基于加权模糊优选理论的发动机磨损模式识别

发动机磨损模式识别是发动机状态监测与故障诊断的重要环节，如何快速、准确地识别发动机磨损模式是磨损状态监测与诊断的关键。结合大量铁谱分析数据与专家经验。给出了发动机磨损模式识别标准样本库。引进一种模糊相对权重的概念，并结合模糊优选理论建立了发动机磨损模式识别的加权模糊优选分析模型。实践证明，加权模糊优选分析模型能够快速、准确、有效地识别发动机磨损模式。     

基于加权灰色关联分析与模糊C-均值聚类的柴油机磨损模式识别

将加权灰色关联分析与模糊C-均值聚类(fuzzy center-means clusteving)算法相结合应用到柴油机磨损模式评价体系中,以Bezdek准则和模糊熵值为度量指标加强全局搜索能力并确定了加权指数m值,通过聚类中心和归一化的标准向量建立了磨损模式的模糊分析模型.对实际采集的20个样本进行模糊聚类分析,并与贴近度算法所得结果相比较,证明加权模糊C-均值聚类算法对柴油机磨损模式的识别是准确、有效的.     

基于润滑油光谱数据的发动机磨损部位识别

在分析发射光谱原始数据的基础上,提出了基于模糊聚类分析方法和灰色关联分析理论的发动机磨损部位识别方法,并通过一实例阐述了磨损部位识别的具体应用步骤。结果表明,用模糊聚类和灰色关联度分析方法进行基于润滑油光谱数据的故障部位识别能达到较高的准确率。     

基于数据融合技术的发动机磨损模式识别方法

针对单一的智能模型在发动机磨损模式识别中的局限性,提出了一种基于数据融合技术的多模型磨损模式识别方法。它利用模糊优选模型、神经网络模型和灰色关联度模型等3种单一智能模型的识别结果作为信息源,经D-S证据理论对其进行融合得到最终识别结果。实际计算表明,该模型具有良好的通用性、适应性和容错性,比单一的智能模型具有更好的识别效果。     

基于模糊算法的柴油机磨损模式识别

磨粒信息与磨损模式存在复杂的模糊关系,针对目前磨损模式判别方法中存在的问题,文章在分析了将模糊C-均值聚类算法应用到柴油机磨损模式评价体系中,利用光谱元素含量和铁谱参数作为特征向量,通过聚类中心和归一化的标准向量建立了磨损模式的模糊分析模型,并给出了磨损模式识别方法。通过对实际采集的20个样本进行模糊聚类分析,并与贴近度算法所得结果进行比较,证明模糊C-均值聚类算法对柴油机磨损模式的识别是准确、有效的。     

基于广义贴近度的船用柴油机磨损模式识别方法

在总结船用柴油机磨损形式的磨粒分析基础上,分析了模糊逻辑方法进行模式识别的不足,提出在船用柴油机磨损模式识别中极用基于广义贴近度的模糊模式识别方法,建立相应模式识别专家系统,并验证了识别结果的可靠性。     

柴油机主要摩擦副磨损型式的识别

本文首先提出了柴油机磨损型式识别的重要性,进而阐述了磨损型式模糊模式识别的过程,即：模糊模式识别原理,建立磨损型式的标准样板库,隶属函数的确定等等,最后给出了结论。     

用模糊神经网络进行铣刀磨损状态识别

刀具磨损监测过程是一个模式识别过程,模糊推理和人工神经网络都是进行模式识别非常有效的办法,针对模糊系统和神经网络各自表现出来的不足,将模糊推理和神经网络结合起来,充分利用模糊系统在处理结构性知识上的优势和神经网络在自学习和并行处理上的能力,形成模糊神经网络进行刀具磨损在线监测识别.通过研究模糊系统和神经网络的结合形势,...     

用模糊模式识别方法识别金属切削刀具的磨损

文中引入模糊模式识别理论,建立金属切削刀具磨损识别系统,分析了刀具磨损特征,确定了刀具模糊模式Ai和待识别对象B的隶属函数,分析了车刀磨损的情况。     

基于FCM-GRA的故障诊断方法研究

针对复杂机械产品的故障诊断问题,文中提出基于FCM和灰色关联分析(GRA)的两阶段的故障诊断方法。第一阶段用模糊聚类方法得到标准故障序列。第二阶段运用灰色关联分析方法分析标准故障序列与实时数据的灰色关联度,根据灰色关联序实现故障识别。最后以电喷发动机怠速不稳故障为实例验证模型的有效性。     

基于模糊灰色信息集成理论的磨粒识别研究

根据灰色系统理论和模糊数学,引进了一种灰关联度综合评价模型和模糊相对权重的概念,并将两者相结合运用到铁谱分析的磨粒识别中,提出了一种新的基于模糊灰关联度的磨粒识别方法。计算表明,该方法比单一地使用灰色关联、模糊聚类具有更好的准确度与稳定性。     

