浅谈抗干扰技术在生产中的应用

通过分析工业生产中干扰的原因，找出了几种可行的解决办法，使测控系统工作可靠、安全，保证产品质量。     

基于小波分析的声发射信号处理

小波分析作为一种新的信号分析处理方法，可对任意信号，信号的任一时刻、任一频段进行时频分析。将小波分析用于声发射信号处理，有助于声发射技术的发展与推广应用。     

基于短时傅里叶变换的飞行器故障振动信号分析

目的 对某飞行器出现故障时的振动信号进行分析,为故障定位提供依据.方法 将短时傅里叶变换方法 应用于飞行振动信号分析,通过计算故障振动信号和正常振动信号的短时傅立叶变换谱,获取两者之间的不同时频特征.通过分析包括发动机工作、外部气动激励、设备工作、电气干扰在内的各种影响因素的时频变化特征,与故障振动信号的时频特征对比,...     

群体感应调控有机污染物生物降解研究进展

有机污染物的生物降解效果受微生物活性影响,群体感应是微生物控制其生理活性的重要机制。在有机污染物生物降解过程中,群体感应对关键降解酶的合成、生物膜的形成以及菌群结构的调控等产生影响。直接投加群体感应信号分子或能产生信号分子的菌剂可促进群体感应调控,提高污染物降解率,但pH、温度、群体感应淬灭菌、纳米颗粒物等环境因素可影响群体感应的活性。当前,群体感应调控有机污染物生物降解的研究尚处于起步阶段。综述了相关研究进展,介绍了群体感应对有机污染物生物降解的影响机理,归纳了强化群体感应调控的方式和影响群体感应活性的主要环境因素,并对其应用前景进行了展望。     

基于小波包分析的框架结构损伤识别

损伤将引起结构动力特性和动力响应的变化,反过来,可以通过结构动力性能或动力响应的变化识别结构损伤,但它们对结构局部损伤并不十分敏感。而小波包分析具有优越的时-频局部化性能,可以在时—频域以任意精度进行信号分析。本文在小波包分析基础上,提出了基于小波包分析的损伤检测和识别方法:首先将结构响应信号分解为小波包组分,然后通过考察各组分小波信号的变化情况识别损伤。该方法仅利用结构响应数据识别损伤,实测方便,计算简单,并通过3层钢框架结构的模型试验成功地识别出损伤时刻和损伤位置,验证了其可行性。     

全氟辛酸诱导小鼠睾丸生精细胞凋亡过程中内质网应激途径的研究

全氟辛酸(perfluorootanoic acid, PFOA)是当前广受关注的环境污染物之一,通过饮食、饮水及粉尘摄入等途径进入机体,造成雄性生育能力下降。目前已有相关研究证实PFOA可诱导生精细胞凋亡,但是关于PFOA诱导生精细胞凋亡的机制研究还比较匮乏。因此本研究以雄性BALB/c小鼠为研究模型,基于内质网应激途径探讨PFOA诱导小鼠生精细胞凋亡的机制。将52只雄性BALB/c小鼠按随机数字表法随机分为4组：Control组、PFOA低、中和高剂量组(1.25、5和20 mg·kg^-1),PFOA处理组小鼠分别灌胃给予不同剂量的PFOA,Control组给予等体积的生理盐水,连续给药28 d后处死,取睾丸组织备用。苏木精-伊红(hematoxylin-eosin, HE)染色观察各组睾丸组织形态变化;末端脱氧核苷酸转移酶介导的dUTP缺口末端标记测定法(terminal dexynucleotidyl transferase (TdT)-mediated dUTP nick end labeling, TUNEL染色)检测各组睾丸组织生精细胞凋亡,并计算凋...     

对城市道路交叉口左转专用车道设计的探讨

在参考国内外设计经验的基础上,从左转车道设置的原则、设置左转车道的常用方式、左转车道的长度和宽度等角度对左转车道的设计问题进行了探讨,提出对左转车道进行合理偏移可有助于提高驾驶员的视距.     

两栖装备入舰引导系统方案研究

目的针对两栖装备上下登陆舰时自动化程度低、无法全天候实施的问题,提高恶劣海况和黑夜条件下的登舰作业能力,提出一种两栖装备入舰引导系统设计方案。方法依托装备再制造升级技术手段,通过水下探测器接收登陆舰发射的超声波定位脉冲信号,获得装备相对位置和路线规划信息,有效规避航线水下障碍物,提高装备登舰的准确度和效率。结果针对系统发出的超声波信号部分被水下超声接收器接收的情况,对海水、海洋环境噪声和海洋混响等因素对声波信号传输特性的影响展开研究,重点分析了浅海海域的季节性声速剖面、传播过程中的声强损失,对海洋环境噪声、海底和海面的等效平面波混响级进行数学建模,通过静态和动态试验,验证了模型推导的准确性和数据的可靠性。结论通过浅海多径传播信号合成模型和双路径传播的信号衰减模式的推导,为求解声波传播模型的波动方程奠定了基础。     

基于梅尔倒谱系数的矿山复杂微震信号自动识别分类方法

为了实现矿山复杂微震信号的自动高效识别与分类,保证后续微震分析的时效性和准确性,运用梅尔倒谱系数法,将原始的4种微震信号(岩体破裂、爆破振动、电磁干扰和钻机凿岩)转化为梅尔标度上的非线性频谱,再转换到倒谱域上,结合其在时域上的差分得到1组24维的特征参数向量,利用这些特征参数向量训练构建各类事件对应的混合高斯隐马尔可夫识别模型,进而实现对微震信号的自动识别分类。研究结果表明:运用基于梅尔倒谱系数的微震信号识别分类方法对矿山实际微震数据进行测试,微震事件的识别分类准确率达到92.46%,具有较高的准确性,为实现微震监测系统的实时性分析提供了技术支持。     

强噪音环境下基于震动信号的车辆适应性分析

传统的分析方法在强噪声环境下分析车辆适应性的能力较差,分析结果不准确,为了解决这一问题,基于震动信号研究了一种新的车辆适应性分析方法,采用场景模拟测试手段进行采集并记录不同强噪音干扰下小车的适应性,确定震动传感器系统的组成,在不同噪音频段和地点下采集数据,分别研究了发动机、工作轮胎与地面的摩擦、不同路面的状况对车辆适应性的影响,从震动结构和震动传感器两方面进行改进,提高车辆的适应性。实验结果表明,强噪音环境下基于震动信号的车辆适应性分析方法分析能力更强,分析结果准确率更高。