基于联合均值差异匹配的域适应故障诊断方法

针对工业过程中故障诊断面临的工况突变而导致模型数据分布失配的问题,提出基于联合均值差异匹配的域适应故障诊断方法。利用源域和目标域每类样本的均值定义类内差异和类间差异,同时集成最大方差和最大均值差异准则获取特征投影矩阵,并将源域和目标域的特征信息投影到公共特征子空间。在子空间建立K近邻(KNN)分类模型,完成故障诊断分类。实验结果表明,该算法能够较为准确地完成故障分类,具有较高的分类准确性。     

基于H∞控制理论的二自由度内模控制器设计

内模控制可以较好地解决跟踪问题 ,但是如果存在标称模型与实际模型失配的问题 ,跟踪性能可能受到破坏。常规的内模控制在碰到对象模型失配时 ,可通过设计一个滤波器来消除模型失配造成的影响 ,但是滤波器的设计并没有一定准则。文中给出一种基于H∞ 控制理论的二自由度内模控制器设计方法 ,主要考虑了标称模型与实际模型的失配性 ,将跟踪问题转化成一个标准的H∞ 控制问题。该二自由度控制器由滤波器和反馈控制器组成。仿真结果表明了此控制器的有效性。     

新型模糊内模控制系统的研究

提出了模糊内模控制的新策略,将T-S模糊辩识和模糊推理引入内模控制,在对实际输出起预测作用的同时,可根据预测误差在线修正、补偿被控对象的模型失配。仿真结果表明,该策略是可行、有效的。     

数控铣削加工过程的神经网络控制

构造一个三层的 BP网 ,提出一种铣削加工恒力控制方法 .该方法具有自组织、自适应能力强和精度高等特点 ,并可有效克服传统自适应控制中的模型失配问题 .对铣削加工中切深渐变和突变两种工况进行计算机仿真 .最后 ,实验验证其正确性和有效性     

基于受限玻尔兹曼机和T-S模型的料位软测量方法的研究

球磨机是火力发电厂的基础设备,可靠测量料位是实现系统优化的关键。针对球磨机音频信号中存在强噪声、非线性等问题,结合受限玻尔兹曼机(RBM)、减法聚类和T-S模糊模型,提出了一种软测量方法。首先采用微调后的受限玻尔兹曼机提取特征,去除存在的噪声,然后使用减法聚类辨识模糊模型的初始结构,最后采用T-S模糊模型预测球磨机料位。通过在球磨机运行数据上进行模型验证,验证了该方法的实用性和可行性。     

基于H∞控制理论的二自由度内模控制器设计

内模控制可以较好地解决跟踪问题，但是如果存在标称模型与实际模型失配的问题，跟踪性能可能受到破坏，常规的内模控制在碰到对象模型失配时，可通过设计一个滤波器为消除模型失配造成的影响，但是滤波器的设计并没有一定准则，文中给出一种基于H∞控制理论的二自由度内模控制器设计方法，主要考察了标称模型与实际模型的失配性，将跟踪问题的转化成一个标准的H∞控制问题，第二自由度控制器由滤波器和反馈控制器组成，仿真结果表明了此控制器的有效性。     

基于RBM和T-S模型的料位软测量方法的研究

球磨机是火力发电厂的基础设备,可靠测量料位是实现系统优化的关键。针对球磨机音频信号中存在强噪声、非线性等问题,结合受限玻尔兹曼机(RBM)、减法聚类和T-S模糊模型,提出了一种软测量方法。首先采用微调后的玻尔兹曼机提取特征,去除存在的噪声,然后使用减法聚类辨识模糊模型的初始结构,最后采用T-S模糊模型预测球磨机料位。通过在球磨机运行数据上进行模型验证,验证了该方法的实用性和可行性。     

基于OBE-PLS软测量的过程自适应建模

针对工业过程中因时变和工况迁移等复杂因素的影响,使得利用固定样本集训练得到的静态软测量模型不能很好地跟踪当前对象,从而导致该模型预测性能下降的问题,提出了一种融合最优定界椭球(OBE)和偏最小二乘算法(PLS)的动态软测量建模方法。该方法以离线数据集建立PLS软测量模型,当有新的查询样本到达时,可通过主成分分析(PCA)建立统计量寻找与其相似的历史样本,并利用该历史样本通过OBE算法来动态更新PLS模型,从而使模型达到很好地跟踪效果,有效地解决了工业过程中时变和工况迁移的问题。最后在数值例子和球磨机的实例中验证了该方法的有效性。     

基于NuSMV的Web服务失配限界模型检测

目前,Web服务组合已成为Web服务领域的研究热点,Web服务失配检测是保证服务正常组合的基础.当服务模型状态数较大时,现有的失配检测方法将面临状态空间爆炸问题,本文采用限界模型检测技术,提出一种基于NuSMV的Web服务失配检测方法.该方法能够有效地处理服务模型状态数较大时的情形,并且能够实现在异步通信模式下进行Web服务失配的自动化检测.最后通过实验说明了该方法的可行性.     

用于标定和优化的高压共轨柴油机建模

高压共轨柴油机可控燃油喷射参数的增加,在使对燃烧的控制更加灵活的同时也带来标定和优化工作量显著增加的问题.为适应高效率的需要,提出并研究了基于模型的标定优化,即采用神经网络在一些工况点上建立模型,再通过自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行插值,将模型由这些工况点扩展到所需工况空间.模型精度由对象、建模所用数据量及模型参数调整共同决定.试验在一台六缸高压共轨柴油机上进行.理论分析和试验结果表明 该方法可以在保证精度的同时有效减少标定优化的试验工作量.     

