效性。

一种基于故障重要度的概率神经网络诊断方法

在研究概率神经网络的基础上 ,提出一种新的聚类方法对网络参数进行优化 ,能较好的反应故障重要度以及故障样本的空间的分布特性 ,合理的确定隐含层节点的个数 ,从而使网络结构得到优化 ,具有较高的训练效率。将该模型应用于漏磁裂纹识别 。

基于法拉第电磁感应法的脉冲强磁场测量方法

由大电流对负载高压放电产生的脉冲强磁场磁场强度高,随时间变化剧烈。为解决测量系统不仅要有较宽的量程,还要有很快地响应速度的问题,研究了根据法拉第电磁感应定律,通过线圈感应电动势确定磁通量的变化,进而得到磁场的强度的测量方法。从线圈各匝间的绝缘和多次测量使用考虑,采用了单匝线圈作为测量元件,并通过良好的接地和屏蔽措施提高测量系统的稳定性和抗干扰能力。将磁场测量结果与通过电流计算的理论值比较,误差很小,这验证了方案的可行性。线圈制作简单,只要解决好屏蔽问题,就可以作为一种测量强磁场的有效手段。

基于动态聚类的奇异值分解降噪方法研究

针对奇异值分解降噪中吸引子轨道矩阵重构阶次难以有效确定的问题,提出了基于非监督动态聚类算法来确定矩阵有效重构阶次的新方法。该方法利用含噪声信号的奇异谱图中表征噪声的噪声平台平缓和集中的特性,通过向谱图纵轴投影,应用动态聚类合理确定噪声平台的边界,进而有效地确定奇异值分解降噪中矩阵的有效重构阶次。仿真结果表明,该方法有较好的降噪精度和算法稳定度,提高了算法的实用性。

润滑油光谱数据关联度分析在发动机状态监测中的应用研究

针对发动机润滑油液光谱分析数据处理方法中的不足,运用灰色趋势关联度分析方法,以稳定磨损期典型元素间的关联度为参照,对发动机系统状态进行了监测。分析表明,随着发动机运行摩托小时数的增加,元素间关联度会下降。通过分析典型故障取得了满意效果,说明该方法可以对发动机系统进行状态监测。

基于二次谐波技术的固体火箭发动机界面粘接质量的超声无损评价

提出了一种用于固体火箭发动机粘接界面质量评价的非线性超声检测方法。常规超声纵波可用于粘接界面缺陷的检测,但不适用于粘接质量的评价。超声与界面相互作用产生的非线性效应,使得粘接界面的质量评价成为可能。表征界面超声波非线性响应的参数称为二次谐波激发效率,二次谐波激发效率的不同表示界面粘接质量的不同。实验结果表明,将二次谐波激发效率作为特征,可有效评价界面的粘接质量。

地磁场在缺陷微磁检测中的作用分析

地磁场在缺陷微磁检测中的作用是实现微磁检测定量化的理论基础;通过微磁学理论分析地磁场反复磁化铁磁性物质的物理过程,由于磁畴壁的移动,在缺陷区产生固定磁畴结点,固定磁畴结点内的磁场在缺陷处发生泄漏,形成可识别的缺陷信号,固定磁畴结点一旦产生其磁场强度远大于地磁场,地磁场对缺陷微磁检测的影响只会改变检测信号的幅值,不会改变缺陷信号的特征,揭示了缺陷磁场失而复得的原因,同时实验验证了地磁场在应力致磁效应中起到偏置磁场的作用,为在役设备微磁检测奠定了理论基础。

非线性超声在金属基复合材料结构界面粘接强度评价中的应用

针对常规超声波难以对金属基复合材料结构的界面质量进行评价的问题,设计了非线性超声检测系统,利用超声波在界面上传播时微小缺陷与其相互作用产生的非线性响应信号,通过计算回波信号的超声非线性系数,就可以进行金属基复合材料结构界面弱粘接缺陷的检测,进而评价界面的粘接质量。实验结果表明超声非线性系数与界面的粘接强度之间存在一定的关系,因此,非线性超声检测方法有望用于金属基复合材料结构的无损评价。