【摘 要】
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长期运行在空间环境中的航天器可能由于撞击、振动、老化等因素而发生气体泄漏,在轨泄漏辨识对航天器安全保障具有重要意义.提出了一种基于声发射信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)特征融合的航天器泄漏辨识方法,首先将声发射信号分别通过EMD和WPD分解成为不同频率范围内的子带信号,考虑能量特征误差与不稳定性,提取信号无量纲因子和频率特征参数并应用Relief F算法选取特征.最后,构建支
【机 构】
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北京卫星环境工程研究所,北京100094;天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津300072;天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072;北京卫星环境工程研究所,北京100094;天津
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长期运行在空间环境中的航天器可能由于撞击、振动、老化等因素而发生气体泄漏,在轨泄漏辨识对航天器安全保障具有重要意义.提出了一种基于声发射信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)特征融合的航天器泄漏辨识方法,首先将声发射信号分别通过EMD和WPD分解成为不同频率范围内的子带信号,考虑能量特征误差与不稳定性,提取信号无量纲因子和频率特征参数并应用Relief F算法选取特征.最后,构建支持向量机(support vector machines,SVM)机器学习数据库,训练泄漏分类模型并利用测试集交叉验证模型分类精度.结果 表明,EMD和WPD分解特征并行融合分类模型可显著提高辨识精度,最高可达96.9％,且输入特征数量少,是一种具有应用前景的航天器在轨气体泄漏辨识方法.
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为在非经验指导下获取多尺度一维卷积神经网络中卷积核数目和尺度最优参数,实现风机基础螺栓松动智能诊断,提出粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)多尺度一维卷积神经网络的风机基础螺栓松动诊断方法.首先,获取风机一维原始振动信号,划分训练集与验证集;然后,将多尺度一维卷积神经网络中卷积核数目和尺度作为PSO的粒子,以验证精度作为适应度值,根据适应度值更新粒子速度和位置,经训练后获得最优卷积核数目和尺度参数下的多尺度一维卷积神经网络;最后,输入测试样本,得到风机基础螺栓松动诊
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为探究摇摆分量对输电塔线体系动力稳定性能的影响,以一实际输电塔为原型进行了动力时程分析,其中摇摆地震动采用改进的谱比法由地震平动中获取;根据增量动力分析(incremental dynamic analysis,IDA)方法结合B-R准则,分别对塔线体系在水平地震作用、水平-摇摆耦合地震作用和水平-竖向-摇摆耦合地震作用下的动力稳定性能进行分析.研究结果表明:摇摆分量及其引起的附加P-△效应会使输电塔线体系产生非对称振动,结构发生偏离平衡位置的单向偏移,从而导致塔线体系较仅考虑水平地震作用,更易动力失稳;
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