无位置传感器无刷直流电机启动方法研究

针对无位置传感器无刷直流电机普遍采用的反电动势过零检测转子位置的方法存在启动困难的问题,提出了一种改进的三段式启动方法,具体包括预定位、外同步加速过程和切换到自同步3个阶段。在预定位阶段采用施加短时检测脉冲来确定转子初始位置。在外同步加速阶段提出了一种比较精确的在不同负载情况下换相时刻的计算方法,并分析了加速过程中换相的准确性。该方法能够提高电机启动过程中定位的准确性和启动的成功率,降低失步和启动失败的可能性。     

机械产品多元质量特性重要度排序方法

针对机械产品多元质量特性重要度排序的复杂性,提出了一种基于模糊层次分析法和信息熵的模糊综合方法,以有效处理传统单一方法计算过程存在的主观性和模糊性问题。综合运用模糊理论和模糊层次分析法建立了多元质量特性重要度排序模型,用三角模糊数表示模糊比较判断的方法计算主观权重,并使用信息熵确定质量特性指标层的客观权重。应用模糊Borda方法组合模糊层次分析法和信息熵法进行排序,根据模糊Borda数值大小最终决定多元质量特性的重要度。通过具体实例验证了该方法的合理性和可行性。     

带式输送机张紧装置关键部件选型及特性分析

在分析张紧装置设计相关理论的基础上,对其关键部件液压马达和绞车进行选型设计,并基于AMESim软件搭建仿真模型,研究该带式输送机张紧装置中游动小车的动态特性,为确定带式输送机启动阶段绞车的启动时机提供依据。     

基于过程数据分析的彩色滤光片产线故障机台定位

为了完成复杂工艺彩色滤光片产线的故障定位问题,提出一种将加工过程数据和机台警报融合分析的故障定位模型。在该模型中,基于缺陷类型和面积权重评分确定多缺陷共存时的滤光片主缺陷标签,通过Xgboost集成方法训练加工过程数据与缺陷的关联模型,以信息熵增益确定各个过程数据源的贡献度;基于K-means聚类机台警报划分各个故障问题子集,以警报来源反推机台故障概率,进而以D-S证据理论融合两者进行判断,确定综合问题机台概率。通过实例验证了该方法的有效性。     

基于信息熵和最小偏差的产品意象评价方法

为减少认知不确定性对感性意象评价结果的影响,提出一种基于信息熵和最小偏差的产品意象评价方法。根据设计任务确定目标意象,进行方案设计,经感性意象调查获取初始评价矩阵。以最小偏差计算设计方案综合评价偏离度,使其同时满足个体缺失最少和群体综合效益最大。使用信息熵对认知不确定性进行表达,依据最大信息熵原理,构建产品意象评价约束条件,保证评价权重信息的完整性。建立产品意象评价模型,对设计方案进行意象综合评价计算,优选合适的方案。以数控机床意象造型设计方案评价为例,验证了该方法的合理性和可行性。     

基于最优阶次HMM的电机故障诊断方法研究

介绍了一种基于隐马尔可夫模型的电机匝间短路故障诊断方法,方法中提出了一种基于信息熵的隐马尔可夫模型阶次选取策略,该策略根据求解符号出现概率的熵速率与隐马尔可夫模型阶次的关系确定模型最佳阶次,确保在得到合理的模型结构的前提下,使该模型的计算代价最小,从而得到最优隐马尔可夫模型.将该最优隐马尔可夫模型应用于电机匝间短路故障诊断实验中,获得满意的诊断结果,结果表明在保证匝间短路故障诊断精度不变的情况下,通过合理选取隐马尔可夫模型的阶次可以有效地减少模型的计算代价,提高模型的计算效率.     

民机结构环境损伤的组合赋权评定方法

针对民机结构环境损伤评定问题进行研究,基于国内研究的现有赋权方法或者偏重主观经验或者过分依赖客观数据的现状,提出基于组合赋权的评定模型方法。该模型采用层次分析法确定主观权重,采用粗糙集理论中决策表的信息熵知识确定客观权重,然后利用向量夹角公式,找到二者之间合理的权重分配系数,实现组合赋权,进而确定总等级,并根据等级间隔对应关系确定检查间隔。最后以某型飞机的重要结构项目为例进行验证分析,效果良好。     

乳化切削液配方方案优选的信息熵模糊物元分析模型

为确定乳化切削液配制的最佳配方方案，通过引用层次分析法(AHP)来确定乳化切削液各性能指标的权重，将信息熵理论和模糊物元分析理论相结合，建立了乳化切削液配方方案优选的信息熵模糊物元分析模型，并通过具体实例说明了模型的运用。结果表明，信息熵模糊物元分析法是配方方案择优的一个有效工具。     

