基于混合模型与改进多分类马田系统的控制图模式识别

为提高生产过程中产品质量的智能监控水平,提出基于时间序列混合模型及改进多分类马田系统的控制图模式识别算法。选用时间序列混合模型对控制图实时数据进行特征提取;改进马田系统的阈值计算方法并制定多类判别准则,将表征的特征向量代入改进多分类马田系统分类器中进行特征约减及模式识别。最后,将该识别算法应用于控制图公开数据集及生产案例中,以验证算法的有效性,并与其他算法对比了分析,结果表明,基于时间序列混合模型及改进多分类马田系统算法能简化识别系统,识别精度高,是一种更为有效的控制图模式识别方法。     

基于 LS 和 MTS 的两阶段滚动轴承故障特征选择方法

滚动轴承故障预测和健康管理(PHM)方法可以提取大量的故障特征数据,这些数据虽然有很大的潜在价值,但也存在高维、高冗余性的特点,难以直接分析和利用。因此,针对轴承故障特征数据的特点,以去除数据冗余性、筛选敏感特征为目的,提出两阶段特征选择算法。该方法的第1阶段采用拉普拉斯得分(LS)对原始特征按局部保持能力进行排序,利用互信息聚类算法删除特征集中的冗余特征。第2阶段采用多变量模式识别中的马田系统(MTS)方法对剩余特征进行综合评价,挖掘对故障分类更有效的特征。轴承退化仿真试验数据验证结果表明,提出的两阶段特征选择算法可以有效地去除冗余度、提高故障监测准确率,可以有效的运用到滚动轴承的初期故障检测中。     

基于VMD和改进多分类马田系统的滚动轴承故障智能诊断

为了有效提取滚动轴承的故障信号,选择合适的智能分类器识别故障状态,提出基于变分模态分解及多重马氏距离法的多分类马田系统的故障智能诊断系统。通过变分模态分解将振动信号分解为多个本征模函数并提取相关特征;并采用了多重马氏距离法的马田系统,以特征子集代替特征参与分类器的构建,以解决特征参数众多的问题;通过正交表和信噪比,筛选出各状态的敏感模态分量,并提出多分类马田系统,用于多类故障智能识别;将其应用于滚动轴承故障数据中,验证算法的有效性,并与其他算法对比分析。结果表明,基于变分模态分解及改进的多分类马田系统算法能简化诊断系统、训练耗时少,识别准确率高,是一种更为有效的故障智能诊断方法。     

重型商用车碰撞风险评估模型

为了提升重型商用车的主动安全性能,以充分考虑车间信息的预碰撞时间作为碰撞风险指数设计碰撞风险评估模型。模型采用分级避撞控制策略,上层控制器根据碰撞风险指数决策出期望制动加速度,下层控制器通过比例积分微分(proportional integral differential, PID)调节上层输出的期望制动加速度,计算所需的制动压力,对车辆实施避撞控制。采用TruckSim和Simulink联合仿真对模型进行验证。结果表明：该分级避撞控制策略能快速识别碰撞风险,并及时制动,制动完成后和前车保持的距离为2.077～3.267 m,有效避免碰撞。     

神经元几何形态特征参数的MATLAB实现

神经元的几何形态特征可以描述神经元的功能特征,在神经元分类的过程中首先要对神经元的基本特征进行定义计算.根据对神经元几何形态的认知,定义了神经元各几何形态特征,例如树数目,干数目,分叉点数,整体形态,内部形态等.利用MATLAB软件计算神经元各几何特征的参数值,并与已知样本进行数据比较,误差较小.     

基于多特征提取和改进马田系统的滚动轴承故障分类方法研究

为提高旋转机械的使用效率,及时识别滚动轴承的潜在故障,提出一种基于多特征提取和改进马田系统(MTS)的故障分类方法。通过时域、频域和自适应白噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)提取多维特征,构建初始特征集。结合马田系统和有向非循环图(DAG)的特点,构建DAG-MTS多分类模型,并将其运用到轴承故障诊断中。利用滚动轴承故障数据测试该模型的有效性和实用性,结果表明,该模型能够准确识别出滚动轴承的故障。     

多域特征提取和MD-MTS的滚动轴承故障诊断方法

为及时提取滚动轴承的有效故障特征,准确识别其故障状态,提出一种多域特征提取和多维马田系统(MD-MTS)相结合的故障诊断方法.该方法主要包括三个方面的内容:振动信号的多域特征提取、基于MD-MTS的故障诊断模型构建和实验验证.首先,利用统计分析、快速傅里叶变换(FFT)、Hilbert变换和改进的经验模态分解(EMD)...