中文摘要：

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。

结论摘要：

项目研究围绕微弱信号增强与检测、信号参数估计、信号特征提取、传感器布局优化四个方面展开。在微弱信号增强与检测方面，提出了一种基于扩散方程动态演化的图像降噪方法，提出了两种提取混杂于强背景噪声中的周期信号的方法－时域平均阵图和梳状滤波阵图法方法，以及一种检测周期性高频冲击信号的方法－同步平均时频分布方法；在信号参数估计方面，提出了频域非线性最小二乘和改进短时相位谱回归两种多频率成份信号幅、频、相参数高精度估计算法；在信号特征提取方面，提出了一种基于信息熵和统计矩等价性的特征量构造方法；在传感器布局方面，提出了一种基于模型的夹具故障诊断方法，并建立了传感器布局规划的数学模型。项目研究结果在美国机械工程学会(ASME)会刊、国际电气电子工程师学会(ASME)会刊 和《机械工程学报》等国内外权威刊物发表和录用论文12篇，其中国际期刊论文8篇，SCI收录7篇，待收录1篇，EI收录9篇，待收录1篇；开发的设备状态监测软件应用于多家企业和高校，产生了显著的经济和社会效益，获2005年上海市科技进步二等奖1项。项目实施期间，培养硕士研究生3名，项目主持人入选2005年教育部新世纪优秀人才支持计划。