产品规划中基于模糊效用偏好的顾客需求优先性分析

顾客需求市场竞争性分析是更为准确地确定顾客需求最终重要度的必要步骤,其有效性将直接影响产品规划质量屋的构建精确度。针对该分析过程中顾客对于竞争性产品偏好信息的模糊性,提出基于非对称三角模糊效用偏好的顾客需求竞争性评价矩阵的确定方法。利用三角模糊数中所定义的"距离"概念,构建以顾客需求竞争评价信息总相离度最大化为目标的单目标优化模型以确定顾客需求竞争性优先度。采用拉格朗日函数求解此优化模型,并对求解结果进行归一化处理以获取归一化的顾客需求竞争性优先度。通过与经典信息熵方法进行对比,论证了该方法的适用性及优势。     

产品规划中基于模糊效用偏好的顾客需求优先性分析

顾客需求市场竞争性分析是更为准确地确定顾客需求最终重要度的必要步骤,其有效性将直接影响产品规划质量屋的构建精确度。针对该分析过程中顾客对于竞争性产品偏好信息的模糊性,提出基于非对称三角模糊效用偏好的顾客需求竞争性评价矩阵的确定方法。利用三角模糊数中所定义的"距离"概念,构建以顾客需求竞争评价信息总相离度最大化为目标的单目标优化模型以确定顾客需求竞争性优先度。采用拉格朗日函数求解此优化模型,并对求解结果进行归一化处理以获取归一化的顾客需求竞争性优先度。通过与经典信息熵方法进行对比,论证了该方法的适用性及优势。     

机械设计方案模糊熵权综合评价

针对机械设计方案中存在的诸多模糊因素,提出了一种模糊熵权综合评价方法。该方法首先对机械设计过程中所出现的模糊因素进行分类,并建立相应的评价指标分级矩阵,随后借助信息工程中的熵权理论,利用所获得的分级矩阵中各评价指标的差异程度计算其权重,然后再对分级矩阵进行加权,最后利用信息熵实现对所选设计方案的总体评价。文末给出了实例,验证了该方法的可行性与有效性。     

基于监控视频的异常事件识别

提出了一种基于监控视频的异常事件识别模型,该模型可以实时监测视频中的前景目标,并通过分析目标的运动信息判断是否有异常事件的发生。首先,采用背景建模的混合高斯算法提取前景目标;然后,用金字塔迭代的L-K特征点跟踪算法得到前景的光流运动信息,并通过分析前景的面积比例、速度方差、整体熵判断视频中是否有异常事件的发生;最后,利用爆炸、人群短时聚集和分散两种异常事件做仿真实验。结果表明,该模型可以准确提取前景目标区域,并可以快速、精准地判断监控视频中的异常事件,可以为管理部门及时发现和控制异常事件提供有效的帮助。     

基于熵带与DS理论的焊缝等级磁记忆量化评价

针对焊缝不同等级的磁记忆特征提取及定量评价难题,提出信息熵带与D-S理论联合的磁记忆定量评价模型。以Q235B焊接试件为实验材料,通过焊缝疲劳损伤试验,对照X射线定量评价标准,引入能够反映焊缝损伤程度的奇异谱熵、功率谱熵和小波空间能谱熵,分别提取不同损伤等级对应的这3种信息熵及其熵带的特征值,构建基于信息熵带数学期望的各等级贴近度公式,以信息熵贴近度作为证据体,建立基本可信度分配函数,通过D-S理论的证据组合原理将基本可信度进行信息融合,依据D-S诊断规则输出焊缝缺陷等级的定量识别结果,建立基于信息熵带和D-S证据理论联合的焊缝等级磁记忆评价模型。结果表明焊缝等级识别的不确定度为0.008,为实际工程中焊缝缺陷等级磁记忆定量化评定提供新的思路和方法依据。     

基于SIE和SVR的液压泵故障定量诊断

为更好地实现液压泵故障定量诊断,对故障定量诊断中的退化特征提取和故障程度诊断方法进行研究。针对排列熵算法的不足,提出空间信息熵(spatial information entropy,简称SIE)的概念,分析了空间信息熵3个参数(时间序列的分区数s、相空间重构的嵌入维数m和延迟时间τ)变化对其性能带来的影响,为其选取提供了依据。仿真分析结果也验证了其作为液压泵退化特征的有效性和优越性。基于空间信息熵算法提取液压泵故障退化特征集,针对退化特征与故障程度之间存在的非线性关系,提出采用果蝇优化算法优化参数的支持向量回归机实现液压泵的故障定量诊断。对实测液压泵振动信号分析结果表明,空间信息熵在表征液压泵故障程度方面具有更好的性能。将果蝇算法优化参数的支持向量回归机用于液压泵的故障定量诊断得到了理想的定量诊断效果,并通过对比分析验证了提出的支持向量回归机模型的有效性和优越性。     

