改进在线贯序极限学习机在模式识别中的应用

针对传统在线贯序极限学习机存在的过学习和分类器输出不稳定等问题,将结构风险最小化理论引入到极限学习机中,用小波函数替代原有的隐层激励函数构建正则小波极限学习机,并与在线学习方法结合,提出在线正则小波极限学习机。仿真实验结果表明,在线正则小波极限学习机克服过学习和局部最优等问题,能够实现快速在线学习,具有良好的泛化性和鲁棒性。     

基于奇异值分解的电感式磨粒传感器信号降噪方法研究

利用奇异值降噪技术对含有系统噪声的电感式磨粒传感器测试信号进行处理.针对奇异值降噪中轨道矩阵最优重构阶次难以有效确定的问题,提出一种基于噪声阈值和奇异值聚类的重构阶次确定方法.首先由含噪信号轨道矩阵的嵌入维数和噪声方差确定奇异值的噪声阈值,得到重构阶次的上限;然后依据信号奇异值分布离散,噪声奇异值分布集中的特点,对大于噪声阈值的奇异值进行聚类分析,进一步确定轨道矩阵的重构阶次.仿真和实测信号降噪效果表明,该降噪算法能显著改善含噪信号的信噪比,降噪后的信号具有较小的峰值误差,适合电感式磨粒传感器信号的降噪.     

机械振动信号自适应多尺度非线性动力学特征提取方法研究

针对机械振动信号的故障特征提取问题,提出了基于独立变分模态分解与多尺度非线性动力学参数的特征提取方法。①提出频谱循环相干系数选取匹配波形对机械振动信号进行端点延拓后再进行VMD分解得到不同频率尺度的IMF分量;②根据互相关准则选取有效的IMF分量进行核独立成分分析,分离出相互独立的有效故障特征频带分量;③计算各独立分量的复合多尺度模糊熵偏均值,并利用正交变换将独立分量正交化后构造多维超体,进而利用多维超体体积定义并计算信号的双测度分形维数,从而获得多尺度非线性动力学特征参数,实现机械故障诊断。仿真和实验结果表明:所提方法可有效抑制VMD分解的端点效应和模态混叠,信号分解效果好,特征参数分类精度高,极大地提高了机械故障诊断准确率。     

提升小波包最优基分解算法及在振动信号降噪中的应用

提升小波包最优基分解,是影响提升小波包应用效果和效率的关键.提出了一种先序分解后序搜索的提升小波包最优基分解算法,该算法提升小波包先序分解和最优基后序搜索同时进行,只保留当前发现最好基下的分解系数,及时释放冗余存储窄间,具有更高的空间效率,更适于信号在线处理.对算法进行了描述,并与自上而下完全分解、自下而上搜索算法进行了比较.将其应用于发动机缸盖振动信号降噪,取得了满意的效果.     

基于时频分析及阶比跟踪的曲轴轴承故障诊断研究

针对发动机曲轴轴承磨损故障诊断中测取的机体振动信号非平稳、频率成分随转速变化的规律不明确等特点,将时频分析及阶比跟踪算法应用于故障诊断中。在匀速及加速工况下分别将曲轴轴承间隙调节为0.08、0.2及0.4mm后采集机体振动信号,结合同步采集的转速信号及外卡油压信号对振动信号进行时频分析和阶比跟踪后发现,振动信号存在明显的108阶比成分和2600~3100Hz频带成分。随着曲轴轴承间隙的增大,108阶比成分有增强的趋势,而2600~3100Hz频带成分有减弱的趋势。对加速工况下上述两部分信号成分提取参数发现,曲轴轴承正常、轻微及严重磨损工况的参数分别分布在0.0027、0.0100及0.0350附近,提取的参数能有效的区分出这些工况。     

PLC中PWM功能模块的应用研究

当前许多型号的PLC都具有脉冲宽度调制(PWM)输出模块,利用它可以实现在工业现场条件下的电机调速等控制功能。本文以S7-313C为例,详细阐述了PWM的功能硬件组态、编程方法及其应用中需要注意的事项,并且成功地将此功能模块应用在变极性等离子弧焊设备送丝机构中,在强电弧干扰情况下实现了对送丝速度的精确控制。本文对此类系统的开发具有指导作用。     

基于油液分析的自行火炮发动机磨损状态监测研究

本文提出了一种基于油液光谱分析技术的发动机磨损故障诊断方法,该方法主要包括用于监测润滑油中磨损金属颗粒浓度变化的模型,并制定了各主要磨损金属元素的浓度和梯度界限值,并将其分为三个层次,同时建立了发动机磨损状态监测的模糊综合评判模型,改善过去仅仅依靠浓度界限值和梯度界限值评判发动机工作状态的局限性.实例证明该方法可提高油液光谱分析诊断发动机磨损故障的准确性.     

实物平板的标量衍射理论

考虑了实物平板对光波的吸收和散射作用,在标量范围内得到了更为普遍的平面衍射公式,并且,在极限情况下过渡到基尔霍夫公式。由于没有人为的边界条件,基尔霍夫衍射公式的内在矛盾自行消除。     

滚柱式超越离合器新的结构设计方法

本文分析了滚柱式超越离合器传统结构设计方法上所存在的缺点。提出了新的结构设计方法,使滚柱式超越离合器在结构尺寸相同的情况下,承载力矩提高一倍以上,并使它的工作可靠性、工艺性得到较大的改善。