吕艳新
- 作品数：23 被引量：88H指数：6
- 供职机构：中华人民共和国环境保护部更多>>
- 相关领域：电子电信一般工业技术金属学及工艺兵器科学与技术更多>>
- 机械能辅助渗铝层显微形貌及性能的研究被引量：2
- 2014年
- 研究了Q235钢在机械能辅助渗铝后渗层的显微形貌和性能。结果表明,当渗铝温度较高、时间较长时表面致密度较高。渗层主要由Fe2Al5相组成,其硬度较高,耐摩擦磨损性能较好。同时,渗铝层还具有良好的抗氧化性能和耐腐蚀性能。
- 张跃李海涛吕丹张文广吕艳新
- 关键词：机械能助渗渗铝耐氧化性
- 百万千瓦级核电站AP1000锻造主管道的制造工艺及质量控制被引量：1
- 2014年
- 主管道是连接核岛反应堆压力容器、反应堆冷却剂泵、稳压器和蒸汽发生器的关键设备,被称作核电站的"主动脉",是压水堆核电站核岛主设备之一。介绍了AP1000锻造主管道制造的主要关键工艺,包括钢锭的冶炼、管坯的整体锻造、管道的煨弯成型、热处理及最终机加工,并描述了主管道制造过程中的质量控制。
- 邓冬熊冬庆吕艳新张发云黄炳臣
- 关键词：主管道核电站
- 600MW汽轮发电机组振动问题分析被引量：3
- 2014年
- 汽轮发电机组振动水平是考察机组运行安全性和可靠性的重要指标。汽轮发电机组的振动问题是机组制造质量、安装状态、运行条件的综合反映。尽管引起机组振动的原因错综复杂,但相同类型机组的振动特性具有一定的相关性。收集同型机组的振动特征对分析机组振动具有借鉴作用。针对600 MW汽轮发电机组发生的典型工频振动故障进行了分析,归纳了引起振动的主要原因,并提出了应对措施,为处理类似振动问题提供指导和参考。
- 何斌姜述杰吕艳新胡安中
- 关键词：轴振动平衡
- 基于EEMD的多传感器信息融合降噪方法被引量：3
- 2014年
- 由于传感器被动采集所得信号没有太多先验信息,在后续应用过程中因噪声的存在受到限制,所以,提出一种基于总体经验模式分解(EEMD)和时延估计的多传感器信息融合降噪方法。首先将多传感器采集所得信号进行EEMD,将所得对应IMF分量进行互相关,求取时延估计值,依据时延矢量封闭准则(TDVCR)获得相应IMF分量的时延矢量误差。最后,根据多传感器综合支持度确定相应权重,对IMF分量进行重构,得到降噪后的信号。实验结果表明:该方法在EEMD的基础上有效利用了多传感器的时延估计特性,在没有任何先验信息的条件下降低了信号噪声,取得满意的效果。
- 吕艳新李海涛邓冬张跃赵立彬卫东
- 关键词：时延估计多传感器信息融合降噪
- 基于多尺度分频和变权的战场声目标识别
- 2009年
- 提出一种基于多尺度分频和变权的战场声目标分类与识别的快速算法,为战场环境下快速识别典型声目标提供了一种实用方法。首先对信号进行离散傅立叶变换,获得幅频谱,对幅频谱进行平滑递推滤波,之后对其进行多尺度分频,在同一尺度上求取幅值均值,并对其进行定量归一化,将归一化后的数组作为此尺度上的特征向量,多次训练获得大量特征向量数组,基于相似性系数的特性,从中提取特征向量模板,并给出模板相应的权重。最后,采用基于相似性系数的分类器,对信号进行分类与识别。并将此算法与传统的特征提取算法进行试验对比。试验结果表明,基于多尺度分频和变权的战场声目标分类与识别算法简单有效、识别率高、计算周期短、实时性好、适合目标跟踪时间较短的场合。
- 吕艳新孙书学顾晓辉
- 关键词：特征提取变权半实物仿真
- 基于小波变换的战场声信号去噪方法研究被引量：1
- 2010年
- 在实际战场中，采样声信号不可避免的受到各种噪声和干扰的污染，导致声信号特征提取变得困难而不利于进一步的目标识别。为了有效去除混叠在战场声信号中的噪声信号。运用离散小波理论对其进行阂值去嗓处理。通过对几种去噪方法对比分析和基于MATLAB信号去噪的仿真试验，仿真结果表明对于战场声信号而言，基于Birge—Massart阂值算法具有更好的去噪效果。
- 仝飞顾晓辉吕艳新
- 关键词：小波变换阈值去噪MATLAB去噪
- 基于EMD和能量比的战场声目标分类与识别被引量：17
- 2008年
- 采用线性预测方法对信号进行边界延拓,改进EMD方法,应用EMD(经验模态分解)对战场声信号进行分解,对分解得到的有限个IMF(本征模态函数)进行FFT,求得其相应的幅值谱,进而得到其能量。选择每一个IMF的能量相对于原始信号总能量的能量比作为特征向量,并将其归一化。最后,设计神经网络分类器对不同类战场声目标进行分类与识别。实验结果表明,基于EMD和能量比的战场声目标分类与识别,分类效果显著,识别率较高。
- 吕艳新孙书学顾晓辉
- 关键词：经验模式分解特征提取神经网络
- 基于遗传神经网络的战场声目标识别
- 2010年
- 通过小波包分析提取战场声信号不同频带上的能量作为特征向量,设计了遗传神经网络作为战场声目标识别的分类器,克服了传统BP神经网络容易陷入局部最小点的缺陷,通过Matlab仿真对比实验结果,证明遗传神经网络能够提高战场声目标的识别率。
- 仝飞顾晓辉吕艳新
- 关键词：小波包分析特征向量遗传神经网络
- 被动声目标识别理论研究
- 本文以智能雷为应用背景,在深入分析和研究典型声目标信号产生机理和特性的基础上,对被动声目标探测与识别的关键技术进行了研究,给出了相应的理论和算法,研究成果可为被动声识别技术的理论发展和工程化提供参考。 基于当前技术基础,...
- 吕艳新
- 关键词：信号预处理小波变换EMD信息融合分类器
- 文献传递
- 多传声器小波多尺度信息融合滤波算法被引量：20
- 2012年
- 为了滤掉信号采集过程中存在的环境噪声和信道噪声,提出一种基于小波多尺度信息融合和三角时延矢量误差的信号滤波算法。基于多传声器信号时延估计特性,提出时延矢量封闭准则。首先将多传声器同步采集所得信号进行小波多尺度分解,得到多尺度小波细节系数和近似系数,然后根据时延矢量封闭准则求取各层小波系数时延差,结合信息融合理论,提出一种三角时延矢量误差,由多传声器综合支持度获得时延阈值,将其作用于三角时延矢量误差,得到各层小波系数的权重,最后对小波系数重构得到降噪后的信号。实验表明,此滤波算法不仅滤掉了信号中的噪声成分,还优化了传声器资源的配置,既保留了高支持度传声器信号特性,还改善和提高了低支持度传声器信号质量,与小波分层阈值和全局阈值滤波算法相比充分体现出该算法的有效性。
- 吕艳新顾晓辉
- 关键词：信息融合时延
