针对实际振动信号中多分量分离问题,在生成微分方程解调技术的基础上,提出一种新的迭代分解方法.首先采用生成微分方程(generating differential equation,GDE),估计初始振动信号的瞬时频率和幅值包络,然后对瞬时频率通过低通滤波分离出第一个频率,基于此频率对原始信号通过高通滤波器后提取的成分作为第一个分量,最后用初始信号减去第一个分量的余值作为下一次迭代的初始值,迭代同样的步骤分析分解直到获取所有信号分量,以低于能量比阈值作为迭代终止条件.本方法不需要先验信息.通过仿真信号验证并与传统方法进行对比分析,证明了方法的有效性.通过实测轴承试验信号的故障分析,证明了方法的实用性

针对滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障提出了一种新的诊断方法,该方法融合了集总经验模态分解(EEMD)、形态谱和支持向量机(SVM)三种方法的优势.首先,利用经验模态分解对滚动轴承故障振动信号进行分解,得到若干个具有物理意义的内禀模态分量(IMF);其次,基于最大能量法筛选出含有故障特征信息最丰富的一个内禀模态分量为故障诊断数据源;再次,对数据源在选定尺度范围内进行形态谱的提取,从而构造故障特征向量;最后,利用支持向量机对滚动轴承的三种故障进行诊断.研究结果表明,该方法能够有效地诊断出滚动轴承的三种故障,且具有很高的故障诊断正确率

振动信号的周期性冲击及其重复频率是滚动轴承故障诊断的关键.本文提出了一种基于集合经验模式分解和交叉能量算子提取滚动轴承故障特征的方法.首先,应用集合经验模式分解方法将振动信号分解为本征模式函数以满足交叉能量算子对信号单分量的要求.然后根据相关程度和峭度从本征模式函数中选取敏感分量,计算敏感分量和原始信号的瞬时交叉能量及其傅里叶频谱.最后根据交叉能量的频谱结构和特征频率识别轴承故障.通过分析滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性

微生物浸矿是提取低品位,难选次生硫化铜矿中有价元素的最有效方法之一.本研究利用嗜酸氧化亚铁硫杆菌(Acidthiobacillus ferrooxidans)浸取福建某难选次生硫化铜矿,依次开展浸矿菌富集培养实验、驯化转代实验和不同粒径配比下柱浸试验,获得了不同阶段的细菌浓度、pH值、铜浸出率等演变规律;并结合电子计算机断层扫描技术实现了柱内矿堆塌落、截面孔隙演化和浸矿机理研究.研究表明:细菌浓度和pH值均呈现缓慢增加后趋降低的趋势,浸柱中细菌增殖较慢,浸矿480 h后,细菌浓度仅为每毫升5×107个.浸矿过程中,细颗粒趋于向柱底迁移,矿堆出现塌落;柱顶孔隙率变大,增幅为6.65%,柱底孔隙率变小,降幅为8.29%;塌落程度与细粒含量成正比,最小塌落为1.7 mm,最大塌落为6.15 mm.入堆矿石粒径极大影响着柱浸体系的浸出效果.实验中柱浸B组(粒径r < 1 mm占28.41%)浸矿效果最佳,浸矿480 h后铜浸出率达47.23%

采用从高铝粉煤灰中提取的空心微珠为填料制备了高铝微珠/环氧树脂复合材料，并研究了复合材料的冲击强度及其冲蚀磨损特性.从冲蚀磨损机理、耐磨性能以及冲击性能方面分析，确定聚酰胺650是环氧树脂比较理想的固化剂.硅烷偶联剂改善了空心微珠与环氧树脂基体的相容性，有效地提高了环氧树脂的耐冲蚀磨损性能.当空心微珠的加入量较少时，复合材料的冲击强度及耐冲蚀磨损性能并没有得到明显改善；当空心微珠质量分数达到3%时，复合材料的冲击强度达到最大值，耐冲蚀磨损性能也有明显的提高，而在空心微珠质量分数为4%时复合材料的耐冲蚀磨损性能最佳，从而最终确定高铝粉煤灰空心微珠合适的填充量为3%～4%

为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好

带钢热连轧是一个多阶段的生产过程,在工序繁多的加工过程中与产品质量直接相关的控制参数和目标参数近百个.如何找到控制参数和目标参数之间存在的信息加以利用,提高热轧带钢产品质量一直是科研人员和工程技术人员努力的目标.研究表明,利用数据挖掘方法结合热连轧生产的工业特点,提取潜在的、有用的、最终可理解的工艺知识,得到质量缺陷与控制状态的对应关联关系,通过控制变量权值向量和数据挖掘高危关联状态集合综合分析,可以迅速对带钢质量问题的产生原因进行定位,找出关键控制变量做出调整,减少经济损失,提高生产效率,为热轧带钢产品质量问题分析提供科学、准确的思路

为提高开关电流电路故障诊断的精度,提出了一种基于小波包优选和优化BP神经网路的开关电流电路特征抽取与识别方法.首先对开关电流电路原始响应信号进行多层次的小波包分解,接着计算N层分解后的归一化能量值,以特征偏离度作为评价选择最优小波包基,构建最优故障特征向量,最后将提取的最优故障特征通过遗传算法优化的BP神经网络进行分类.该方法以实例电路进行验证,结果表明所有的软故障均得到了有效的分类,说明了该方法在开关电流电路故障诊断中的优越性

针对轧辊偏心问题,提出了一套对轧辊偏心信号进行提取和检测的数字信号处理方法;讨论了该方法在偏心控制中应用的有关问题。现场实验结果证实,该方法应用方便,处理正确,控制有效

针对海底集矿机采矿环境图像,采用分段线性变换提高图像细节,中值滤波去除悬浮物干扰.利用形态学抗噪声梯度算子提取地形和障碍物轮廓,并用分段线性拟合计算出地表亮度变化率.根据表面亮度变化特征判断障碍物类型,采用自适应形态学对轮廓进行细化与连接.通过障碍投影变换计算出障碍物的距离、高度和宽度等信息.对陆地图像进行了分析,证明位置、高度和坡度等参数计算的可行性.利用上述方法对深海底的图像进行处理,不仅保留了边界信息,且提高了抗干扰能力和抗边界间相互影响能力,可有效识别深海底地形和障碍物,得出位置和形状等参数,可以为集矿机避障系统信息融合技术提供可靠数据