基于异质扩散模拟的机械信号动态演化特征自适应增强方法及其应用

本项目研究旨在将故障征兆信号检测问题转化为某一特定分析域中的信号局部特征增强问题，通过模拟异质扩散过程中的"重扩散"和"回流"行为，根据信号局部特征自适应调节其能量扩散方向和扩散速度，经由控制方程的"负反馈"和"正反馈"双向动态演化实现抑制噪声干扰、增强细节特征的目的，同时还将探讨稳定的扩散方程数值解法、最佳的扩散演化规则、与其它方法的组合使用方式，以及高维演化数据的和谐人机交互方法，最终形成一套完整的机械信号特征自适应增强理论和方法，并应用于故障诊断中的微弱信号提取和反求工程中的景深图像分割。研究结果对于微弱故障信号增强、检测与识别，揭示早期潜在故障的发生、发展和转移具有重要的理论意义和工程应用价值，对故障诊断和动态测试等学科的发展将产生积极的促进作用，另一方面将极大地丰富非线性数字信号处理知识宝库，对研究和开发其它类型的非线性滤波方法具有一定的指导意义和参考价值。