ART3神经网络的研究分析及应用

在ＡＲＴ３神经网络模型的研究基础上，分析比较了ＡＲＴ３的分布式和压缩式识别码的模式识别情况，并且与ＡＲＴ２神经网络模式识别情况进行了比较，并将其应用在轴承故障诊断中，研究分析表明，ＡＲＴ３不仅继承了ＡＲＴ１和ＡＲＴ２神经网络的功能，而且还具备了相当强的功能和可扩展的潜力。     

业务流程重组在热送热装生产组织中的应用

针对某冶金企业在热送热装生产组织过程中存在的问题，提出了利用业务流程重组的方法对企业的生产业务流程进行改造，规划了新的业务流程，并对其实施后的预期效果进行了分析，实际应用和理论分析表明，通过业务流程重组该企业可大大提高连铸坯的热送热装率和板坯的热装温度。     

高线精轧机组远程监测与诊断应用研究

介绍了一种高线精轧机组远程监测与诊断系统的软硬件结构与功能 ,该系统采用B/S模式并结合CORBA及SOAP /WebService技术 ,较好地解决了实时数据的动态显示以及负载均衡等问题。经过运行实践证明 ,该系统能对现场设备的运行状态及时作出判断 ,具有较高的可靠性与稳定性。     

基于Internet的高线精轧机组远程监测与诊断应用研究

介绍基于Internet的一种高线精轧机组远程监测与诊断系统的软件功能。该系统采用B／S模式并结合CORBA及SOAP／Web Service技术。经运行实践证明，该系统能对现场设备的运行状态及时作出判断。具有较高的可靠性与稳定性。     

邻域自适应选取的局部投影非线性降噪方法

局部投影降噪算法已广泛应用于非线性时间序列的分析中，但受邻域选取的影响较大。提出了一种按照自适应方式选取邻域大小的局部投影降噪算法。首先用时间延迟方法将一维时间序列重构到高维相空间。然后逐步增大每个待分析相点的领域大小，根据领域最大主方向变化过程中首次出现平稳阶段时，自适应地确定该相点的最优领域，最后再用局部几何投影的方法去除噪声成分。对洛伦兹信号和杜芬信号分别添加不同噪声水平的高斯白噪声，对领域自适应选取的局部投影算法与标准局部投影算法的降噪效果进行了比较。实验结果表明，自适应邻域选取方法，提高了局部投影算法的降噪能力和对领域参数的鲁棒性。     

ART3神经网络的研究分析及应用

在ＡＲＴ３神经网络模型的研究基础上，分析比较了ＡＲＴ３的分布式和压缩式识别码的模式识别情况，并且与ＡＲＴ２神经网络模式识别情况进行了比较，并将其应用在轴承故障诊断中．研究分析表明：ＡＲＴ３不仅继承了ＡＲＴ１和ＡＲＴ２神经网络的功能，而且还具备了相当强的功能和可扩展的潜力．     

冷轧带钢表面质量自动检测系统的在线应用研究

介绍一套在精整线上使用的冷轧带表面质量自动检测系统,该系统用在于在线检测划痕,折印,锈斑,辊印等常见的冷轧带钢表面缺陷。系统采用多个面阵CCD摄像头同步采集图像的方式,并通过由LED光源构成的“暗场照明”方式实现对缺陷的检测,系统采用了并行计算机制和多线程机制,并对算法进行了优化,从而满足数据的实时处理要求。     

基于自适应稀疏表示的宽带噪声去除算法

为了有效地去除信号中的宽带噪声,提出了一种基于自适应稀疏表示的宽带噪声去除算法.根据噪声成分与信号特征成分之间的不相关或弱相关特点,自适应地确定稀疏分解的终止条件,实现信号的稀疏表示.降噪过程中使用染噪信号构造学习样本,由信号的自适应稀疏表示和原子库的更新迭代实现原子库的训练.染噪信号在训练后的原子库上进行自适应稀疏表示,实现信号的噪声去除.仿真信号和齿轮振动信号的降噪试验表明:该方法具有比小波阈值降噪、匹配追踪降噪方法更好的降噪性能,能够有效地去除信号中的宽带噪声.     

基于声信号的轴承故障诊断方法

机械设备在运行过程中的声音包含了大量的机构运行状态信号，本文采用相关分析，小波变换原理，从应用的角度出发，对滚动轴承故障声信号进行时频分析。通过对声信号的多尺度分解和重构，分离出由故障造成的声信号突变。试验表明，该方法具有较好的可靠性和有效性。