简介：巡回示范授课期间的每一次座谈,基层政治教员们在谈到＂面临的现实困难＂时,几乎都提出了＂没时间备课＂的问题。没有充足的时间作为基础,备课质量以及授课效果确实很难得到保证。然而在具体的实践中,这个结论却并不绝对,同样面临繁重工作的千头万绪,部分政治教员就可以从中突围,带给官兵一堂堂精彩授课。

简介：针对峭度谱（Kurtogram）无法有效区别振动信号中的瞬态故障冲击和脉冲噪声,难以准确提取微弱的滚动轴承故障特征的问题,提出一种基于加权峭度（WeightedKurtosis,WK）的滚动轴承故障特征提取方法,通过固定设置滤波带宽,利用加权峭度识别共振中心频率,确定带通滤波器的滤波中心频率和带宽,结合包络分析提取滚动轴承故障特征,并通过采集变速箱滚动轴承振动数据对该方法进行了验证。结果表明：该方法能够有效克服峭度谱的缺陷,稳健识别滚动轴承共振中心频率,准确提取滚动轴承故障特征,验证了该方法的有效性。

简介：针对行星齿轮传动故障诊断中的信号故障特征微弱、特征提取困难等问题,提出了基于自适应聚合经验模态分解(EnsembleEmpiricalModeDecomposition,EEMD)和样本熵(SampleEntropy,SE)的行星齿轮箱故障特征提取方法。首先,针对EEMD结果存在较大的盲目性和主观性等问题,提出自适应EEMD方法;然后,使用此方法将行星齿轮箱振动信号分解为若干个固有模态函数(IntrinsicModeFunctions,IMF)分量,通过相关性分析选取含有齿轮状态特征信息的IMF分量并对信号进行重构,计算重构信号样本熵值,以此判断行星齿轮箱的运行状态;最后,对行星齿轮箱故障模拟试验台采集的2种状态振动信号的自适应EEMD样本熵进行求解,并与直接样本熵、EEMD样本熵等特征提取方法对比,验证了自适应EEMD样本熵具有更好的分类能力。

简介：为提高无人车行驶过程中前方车辆检测的准确性和实时性,提出了基于激光雷达(LIghtDetectionAndRanging,LIDAR)深度信息和视觉方向梯度直方图(HistogramsofOrientedGradients,HOG)特征的车辆识别和跟踪方法。目标首次进入视野时,聚类处理激光雷达深度信息并确定假设目标的候选区域,采用车辆尾部的HOG特征对假设目标进行验证。在HOG特征验证前,基于最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine,LS-SVM)算法对样本集HOG特征进行训练学习,生成车辆分类器模型。对于验证后的目标车辆,采用激光雷达获取的深度信息对目标车辆进行持续跟踪。构建了2种车辆模型,结合最小二乘直线拟合方法提取出车辆特征,生成目标模型。同时,提出了基于多特征马氏距离的目标关联代价方程,实现了多目标的关联;完成了基于卡尔曼滤波的车辆状态滤波和位置估计,更新了跟踪器模型。通过有效的管理策略,实现了目标跟踪的3个状态:1)初始化模型的生成;2)跟踪过程中跟踪器的更新与预测;3)目标驶离视野时跟踪器的删除。最后,通过试验验证了跟踪算法的有效性。