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公开(公告)号：CN111855208B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202010644002.X
申请日：2020-07-02
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G01M13/045 , G01M13/028
摘要： 本发明公开了一种基于阶次分析和稀疏编码的旋转机械微弱故障信号提取方法，包括以下步骤：首先通过阶次分析将恒定转速故障信号转移到角度域；然后将角度域信号均匀分段，利用位移不变稀疏编码训练出角度域位移不变字典；进一步用位移不变字典稀疏分解含有强噪声的变转速角度域故障信号，并根据峭度准则选择冲击特征明显的分量进行重构；最后通过包络谱分析提取故障特征。本发明能够有效地消除转速和强背景噪声的干扰，提取出变转速下的弱故障特征，具有高度的灵活性和适应性。
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公开(公告)号：CN112861275A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110030109.X
申请日：2021-01-11
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明提供了一种基于最小信息熵特征学习模型的旋转机械故障诊断方法，包括以下步骤：构造Hankel矩阵，将Hankel矩阵进行堆叠之后通过线性映射得到特征矩阵；对特征矩阵的行进行L2范数归一化，然后最小化特征矩阵的信息熵得到训练好的权值矩阵；通过训练好的权值矩阵求出故障振动信号的特征，并进行Z‑score标准化并与标签合并导入Softmax模型进行优化，得到训练完成的Softmax分类器；通过权值矩阵求出测试环境下的旋转机械振动信号的特征，并进行Z‑score标准化后输入Softmax分类器中，得到旋转机械的故障诊断结果。本发明通过最小化特征矩阵的信息熵提取样本间的区分性特征，并引入Hankel矩阵与特征的Z‑score标准化，较已有的无监督特征提取方法，具有更好的噪声适应能力、准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112115842A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010959733.3
申请日：2020-09-14
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明公开了一种基于改进提升小波变换和高次自相关处理的微弱电信号检测系统及其方法，包括：采用小波提升方案提升小波；提升小波分解原信号获得各尺度系数；采用改进小波阈值函数处理各层小波系数；对经过采用改进小波阈值函数处理后的各层小波系数，进行逆小波变换获得重构信号，完成对原信号的提升小波阈值去噪；对重构信号进行多次自相关运算，生成高次自相关函数，根据信噪比的改善程度选择自相关运算的重复次数；最后采用时延高次自相关解调法检测出微弱电信号特征。本发明解决了提升小波重构信号的失真问题，扩大了信噪比检测范围。具有小波重构信号失真程度低、信噪比改善程度高等优点。
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公开(公告)号：CN112115842B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202010959733.3
申请日：2020-09-14
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24
摘要： 本发明公开了一种基于改进提升小波变换和高次自相关处理的微弱电信号检测系统及其方法，包括：采用小波提升方案提升小波；提升小波分解原信号获得各尺度系数；采用改进小波阈值函数处理各层小波系数；对经过采用改进小波阈值函数处理后的各层小波系数，进行逆小波变换获得重构信号，完成对原信号的提升小波阈值去噪；对重构信号进行多次自相关运算，生成高次自相关函数，根据信噪比的改善程度选择自相关运算的重复次数；最后采用时延高次自相关解调法检测出微弱电信号特征。本发明解决了提升小波重构信号的失真问题，扩大了信噪比检测范围。具有小波重构信号失真程度低、信噪比改善程度高等优点。
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公开(公告)号：CN112326017B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202011039187.8
申请日：2020-09-28
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进半经典信号分析的微弱信号检测方法，包括以下步骤：(1)获取强噪声背景下包含微弱目标信息的振动信号；(2)对振动信号进行量子域转换，便于对量子域中的信号进行降噪处理和微弱目标信号检测；(3)对量子域中的信号进行特征提取；(4)利用自相关算法对量子域信号特征进行降噪处理；(5)对降噪后的量子域信号特征进行重构，将量子域信号恢复为时域信号，此信号即为所需微弱目标信号。本发明使半经典信号分析算法应用于微弱信号检测，解决了相关检测算法无法检测相关性噪声问题，精确检测‑30dB噪声下的微弱信号，有效改善信号信噪比，提高微弱信号检测精度，易于实现。
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公开(公告)号：CN111532274B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202010127272.3
申请日：2020-02-28
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明提出了一种基于多传感器数据融合的智能车辆换道辅助系统及方法，通过安装在汽车四个角的不同频率赫兹数的毫米波雷达传感器进行换道监测，在汽车左前方和左后方分别安装77GHz毫米波雷达传感器，右前方和右后方分别安装24GHz毫米波雷达传感器。汽车前方和后方分别安装的不同频率的毫米波雷达传感器的检测范围会存在一定重合区域和非重合区域。首先对各传感器进行周围车辆目标初选，然后依据卡尔曼滤波原理对周围车辆目标进行有效性检验，最后依据不同频率毫米波雷达传感器的感知范围优势，对重合区域采用D‑S证据理论对其进行决策级信号整合。本发明充分融合各传感器检测优点特性，全面地对汽车周边环境进行检测，及时判断换道是否处于危险状态。
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公开(公告)号：CN111855208A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010644002.X
申请日：2020-07-02
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G01M13/045 , G01M13/028
摘要： 本发明公开了一种基于阶次分析和稀疏编码的旋转机械微弱故障信号提取方法，包括以下步骤：首先通过阶次分析将恒定转速故障信号转移到角度域；然后将角度域信号均匀分段，利用位移不变稀疏编码训练出角度域位移不变字典；进一步用位移不变字典稀疏分解含有强噪声的变转速角度域故障信号，并根据峭度准则选择冲击特征明显的分量进行重构；最后通过包络谱分析提取故障特征。本发明能够有效地消除转速和强背景噪声的干扰，提取出变转速下的弱故障特征，具有高度的灵活性和适应性。
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公开(公告)号：CN112326017A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011039187.8
申请日：2020-09-28
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进半经典信号分析的微弱信号检测方法，包括以下步骤：(1)获取强噪声背景下包含微弱目标信息的振动信号；(2)对振动信号进行量子域转换，便于对量子域中的信号进行降噪处理和微弱目标信号检测；(3)对量子域中的信号进行特征提取；(4)利用自相关算法对量子域信号特征进行降噪处理；(5)对降噪后的量子域信号特征进行重构，将量子域信号恢复为时域信号，此信号即为所需微弱目标信号。本发明使半经典信号分析算法应用于微弱信号检测，解决了相关检测算法无法检测相关性噪声问题，精确检测‑30dB噪声下的微弱信号，有效改善信号信噪比，提高微弱信号检测精度，易于实现。
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公开(公告)号：CN111532274A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010127272.3
申请日：2020-02-28
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明提出了一种基于多传感器数据融合的智能车辆换道辅助系统及方法，通过安装在汽车四个角的不同频率赫兹数的毫米波雷达传感器进行换道监测，在汽车左前方和左后方分别安装77GHz毫米波雷达传感器，右前方和右后方分别安装24GHz毫米波雷达传感器。汽车前方和后方分别安装的不同频率的毫米波雷达传感器的检测范围会存在一定重合区域和非重合区域。首先对各传感器进行周围车辆目标初选，然后依据卡尔曼滤波原理对周围车辆目标进行有效性检验，最后依据不同频率毫米波雷达传感器的感知范围优势，对重合区域采用D-S证据理论对其进行决策级信号整合。本发明充分融合各传感器检测优点特性，全面地对汽车周边环境进行检测，及时判断换道是否处于危险状态。
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