递归图和近似熵在设备故障信号复杂度分析中的应用

将一维时间序列采用相空间重构算法将其扩展到高维相空间中，通过研究时间序列在高维空间中的邻近点分布规律和运动特点，提出采用递归图和近似熵获取原始时间序列的动力学行为的方法。对递归图受噪声的影响，近似熵的数值稳定性进行研究，结果表明两种算法在较短的数据集下就能有效地对信号的复杂度进行描述。同时将近似熵和递归图用于设备振动信号的复杂度描述，对两组不同的信号的递归图和近似熵进行比较，得出的结论与实际相符。     

基于熵权法的液压液污染度模糊综合评价

针对目前液压液颗粒污染度评价标准评价结果代码个数多,不能结合系统对不同尺寸颗粒敏感程度信息等问题,提出应用熵权模糊综合评价模型进行液压液污染度评价。利用熵权法将系统对不同尺寸颗粒敏感程度信息和数据本身所蕴藏的信息量转化为不同尺寸颗粒的权值,并采用模糊综合评价模型汇总各尺寸颗粒的污染度情况和权值,以“正常”、“警告”、“异常”的形式输出最终评价结果。利用该方法评价了某特种船舶某型甲板液压设备液压介质的污染度,评价结果证明该方法可行且直观明了,更重要的是结合了具体系统对不同尺寸颗粒敏感程度信息,评价结果更加科学准确。     

全矢样本熵在高速列车故障诊断中的应用

为了有效提取高速列车转向架振动信号的故障特征以及针对单通道采集的信息难以完善地反映出列车运行状态的问题,提出了一种基于全矢样本熵(full vector sample entropy,简称FVSE)算法的故障特征提取方法。首先,使用噪声辅助多元经验模态分解(noise assisted multivariate empirical mode decomposition,简称NAMEMD)方法对振动信号进行分解,得到一系列多元本征模态函数;其次,根据相关系数法选择与原始信号最相关的本征模态函数分别进行样本熵和全矢样本熵特征提取;最后,将得到的特征向量分别作为支持向量机的输入对列车状态进行识别。实验结果表明,采用全矢样本熵算法的故障识别率普遍比采用样本熵算法提高了6个百分点,最高达到了98%以上,验证了噪声辅助多元经验模态分解方法结合全矢样本熵算法对高速列车故障诊断的有效性。     

基于嵌入式linux的多媒体信息发布系统终端设计与实现

针对目前制造企业车间层信息发布系统终端存在的可靠性差、管理不便和媒体格式单一的问题,提出了一种基于嵌入式linux和MIPS体系的,能够支持图片、文本以及音视频等多种格式媒体信息,管理更新方便,可实现信息灵活定制的信息终端解决方案。在介绍了信息发布系统和终端整体架构的基础上,对信息终端的应用软件设计及实现做了详细介绍。     

交流暂态故障对柔性直流系统影响的评判研究

在模块化多电平电压源换流器高压直流输电(MMC-HVDC)系统中,发生在交流输电线路的各类暂态故障或扰动不但会引起与交流系统连接的MMC换流站内上下桥臂不同程度过流、过压现象,也会对对向站的正常运行产生一定程度的负面影响。如何利用MMC换流站内各电气信息实现交流暂态故障或扰动对其运行状态影响程度的评判将是今后MMC-HVDC研究领域的热点问题。针对上述问题,首先分析了交流输电线路暂态故障对站内电压、电流的影响,指出站内各电气信息之间的联系。而后鉴于MMC-HVDC系统阻尼对暂态故障能量传递的抑制作用,考虑故障扰动时站内电压、电流具有变化无规律、频率复杂且扰动特征能量等级低等特点,提出利用Renyi小波包能量熵对交流暂态故障发生时站内电气信息进行特征提取,并根据特征提取结果构建了系统运行状态评判指标集。基于Renyi熵权和灰色关联分析理论,提出了一种双端MMC-HVDC系统运行状态综合评判方法。最后,利用双端31电平MMC-HVDC系统进行了各类交流暂态故障的模拟实验,并基于该方法实现了不同交流暂态故障对MMC-HVDC系统运行状态影响程度的评判,判断结果证明了该方法的有效性。     

撞击流反应器流场速度时间序列的结构复杂性研究

结合谱熵和小波熵算法,从整体及各个尺度上,对撞击流反应器(Impinging stream mixer,ISM)流场速度时间序列进行结构复杂性分析。谱熵算法描述时间序列信号的谱的结构情况,反映序列频率谱的集中程度,从而体现ISM流场速度信号的总体的平均功率的分布情况;小波熵算法充分利用小波变换的多分辨、多尺度特性,使信号在结构上的复杂性得以清晰体现。研究表明,尺度a4上的小波熵分布与系统的结构复杂性的分布类似,说明该系统的信号的主要特征集中在低频细节成分a4尺度上。不同尺度下的小波熵表征信号在各个频段的变化趋势,体现信号在时域和频域上的信息。该系统的轴向流体结构复杂性大小沿轴线没有特定的变化规律,但径向流体结构复杂性大小呈对称分布,且在轴心取得最大值。