简介:针对齿轮故障时振动信号复杂、特征提取困难的问题,提出采用局部特征尺度分解(LocalCharacteristicscaleDecomposition,LCD)与双谱分析相结合的故障特征提取方法。首先,利用LCD分解法对振动信号进行分解,并结合贝叶斯信息准则(BayesianInformationCriterion,BIC)和峭度时间序列互相关系数2个指标对内禀尺度分量(IntrinsicScaleComponent,ISC)进行筛选;其次,利用双谱分析法对所选取的ISC分量进行融合,提取双谱熵作为特征量;最后,运用该方法实现齿轮振动信号故障特征的提取,并通过齿轮预置故障试验验证了该方法的有效性。
简介:为进一步提高弹道导弹目标多传感器综合识别正确率,提出了一种基于二维主成分分析(Two-DimensionalPrincipalComponentAnalysis,2DPCA)的多传感器特征级综合识别方法。该方法将多个传感器的特征集经标准化后组合成二维特征矩阵,引入图像压缩技术中的2DPCA方法进行特征提取,然后将其用于弹道导弹目标特征级融合识别。以3部雷达部署下弹头目标的雷达散射截面积(RadarCrossSection,RCS)特征融合为例进行仿真验证,结果表明:相比于传统的主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA),2DPCA的识别率更高,计算复杂度更低,为弹道导弹目标识别提供了一种新的思路。
简介:近年来,随着军民融合上升为国家战略,民营资本进入航空领域这一命题也备受社会各界关注。但长期以来,由于种种制约形成的“玻璃门”“弹簧门”“旋转门”,却让民营企业对于进入航空产业望而却步。西安阎良国家航空高技术产业基地(以下简称“西安航空基地”),是国务院批复设立的我国唯一一个以航空制造为特色的国家级经济技术开发区。立足中国航空城良好的航空产业环境,西安航空基地全力构建“多位一体”服务体系,建设五大公共平台,以“创新+资本”的联动模式,加快构建资源共享利益传导机制,着力突破“三重门”现象,努力开拓航空产业军民深度融合发展新路径。