基于高次时频谱特征的舰载相控阵雷达信号降噪识别

针对舰载相控阵雷达信号在复杂电磁环境中,噪声信号频谱能量超过目标信号,导致雷达信号难以识别这一问题,提出基于高次时频谱特征的舰载相控阵雷达信号降噪识别方法。通过CWD时频变换方法,将原始雷达信号映射到时频域,提取信号二维时频分布信息后,对CWD时频分布信息进行幂处理,计算时频信息中各元素幂次信息,提取信号高次时频谱特征;由广义S变换方法,调节信号高次时频谱特征滤波所用高斯窗函数与时频分辨率,完成雷达信号时频降噪。将降噪后的信号输入循环神经网络中,捕捉降噪信号中时序依赖关系,学习不同信号类型之间区分特征,完成雷达信号降噪识别。经测试,此方法在强电磁干扰下对信号的识别结果准确,可以有效弱化复杂电磁环境干扰影响。

轴向柱塞泵壳体降噪区域识别

为了精确识别轴向柱塞泵壳体降噪区域,首先,搭建液压-多体动力学耦合模型,求解结构噪声激振力;然后,分析零部件模态并试验验证,建立装配体有限元模型,开展基于模态的振动响应分析,通过振动实验验证模型准确性,搭建轴向柱塞泵声学边界元模型,分析其辐射噪声特性;最后,基于声学传递向量原理,开展模态及板面声学贡献量分析,对壳体噪声辐射板面进行合理划分,分析其对关键频率下辐射噪声的贡献量。研究表明:轴向柱塞泵振声模型具有良好的准确性;某板面在辐射噪声突出的1350 Hz频率下,其声学贡献量达到46.1%。精确识别了轴向柱塞泵壳体降噪区域,为其降噪优化设计提供有效指导。