谷物冷却机在浅圆仓储粮中的应用研究

通过对浅圆仓内储藏的小麦进行谷物冷却机冷却通风处理，实时检测入仓冷空气的温湿度、粮食温度及含水量的变化，探索谷冷机在浅圆仓中应用的可行性和经济性。结果表明通过谷物冷却通风可迅速有效地降低储粮的温度，并减少粮堆内的温差和水分梯度，提高了储粮的安全性和稳定性。     

大口径钢管圆度测量喷标系统设计与误差补偿研究

为满足大口径钢管测量精度的需要,设计了一种龙门架式钢管在线测量及喷标系统。利用龙门架两侧立柱激光传感器的竖直运动,测量钢管截面外径上点的坐标,利用最小二乘法求其圆心坐标,采用近似直径法求取该截面的最大直径和最小直径,从而求得该截面的圆度。实例证明该系统及数据处理算法可实现钢管外径及圆度的测量,并具有相当高的精度。对测量结果进行误差分析,得知影响测量结果的主要来源是钢管的摆放姿态,通过投影及坐标变换对误差进行补偿,补偿后结果得到了一定的改善,从而验证了误差分析的合理性和补偿方法的可行性,该系统可用于大口径钢管的在线测量。     

雷达资料在强对流天气方面的应用

根据近30a观测资料统计分析,兰州市气象局对强对流天气的气候分布特征。分析多普勒天气雷达和闪电定位资料在兰州强对流天气中的应用。天气雷达始于第2次世界大战期间,在经过与电子学技术、气象学以及20世纪50年代后迅速发展起来的计算机技术的不断融合,逐步形成了一门新兴的边缘学科——雷达气象学。     

基于形态非抽样小波分解的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题,提出采用基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法提取故障特征.形态非抽样小波分解具有形态学的形态滤波特性与小波分解的多分辨率特性,通过非抽样方式对信号进行分解,克服了传统形态小波分解信息丢失的问题.结合差值形态滤波能够提取信号冲击成分的特点,构造了一种基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法,并将其应用于滚动轴承故障特征的提取.仿真与实例证明,该方法可有效提取信号中的故障特征,比传统小波包分解效果更好.形态非抽样小波分解算法只包含加减和极大、极小运算,具有计算简单、快速等优点,适用于滚动轴承的在线监测与故障诊断.     

厚截面复合材料局域孔隙超声检测方法

采用超声脉冲反射法对厚截面复合材料局域孔隙缺陷进行检测,提取超声背散射信号进行分析。结果表明,在材料近表面区域可能产生共振结构噪声,孔隙会导致结构噪声频率降低、幅值减小;在远表面区域的背散射信号恢复正常状态,孔隙则会导致较小幅值回波的出现。在此基础上提出了基于背散射信号处理的局域孔隙识别方法。对近表面信号使用改进S变换生成时频系数矩阵,再计算信号主频极小值及增益来识别孔隙。对远表面信号则先进行小波变换模极大值去噪,再使用改进S变换生成时频系数矩阵,最后计算信号主频极大值及增益来识别孔隙。对厚截面复合材料平板和曲面试块的实验表明,使用该信号处理方法可以有效识别厚截面复合材料局域孔隙缺陷。     

变厚度碳纤维复合材料孔隙率超声衰减模型

根据超声波透射法检测原理,在一定的假设基础上,针对层数不同的层板碳纤维复合材料,建立了孔隙率与材料层数、超声衰减量的关系模型,利用5组不同层数样本试块的孔隙率和超声衰减量的试验数据,给出了基于模型的孔隙率拟合公式。分析和试验结果表明,拟合公式具有一定的精度,满足工程检测的要求。该模型可用于检测同批次下不同层数复合材料的孔隙率,且不需要制备大量的试验样本,既方便快捷又节约成本。在此基础上,对模型进行了修正,建立了变厚度层板复合材料孔隙率与材料厚度、超声衰减的关系模型,并对模型进行了讨论,该模型适合于大曲率半径结构件。     

基于本体多关节的超声检测机器人误差补偿

超声波检测对方向性有较高要求,特别对曲面型工件进行检测时,需对探头终端的位姿进行误差软件补偿来提高检测的精度.本文首先对超声检测机器人进行运动学分析,然后通过分析其检测位姿误差的来源和特点.阐述基于本体多关节误差补偿的原理和补偿模型.最后,通过实例验证了该误差补偿方法的正确性,为计算机控制超声探头进行曲面检测提供准确的控制参数,实现了曲面形工件的连续超声检测.     

基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取

提出了基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法.针对汽车主减速器故障振动信号的特点,结合复小波变换提供的幅值和相位信息构造了两组适合于机械故障特征提取的组合信息.仿真信号的分析结果表明,采用复小波变换的相位信息及所构造的组合信息对信号突变点具有更好的敏感特性,从而可以更好地对信号突变点进行提取和定位.分别采用实小波变换和复小波变换及其组合信息对汽车主减速器故障信号进行分析.分析结果表明,利用所构造的组合信息能够对主减速器故障特征点精确定位;而且只需一尺度小波分解即可得到较好的效果,从而大大减小了故障特征提取的计算量.     

基于经验模态分解和S变换的缺陷超声回波检测方法

为对金属材料超声无损探伤中的微小缺陷回波进行检测,建立了金属材料背散射信号模型,讨论了调幅回波模型的中心频率估计的无偏性,并提出基于经验模态分解(EMD)和S变换的缺陷回波检测方法。首先对原始信号作EMD,通过时间尺度滤波重构信号,实现初步去噪;为抑制EMD去噪后信号的信噪混叠现象,执行基于S变换和最大类间方差法的去噪算法,进行二次去噪,得到信噪比较高但缺陷回波幅值衰减较大的信号。最后采用二次S变换修正二次去噪中因S变换导致的缺陷回波幅值降低量。对仿真信号和实际棒材检测信号的处理结果证明了该方法在去除噪声和缺陷回波检测方面的有效性。     

基于声束追踪的变厚度曲面工件超声探头位姿规划

针对传统变厚度曲面工件穿透法自动超声检测时各检测点声压变化大、信噪比低等问题,将多元高斯声束叠加声场建模方法引入曲面工件超声检测系统,建立接收声场数学模型,分析了检测参数对接收声压的影响,仿真与试验表明接收声压对探头姿态十分敏感,常规方法中探头位姿与声束路径间存在的小角度不可忽略,提出了基于声束追踪的探头位姿规划方法。针对双三次B样条曲面工件,先以常规方法确定发射探头位姿,然后从发射探头开始,追踪系统中声束,确定接收探头位姿。实际应用表明,与常规方法相比,基于声束追踪的探头位姿接收到的信号强、信噪比高,检测更精确。