基于灰色关联和模糊聚类的机床温度测点优化

针对机床热误差补偿技术中温度测点优化选择的问题,提出采用基于灰色关联分析和模糊聚类分析相结合的方法对机床温度测点进行优化选择。采用灰色关联分析法计算温度变量与主轴热误差之间的相关系数,并据此优选温度变量,采用模糊聚类分析法对所选择的温度变量进行聚类,确定关键温度变量,结合关键温度变量建立热误差线性回归模型。在精密卧式加工中心MCH63上对该方法进行了试验验证,结果表明,温度测点的数量由29个减少到6个,机床轴向热误差由41.3μm减小到7.6μm。     

基于Vague集的灰色机械设计方案决策方法

针对传统模糊综合评判方法的缺陷,给出了利用Vague集及区间灰数对机械设计方案进行评价的方法;将灰色系统理论引入方案的多指标模糊决策,形成了基于Vague集的灰色机械设计方案决策模型.并给出算例验证了该方法的有效性.     

可重构制造系统布局规划方案的灰色模糊综合评价方法

针对可重构制造系统布局规划方案的决策问题，提出了面向可重构制造系统布局规划方案的灰色模糊综合评价方法。首先对影响制造系统性能的因素进行分析，建立层次化的综合评价指标体系；然后建立布局方案的仿真模型，利用商业仿真软件获取制造系统动态运行时的定量评价指标数据，并通过专家打分法对制造系统的定性评价指标进行量化，在此基础上，利用灰色关联分析法，确定评价指标的权重；最后采用模糊综合评价法，实现了布局规划方案的综合评价，提高了布局规划方案选择的决策水平。以某研究所机械加工车间为研究对象，验证了该方法的可行性和有效性。     

基于灰关联分析和模糊隶属度匹配的球形水果自动识别方法

针对现有水果识别方法需大量水果样本学习或仅对单一特征进行识别而导致的识别率较低的问题,提出一种基于水果图像处理的水果颜色和形状特征参数的提取方法、基于灰色关联分析和模糊隶属度匹配的球形水果自动识别方法。该方法通过提取水果图像关注区域(region of interest,ROI)的颜色和形状特征,建立参比水果的颜色特征参比数据库和形状特征隶属度函数,计算待识别水果与参比水果颜色特征的灰色加权关联度,求取待识别水果对于参比水果形状特征参数的模糊隶属度,按各特征量等权的原则合成待识别水果对参比水果的总匹配度,并根据总匹配度的大小实现待识别水果种类的判别。大量实验结果表明:该方法简单、有效,不需要大样本量水果的学习和训练,平均识别正确率达到99%以上。     

大型水轮机设计方案多属性灰色模糊决策模型

针对大型水轮机方案设计中属性信息的不完全性和不确定性,研究了复杂产品方案设计的决策问题,给出了基于灰色系统理论的灰区间数关联决策方法和基于模糊理论的模糊多属性决策方法的优属度的实现过程,建立了基于优属度的多属性灰色模糊决策模型.该模型综合考虑了决策过程中的灰色信息和模糊信息,通过比较设计方案与正负理想区间方案的接近程度,从整体的角度获得最优方案.最后,以大型水轮机方案设计为例,验证了该模型的有效性和可操作性.     

装配资源重构评价体系研究

采用层次分析法构建了一个较为完备的装配资源重构的评价体系模型。在分析各评价指标的内涵之后,提出采用客观自适应的熵权法,根据指标评价值的变异程度来判断各指标的信息量,进而获得各评价指标在评价中所起作用的大小(即指标的权重)的方法。引入灰色理论中的灰色关联系数作为指标的模糊隶属度,并利用模糊集合论中相对隶属度概念确定评价对象相对于理想参考值的优良隶属度,以此作为评价准则实现对各指标的评价。实例验证了该方法的有效性和可行性。
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磨损颗粒的模糊神经网络识别研究

在传统的模式识别技术中，模式分类的基本方法是利用判别函数来划分不同的类别，然而如何选择有效的判别函数以及在识别过程中如何对判别函数的参数进行修正，对于以往的模式识别技术是比较困难的。针对油液铁谱分析中磨损颗粒的识别问题，讨论了一般机械设备的磨损颗粒的特征，分析了神经网络技术和模糊数学相结合的模式，提出了基于模糊神经网络的铁谱图象分类和识别方法，分析结果表明，提出的方法对铁谱分析的智能化和快速化提供一种有效的途径。     

基于灰色关联的微小型活齿传动模糊故障树分析

针对机械工程设备对传动系统的可靠性要求不断提高的现状,将灰色系统理论中的灰色关联度分析方法引入到微小型正弦活齿传动系统模糊故障树分析中．根据故障底事件结构重要度,以典型模式为母序列,以底事件结构重要度为子序列,以关联度评价结果分析灰色关联模型,对故障树中各种故障模式发生的可能性大小作出了准确判断．将此方法用在微小型正弦活齿传动系统模糊故障树分析中,证明了方法的正确性．