摘要：工业"大数据"时代的到来为机械装备健康监测带来了新机遇。然而,由于运行环境异常、人为因素干扰以及采集设备故障等,机械装备健康监测大数据中往往混杂大量与健康状态无关的异常值或缺失值数据,从而造成数据质量下降。监测数据中掺杂的劣质数据容易造成对机械装备健康状态的误判,进而导致运维策略制定不当。为保障数据质量,提出一种机械装备健康监测振动数据恢复的张量分解方法。针对机械装备不同转速的振动数据,构建以转速、时窗、小波尺度和时间为维度的四阶张量,利用Tucker分解从中挖掘蕴含的机械健康状态信息,并通过张量填充对缺失值数据进行恢复。分别采用仿真数据和试验台数据验证了提出方法的有效性,结果表明,与传统数据恢复方法相比,提出方法恢复的数据与真实数据的拟合度更高。将提出方法应用于风电装备监测数据恢复,保障了监测数据的质量。

摘要：合理的利用阵元间互辐射作用,可以优化组阵设计,更好的控制波束.基于扬声器等效电路模型和Pritchard互辐射阻抗公式,对大功率扬声器三元组合阵的互辐射作用进行了研究,通过仿真得到了互辐射作用随频率和阵元间距对阵元输入电压和阵列轴向声压的影响规律,并进行了实验验证.仿真和实验结果表明,频率为谐振频率1100Hz、阵元间距为0.2m时互辐射作用对阵元输入电压和轴向声压有明显影响,频率在800~1500 Hz范围的仿真结果和实验结果符合得较好.