基于特征参数和功率谱分析的液压滑阀内漏声发射检测实验研究

内泄漏直接影响液压系统的工作效率,常用的检测方法主观性强、效率低。以5组通径16 mm的三位四通换向滑阀为研究对象,设计并搭建了液压滑阀内泄漏声发射检测实验台。对比声发射信号的幅值域参数大小和响应时间,确定了最佳测量点。结合实验数据,找到了压力、间隙高度对幅值域特征参数的影响规律。运用AR功率谱提取信号的特征频率,发现滑阀内漏的声发射信号基频为40 kHz,泄漏量越大,特征频率越向低频方向偏移;特征频率呈现倍频的关系,内漏滑阀的功率谱曲线有小幅波动,正常滑阀功率谱曲线光滑。所得实验数据和结论对构建滑阀内漏诊断数据库具有重要意义。

基于红外序列图像的心率无损检测方法研究

提出一种新的基于红外序列图像的心率无损检测方法。首先,通过红外动态图像采集系统获得6名受试者在太阳穴处的时间序列图像,采用重心法提取出其中的时间序列信号;再通过一阶差分、低通滤波和AR模型功率谱分析等一系列步骤,实现心率的无损检测。在采集图像序列的同时,BIOPAC生理检测仪记录了受试者的心电图,通过与BIOPAC系统结果的心率做相关分析,得到相关系数为95.7%,证明了该方法的有效性和准确性。

复杂脉内调制雷达信号的识别方法

提出一种识别包括相位编码、频率编码,以及脉内混合调制等复杂雷达信号的方法。该方法结合AR模型功率谱估计分析方法和小波变换模极大值方法,将复杂混合调制信号转化成相位编码信号,然后基于高次方频谱分析的方法提取信号的频率特征,首次实现了对6种复杂雷达信号的分类。实验表明,在信噪比为0dB时,大多数信号的识别率可以达到93以上。