汽车发动机智能故障诊断专家系统的开发

采用VB语言,根据诊断树理论,构造了一个基于神经网络的汽车发动机智能故障诊断专家系统．对故障树理论、神经网络的建立和系统的结构功能等进行了探讨．给出了工程应用的实例。     

电动机故障诊断专家系统研究

通过对电动机故障分析，主要研究了产生式电动机故障诊断专家系统的总体结构，知识获取，知识库建立及推理机制。     

一种用于诊断电子设备故障的专家系统

本文着重从分析电子设备故障诊断的人类专家的实际工作特点入手,指出单纯采用产生式规则的专家系统的不足之处,进而提出一个同时使用框架及产生式规则的专家系统—电子设备故障诊断专家系统;同时描述了该系统的部分算法及实现原理.通过分析该系统的建立过程,本文旨在强调这样一个观点:选择适合于领域特点的知识表示方法及适当的推理算法对于建立一个实用的专家系统是很重要的.     

基于小波包频带能量特征的包络分析在滚动轴承故障诊断中的应用

经典的小波包迭代算法会由于小波包分解过程中的隔点采样而发生频率混叠现象。采用小波包移频算法,以1^#、2^#、3^#这3个406滚动轴承（其中1^#轴承工作正常,而2^#、3^#轴承工作状态未知）进行分析。通过小波包分解提取了这3个轴承振动信号的频带能量特征,初步判断2^#、3^#轴承的工作情况。基于此,再选择合适的频带进行小波包重构,并经Hilbert变换实现包络检波,这样轴承发生故障时的高频共振信号就实现了包络解调。再通过对振动包络信号进行频谱分析就可以对轴承的故障类型作出判定。     

基于模糊产生式规则的企业供电网谐振故障诊断研究与仿真

针对大型企业供配电网随机谐振故障问题进行分析研究。建立了某企业供电网铁磁谐振非线性框图模型,仿真表明系统会产生铁磁谐振。由于谐振表现形式具有一定的模糊性,引入模糊方法,建立了故障征兆的模糊隶属度函数。提出了一种故障诊断的模糊表达式,及基于模糊产生式规则的故障     

人工神经网络模型及其在遥感中的应用

人工神经网络是通过模拟人脑神经元活动的过程来处理信息,现已在许多科学领域得以应用,并在分析人工神经网络模型基本原理和运行机制的基础上,探讨其在遥感应用中的优越之处及其与地学知识和专家系统的结合模式。     

社会模拟算法优化的随机共振轴承故障诊断研究

针对经典双稳态随机共振在处理调制信号时的局限性和系统参数优化不足的问题,提出了一种社会模拟算法优化的多稳态随机共振轴承故障诊断方法.首先,对振动信号进行Hilbert包络解调和高通滤波;其次,采用频率交换与变尺度将高频特征信号变换到低频区;然后,以信噪比为自适应函数,利用社会模拟算法(Social Mimic Opti...     

自适应干扰对消在发动机信号分析中的应用

讨论了一种基于自适应干扰对消原理的最佳滤波器，该滤波器采用最小均方误差（ＬＭＳ）算法。将此滤波器用于发动机异常信号分析，可突出异常信号，从而便于发动机故障诊断。     

AES的轻量优化及其在射频识别标签中的应用

由于射频识别标签本身具有资源受限的特点,因此它只能采用轻量级的加密算法.AES(advancedencryption standard)是当今世界著名的加密标准算法,它具有安全、适应领域宽、实现方便等特点.为了能够把AES用于射频识别标签系统,必须对其进行轻量化处理.本文在对AES加密过程分析的基础上进行了优化设计,采用模块复合结构提高利用率.经仿真实验证明,本文提出的方案符合射频识别标签系统集成电路面积小和低功耗的要求,同等条件下加密速度较快,且如标签同时实现加解密功能,芯片面积及响应时间等综合指标将达到最优化.这一方案同样适用于传感器网络以及其他资源受限环境中.     

改进Dijkstra算法在嵌入式GIS系统中的应用研究

针对嵌入式GIS系统的特点对经典Dijkstra算法进行优化处理. 分两步以提高算法效率, 第一步采用椭圆限制区域算法来缩小算法的搜索范围; 第二步为每个结点添加属性值、增加前趋表, 以辅助算法快速找到一条最短路径. 最后将此算法应用到嵌入式GIS系统中, 测试结果表明: 在城市道路网络中, 改进的算法大大提高了嵌入式GIS系统的效率.     

