当高速成像制导导弹在大气中飞行时,其光学窗口承受着严重的气动加热。超声速气膜冷却方法可以有效地隔离外部加热,但是超声速气膜流动会引起光束退化,降低图像质量。为了研究超声速气膜气动光学效应,本文构建了主流马赫数为3.4,设计喷流马赫数为2.5,实际测得喷流马赫数为2.45的超声速气膜实验装置。利用基于纳米粒子的平面激光散射技术获得了高时空分辨率流场图像,并对气膜冷却流动的密度场进行重构,利用光线追迹法获取了对应密度场的光程差。通过将光程差分布和K-H涡对比后发现,光程差的波谷位置对应于涡卷的中心,而光程差的波峰对应于涡卷中心之间的连接部分。但是,随着涡结构的发展破碎,对应关系不再成立。根据超声速气膜NPLS流场图像结果,利用分形原理获取的分形维数结果,将其沿流向划分为三个区域,其对应平坦度分别为3.4,2.9,3.6...

利用主成分分析理论对回声定位声波特征空间进行优化,通过小波包理论对回声定位声波进行预处理,提取能量参数,采用主成分分析法优化特征空间,减少冗余参数.以优化后的特征空间作为识别向量,通过神经网络对回声定位声波进行识别.结果表明,利用主成分分析优化特征空间,能在较高的识别率下有效降低特征空间维数.

在声发射的应用场所中，采集的声发射信号很多都经过界面传输。主要研究构成不连续界面的两个构件尺寸对信号传输的影响，利用小波包技术分析信号在不同频率范围内的衰减特性。研究表明，不连续界面对信号存在衰减，构成界面的构件相对尺寸的大小对衰减影响较大，构件尺寸相差较大时，由于波在小构件上的多次反射作用，使得采集信号能量反向增强，信号畸变程度增大。建议在经过界面采集信号时，尽量选择在构件相对尺寸相当且结构较简单的部位进行。

使用改进的功率谱函数对电磁超声缺陷信号进行了缺陷的定性分析，使用小波包能量谱对电磁超声缺陷接收信号进行了特征提取，从小波包的小波函数选取、分解层次及特征参数的噪声鲁棒性3个方面开展了讨论分析。结果表明：通过选择适当的小波函数和小波包分解层次，小波包能量谱的能量比可以精细地反映信号的特征；基于小波包能量谱的特征参数具有良好的损伤敏感性及噪声鲁棒性，能在强噪声影响下实现对EMAT不同损伤类型的判别。

提出了采用正交小波变换进行计权声级测量的方法,克服了传统计权声级测量系统中采用模拟计权网络的缺点,比采用短时傅里叶变换方法更能反映人耳对噪声的主观感觉特性.理论分析和仿真计算表明,该方法是可行的.为了进一步提高计算精度和减少计算复杂度,给出了对应于IIR滤波器的正交小波变换、自适应小波包变换和匹配小波变换等三种可能的改进方法.

概述了大型承压特种设备的腐蚀原因和测厚要求，以及自动超声爬行测厚系统的原理，分析了自动爬行超声波测厚信号噪声的成因和测得值失真的原因，并就对策进行了分析。

利用小波包分别提取调速阀振动时的正常信号和故障信号的AR功率谱的特征值,之后利用提取的特征值作为LSSVM的输入,对调速阀的故障进行诊断,取得了良好效果,并与原始信号的效果进行了对比,并阐明了原因。

为了对电主轴运转时振动信号特征进行更有效的提取,提出了基于小波包层次熵的电主轴特征提取方法.首先对电主轴振动信号利用小波包变换进行分解、重构,得到若干节点信号;然后计算不同节点信号的样本熵值,构成其小波包层次熵值;最后通过小波包层次熵值提取电主轴振动信号特征.计算结果表明与傅里叶变换方法相比,基于小波包层次熵的分析方法不仅考虑了时间序列的低频成分,同时也考虑了其高频成分,可有效地提高特征提取的准确率,更精确和完整地描述电主轴振动信号的特征,为提取电主轴振动信号特征提供了一种快速有效的新方法.

通过分析活塞销在不同配合间隙下的运行轨迹,针对活塞销敲击响产生缸盖振动信号的有序性和在频率成分上的差异性,并考虑到实验数据的有限性,提出了用香农熵选取小波包子信号的特征提取方法和支持向量机的故障诊断方法。将振动信号进行小波包分解并求出各子信号的香农熵,根据香农熵的大小选取出合适的子信号进行分析研究,求出子信号的能量作为特征值,用支持向量机对活

针对液压泵压力信号呈现的非线性、非平稳的特性，提出一种将小波包分析、相空间重构理论与支持向量机（SVM）相结合的预测方法，实现液压泵压力信号监测数据的建模及预测。首先将采集到的压力信号通过小波包进行分解，将分解得到的各个分量进行重构，其次对重构后的每一个分量通过混沌支持向量机预测模型进行预测，最后对各预测值进行合成。试验数据表明，该方法能够有效地预测液压泵压力信号的变化趋势，具有较高的预测精度，可有效地应用于系统的状态监测和故障预测。