面向机械系统的PDE非线性滤波模型及其应用的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51105396
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0511.机械测试理论与技术
  • 结题年份:
    2014
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2014-12-31
  • 项目参与者:
    王见; 徐宋兵; 杨正益; 孙丽萍; 陈本乾; 王璇; 孙兵; 张仪;
  • 关键词:

项目摘要

非线性是动力学系统复杂的根源,而自然界和现实中的系统严格地说都是非线性的。滤波则是对系统的状态进行估计的最有效的理论方法。本项目以机械系统为对象(如机床、压缩机、大型主轴等),首先研究机械系统的非线性描述方法;建立基于任意偏微分方程( Partial Differential Equation,PDE)的非线性滤波统一框架,该框架统一了线性滤波器和非线性滤波器;本项目首次提出基于核函数的PDE滤波方法,研究核函数的作用、选择和设计,核函数选择的标准和评价依据;研究PDE滤波的数值化过程,多角度分析研究PDE滤波中的边界条件、终止条件、网格划分等影响因素;研究该滤波模型的稳定性、精度、收敛性、速度等问题;研究PDE与其他技术的融合,如基于PDE的经验模态(EMD)分解、基于PDE与小波的信号降噪模型等。除此之外,还研究PDE滤波方法在机械振动信号滤波去噪、特征提取等方面的具体应用。

结项摘要

项目实施顺利,达到了预期研究目标。项目研究分析了经典降噪理论和方法、非线性降噪理论和方法;提出并研究了基于偏微分方程的振动信号降噪统一模型;围绕旋转机械状态检测与故障诊断,融合虚拟仪器开发技术,研发了振动信号降噪软件并进行了现场应用,取得了较好的应用效果。其主要内容包括:(1)进一步研究了基于热传导方程的线性滤波模型。从理论上探讨了PDE滤波与传统滤波器的相关性;并从传统滤波器的角度出发,解决了PDE滤波的演化时间、迭代次数、调节系数等参数设计问题及其影响因素。建立了PDE滤波的数值方法。与传统方法相比,PDE方法降噪性能得到很大提高。(2)提出基于后向迭代的快速PDE降噪算法,保证了降噪过程的无条件稳定;通过一次迭代运算即可实现信号降噪,使得PDE降噪时间性能得到极大提高,为在线分析奠定了基础。(3)在此基础上,通过对分数阶微积分原理的研究,分析了任意阶方程得降噪特性,提出了并研究了任意阶的PDE降噪模型,统一了线性降噪方法和非线性降噪方法。(4)从图象热传导滤波方法的基本原理出发,研究了二维热传导方程的各向同性扩散滤波和各向异性扩散滤波的基本方法;研究并论证了低信噪比条件下,PDE和时频分析方法融合,振动信号时频二维信息局部特征结构的各向异性扩散方法。初步提出了核函数的PDE滤波思想。(5)提出并实现了基于PDE的信号修补方法,并在EMD端点效应处理中进行了应用。(6)关于PDE的最新研究已扩展到热成像等无损检测领域,与PCA等统计新好分析方法结合,实现了电磁热的盲源解耦分离。研究了基于光流的视觉振动参数识别和表征方法。研究成果在轴心轨迹提纯等机械装备状态检测及评估中进行了应用,获得了很好的应用效果。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(5)
PDE信号修补方法及在EMD端点效应处理中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    振动与冲击
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    尹爱军;王璇;YIN Ai-jun,WANG Xuan(State Key Laboratory of Mecha
  • 通讯作者:
    YIN Ai-jun,WANG Xuan(State Key Laboratory of Mecha
偏微分方程在轴心轨迹提纯中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    重庆大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    尹爱军;孙丽萍;王见
  • 通讯作者:
    王见
相关法动平衡校正中的3q准则误差处理方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    重庆大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    尹爱军;赵磊;吴宏钢
  • 通讯作者:
    吴宏钢
High-order partial differential equation de-noising method for vibration signal
振动信号高阶偏微分方程去噪方法
  • DOI:
    10.1002/mma.3119
  • 发表时间:
    2015-03-30
  • 期刊:
    MATHEMATICAL METHODS IN THE APPLIED SCIENCES
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Zhao, Lei;Yin, Aijun
  • 通讯作者:
    Yin, Aijun
Smooth Nonnegative Matrix Factorization for Defect Detection Using Microwave Nondestructive Testing and Evaluation
使用微波无损检测和评估进行缺陷检测的平滑非负矩阵分解
  • DOI:
    10.1109/tim.2013.2287126
  • 发表时间:
    2014-04-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Gao, Bin;Zhang, Hong;Yin, Aijun
  • 通讯作者:
    Yin, Aijun

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其他文献

虚拟式多通道温度测试仪
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    重庆大学学报(自然科学版),
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    万相奎;秦树人;尹爱军
  • 通讯作者:
    尹爱军
椭球体三维数据场可视化模型及实
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计量学报,27(4):304~308,2006
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    尹爱军;秦树人
  • 通讯作者:
    秦树人
基于软件体系结构的秦氏模型智能虚拟控件集成框架的研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    机械工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汤宝平;谢亭亭;周传德;尹爱军
  • 通讯作者:
    尹爱军
基于遗传退火优化MSVM的齿轮箱故障诊断
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    振动.测试与诊断
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈法法;汤宝平;马婧华;尹爱军
  • 通讯作者:
    尹爱军
基于支持矢量机的从明暗恢复形状
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    机械工程学报,42(7):186~191,2006
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    尹爱军;秦树人;周传德
  • 通讯作者:
    周传德

其他文献

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尹爱军的其他基金

直升机尾传动系统深度概率损伤识别与时变维纳状态空间演化规律研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    54 万元
  • 项目类别:
    面上项目
直升机尾传动系统深度概率损伤识别与时变维纳状态空间演化规律研究
  • 批准号:
    52275518
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    54.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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