大型格子式球磨机物料动力学分析

由于进口大型球磨机资料的缺失,工程上对该型号球磨机的最佳填充率和最佳球磨转速缺乏足够的认识,以至于球磨机故障频发。为了研究球磨机转速与填充率对滚筒作用力的变化规律,并延长球磨机寿命和提高球磨效率,以球磨机滚筒内物料的运动为基础对球磨机受物料作用力进行分析,通过分析不同的填充率、不同的转速下物料对滚筒的作用载荷和分布,推导出脱离角和下落角的关系及其与滚筒受力面积的关系,并计算了不同转速、不同填充率下物料对滚筒内壁的摩擦力的分布情况。分别建立了不同转速下的下落角和脱离角模型、受载荷面积模型和滚筒受摩擦力模型。最后针对选矿厂大型格子式球磨机进行分析,并结合实际工况对各模型进行仿真分析。     

无辨识自适应算法与模糊推理的组合控制

一般自适应控制算法需在线辨识系统模型，算法复杂，计算时间长。本文采用无辨识自适应算法，不用辨识系统的模型，同时应用模糊推理对控制量进行补偿，以便克服模型失配的影响。仿真结果表明，该方案是非常有效的，适合于具有时滞的工业系统。将其应用于制冷装置中的电子膨胀阀控制，使得蒸发器过热度的控制效果得到了明显的改善。     

基于跨域均值逼近的轴承剩余使用寿命预测

由于轴承退化数据较少及不同工况之间轴承数据分布差异较大,实现在一个轴承上训练的剩余寿命预测模型,能够预测其他同一工况或不同工况不同轴承的剩余使用寿命,是一个待解决的难题。本文提出基于跨域均值逼近的联合分布自适应轴承剩余使用寿命预测方法,首先,对轴承原始振动信号数据进行归一化处理;其次,通过投影矩阵将源域和目标域数据映射到一个低维公共特征子空间中,利用基于跨域均值逼近的联合分布自适应方法对源数据和目标轴承数据进行领域适配;最后,利用门控循环单元对轴承剩余使用寿命进行预测。在IEEE PHM Challenge 2012数据集上进行多组迁移实验,结果表明,所提方法在同一工况或不同工况下不同轴承间有良好的预测精度。     

相位编码信号的多普勒补偿

在相位编码脉冲压缩技术中 ,各种码都存在着多普勒失配问题。在分析产生多普勒失配原因的基础上 ,提出了一种新的处理方法。该方法可以从根本上改变相位编码对多普勒频移的敏感性 ,与传统的脉压方法相比 ,有较大的多普勒容限带宽     

球磨机制粉系统控制策略研究与应用

球磨机制粉系统具有多变量强耦合、非线性严重以及生产工况变化大的特点,采用常规控制策略很难奏效。文章采用一种简化的模糊控制方法实现对球磨机的有效控制。该方法通过比值控制实现对入口负压的控制,同时采用球磨机的出口温度来控制给煤量实现磨负荷的控制。实际运行效果表明,该控制策略具有简单、可靠等优点。     

基于PBM+MPC的球磨机动态优化控制

提出一种基于分批试验结论和考虑工况的球磨机连续磨矿粒级质量平衡模型(PBM)改进模型.基于某些粒级不符合一级磨矿动力学的分批试验结果改进破碎率模型:为消除干扰影响,建立破碎率模型参数和各工况变量间的LSSVM关系模型;基于改进模型,采用PBM+MPC实现球磨机优化控制.仿真结果表明,PBM+MPC能有效消除过程干扰,稳定过程产品质量.     

￠2700×3600球磨机减速器人字齿轮失效形式的分析与改进措施

本文主要针对筒式球磨机减速机齿轮的主要失效形式,结合使用工况特点,分析了造成齿轮失效的原因,提出了改进途径,对提高齿轮质量,延长减速器设备的使用寿命,提高球磨机作业率具有非常重要的意义。     

基于自适应采样的不平衡分类方法

针对传统重采样方法大多使用固定采样策略，无法根据模型的优化需求改变采样策略的问题，提出一种基于自适应采样的不平衡分类方法(ASIC)。该方法根据分类模型在验证集上的表现动态调整训练集上不同类别样本的采样概率，使不同类别的采样概率由当前分类模型的需求动态决定；同时，该方法对少数类给予额外的关注，在其余条件相同的情况下为少数类赋予更大的采样概率，以弥补少数类本身样本数量不足对分类模型造成的不良影响，从而提高分类模型对少数类的识别能力。实验结果表明，使用ASIC方法训练的分类模型的平均类准确率和召回率的几何平均值均比对比方法更好，且数据分布越不平衡，ASIC方法的优势越明显。     

基于实例模型的模糊推理方法

研究基于实例模型的模糊推理方法。根据设计要求和产品的特征,建立了产品实例模型。采用面向对象技术描述产品实例,建立产品实例库。基于设计要求和实例模型进行模糊推理,从而获得产品优化设计方案,提供了基于实例模型的模糊推理算法,该方法已成功地应用于定梁龙门铣床的进给箱产品的方案设计中。     

基于失配信息子空间失配补偿的话者确认

对于电话手机语音的文本无关说话人确认,语音受到传输信道、话筒等的影响,失配问题尤为显著.为此提出一种GMM-UBM框架下基于失配信息子空间的说话人确认失配补偿方法,该方法利用失配信息子空间和基准信息模型获得训练和测试语音的相对失配信息,此失配信息是失配信息子空间中超矢量的一种线性组合,补偿更为准确,能够根据失配对不同语音类的不同影响,对不同的语音类进行相应的补偿.NIST06数据库上的实验表明,经过失配补偿的系统性能在EER和MinDCF有近50%的提高.