基于灰度击中击不中变换的故障特征提取方法

提出了一种应用灰度击中击不中变换提取故障特征的方法.从待分析信号中指定若干个目标波形,由此计算得出击中击不中结构元素对,在每个采样点位置进行模式匹配,具有故障特征的波形段将具有较高的输出.应用于制氧厂驱动电机的碰摩信号和转子试验台的冲击信号,成功提取出削波特征和冲击特征.该方法与人工分析信号的思路接近,算法容易理解,可以作为从时域波形直接提取故障特征的一种有效方法.      

COREX冷煤气成分预测的二步建模方法

针对熔融气化炉冷煤气成分含量,提出了基于熵权模糊C均值聚类和偏最小二乘的COREX冷煤气成分预测方法.建模过程中首先根据料单中各种原料的单耗量,利用熵权模糊C均值聚类的方法将料单聚类成若干种料单类别,然后针对不同的料单类别,利用偏最小二乘法分别建立冷煤气成分预测模型.对宝钢COREX-1#炉实际生产数据验证结果表明:该方法可以有效地建立COREX冷煤气成分预测模型,具有较好的预测精度.      

基于半监督流形学习的无线传感器网络定位方法及其应用

提出了一种基于流形半监督学习的移动节点定位算法.该算法利用基于流形学习的半监督方法,通过一定量的有标签样本和无标签样本,获取隐含在节点接收信号强度信息中的流形结构,直接建立节点物理位置与接收信号强度之间的映射关系.算法不需要使用现有的理论或经验信号传播模型,避免了模型不准确带来的定位误差,而且允许网络中存在大量无标签样本,降低了数据采集难度,提高了算法实用性.冶金工业现场的实际应用结果表明,相对RADAR算法,本文算法具有较高的定位精度.     

遗传算法在缺陷特征选择中的研究

由于冷轧带钢表面缺陷的类型多种多样,在所提取的特征集中,需要寻找出一组较优的特征集,使之可以更有效地表达缺陷的本质特征,从而提高缺陷识别的准确率。针对该问题,研究了遗传算法在缺陷特征选择中的应用,并在充分研究信息熵理论的基础上,以平均净分类信息为遗传算法的适应度函数,以弥补互信息熵作为适应度函数所导致的不足。实验表明,利用遗传算法得到的特征集,对现场的冷轧带钢表面缺陷进行分类时,能得到更高的分类准确率。     

基于核费希尔判别的生产状态诊断方法

工艺参数间的非线性耦合关系,给生产过程的状态识别带来了很大的困难。为此,引入新的核映射准则,利用梯度优化方法选取核参数,并采用核Fisher方法进行降维处理,实现对生产状态在可视平面上的逐层多故障分类,完成对当前生产过程的状态诊断。利用TE数据进行实验验证,结果表明,与核主成分分析方法相比,该方法可以得到更加准确的诊断结果。     

新型无线传感器网络节点供电方案

工业现场对振动信号等快变量进行采集时,需要对无线传感器网络节点进行在线供电.通过分析开关噪声对无线传感器网络节点通信质量的影响,并结合传感器网络的工作特点,给出无线传感器网络供电方案的设计要求.针对开关噪声的宽频谱特点,提出适用于无线传感器网络的供电方案,实验表明:该供电方案可有效消除电源噪声.     

大型连轧机传动齿轮在线故障诊断方法研究

在大型连轧机组中，主传动系统的减速机、齿轮在受着巨大的负载，很容易出现各种故障，采用神经网络自适应滤波方法和小波分解方法在线分析传动齿轮的振动信号，有效地分解出信号中由故障所引起的成分，地诊断出连轧机传动齿轮的各种故障原因，为大型连轧机组齿轮传动系统的故障在线监测提供了新的有效的工具。     

基于频域形态滤波的低速滚动轴承声发射信号降噪新方法

声发射检测技术以其灵敏度高、频响范围宽、信息量大等优点,为机械故障诊断提供了一条新的检测途径,但应用于旋转机械设备时,容易混入各种有色噪声。当噪声频率与声发射信号重叠时,传统的降噪方法难以满足要求。将形态滤波应用到信号频域,可以有效消除有色噪声的干扰。根据声发射频响特性,对频谱进行拟合平滑高斯白噪声的影响,最后重构到时域。仿真和实际低速轴承信号表明此方法具有较好的降噪效果,有利于信号后续的处理和分析。