基于多分辨率奇异谱熵和支持向量机的轴系故障诊断及其应用

运用Mallat小波算法将被测信号分解为不同频带,并进行信号重构,然后利用奇异值分解,提取不同尺度下的信号奇异谱熵作为特征向量．以特征向量为基础,运用多类支持向量机识别故障类型．以渔船轴系故障诊断为例,设计了轴系故障模拟实验台,研究表明：该方法能有效地进行特征提取和故障分类．     

MUSIC算法在相干探海雷达中的应用

根据海杂波的频谱特性,运用对称阵列方法中提到的思想对传统的MUltiple SIgnal Classification (MUSIC)算法进行了两个方面的改进。一是对要进行特征值分解的矩阵进行重构,以解决有相干信号存在的问题;二是把算法推广到频域中执行,以满足目标信号的背景噪声是海杂波的特征。数值模拟的结果表明改进后的算法可以有效地进行相干雷达海洋目标回波的高分辨率空间谱分析。     

试射法在求解二阶线性微分方程边值问题中的应用

对二阶线性微分方程的边值问题(第一类、第二类及第三类边值条件),通常可利用古典的差分方法进行求解,即通过对微分方程离散化而求解线性方程组得到原微分方程的解.通过数值实验说明试射法也可作为求解二阶线性微分方程的一种有效算法且能保证具有较高的精度.     

测压接头在剁冰机液压传动系统中的应用

论述了在剁冰机液压系统中加装测压接头的必要性,通过对剁冰机液压系统工作环境和液压 主要特点的综合分析,阐明了设置测压接头中调试性的影响以及对提高系统故障诊断能力和改善系统的工作性能起着积极的作用。     

k-means-RBF集成神经网络在工业尾气检测中的应用

神经网络是工业尾气检测系统的一个重要组成部分. 为提高神经网络的预测精度和收敛速度, 建立k-means-RBF集成神经网络模型. 首先, 通过选取不同的径向基函数神经网络参数, 得到一组RBF神经网络; 然后, 利用k-means算法对生成的RBF神经网络进行聚类, 并筛选出各类中精度较高的神经网络; 最后, 通过简单平均法对筛选出的神经网络进行集成, 得到高性能的k-means-RBF集成神经网络模型. 为验证模型有效性, 搭建基于k-means-RBF集成神经网络模型的工业尾气检测系统进行验证. 结果表明, 与粒子群算法优化后的Back Propagation (PSO-BP)神经网络模型相比, k-means-RBF集成神经网络模型的平均预测精度提高78.27%, 收敛时间节省99.65%     

简单量子进化算法及其在数值优化中的应用

提出了一种简单量子进化算法，它仅用一个实数值表示一个量子位，并设计了特别的旋转、变异算子和评估量子染色体的方法，只用一个个体就可在很短的时间内搜索到最优解．求解数值优化问题和NiH问题的对比试验结果显示了此算法优异的性能．     

Kohonen网络在电容CT图像重建中的应用

提出一种采用Ｋｏｈｏｎｅｎ网络算法进行１２电极电容ＣＴ系统的图像重建的方法．该网络由输入和输出两层神经元组成,输入为１２电极电容ＣＴ系统测量所得的６６个电容值,输出对应管道介质的空间分布模式．该网络采用竞争算法无监督学习,实验结果证明,该网络有较强的抗噪声能力,可重建出较精确的介质分布图像     

改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用

针对蛋白质二维格模型(2DHP)折叠问题提出了一种改进的蚁群算法(Ant Colony Optimization Algorithm)，在算法的搜索阶段采用了牵引移动(pullmoves)的方法：首先按照一定规则移动一个或两个顶点的位置．然后将其他顶点沿着链依次向前移动两个位置，一旦达到一个新的有效构象则停止该移动．该方法的优点是大多数移动只需改变很少的顶点位置，使得改进后的蚁群算法具有较快的收敛速度．求解基准实例的结果表明，该算法在保证解的质量的前提下能大大缩短计算时间。     

一种新的混合智能算法及其在属性约简中的应用

属性约简是粗糙集理论的核心部分.受细菌觅食过程的启发,本文将细菌觅食算法的思想应用于粒子群算法,提出了一种细菌觅食粒子群算法.细菌觅食过程的趋向操作可以指导粒子朝着更优方向进化,而粒子群算法又能提高细菌觅食算法的收敛速度和寻优能力.将该算法应用到属性约简中,数值实验结果表明,本文提出的细菌觅食粒子群优化的约简算法在寻优能力方面均优于Hu算法,粒子群约简算法和细菌觅食约简算法,能得到更好的最小属性约简.     

关联字母矩阵基模算法在水污染中的应用

系统反馈基模分析是系统动力学中把握系统结构,揭示系统产生涌现性原因的一种重要工具。目前针对系统反馈基模分析的方法有流率基本入树法和向量生成法等等。为了更好地从系统反馈基模分析得到有效的管理对策并更快地从极小基模生成复杂系统问题,提出一个确定复杂系统的基模生成集并对新管理措施进行反馈绩效分析的关联字母矩阵算法。该算法是将系统动力学的因果关系图转化为关联字母矩阵,以此计算反馈环将更为简单、直观。最后,用一个管理案例阐明了该算法的实际价值:运用此方法对我国现今亟需解决的水污染环境问题进行深度剖析,并根据所得到的系统基模提出了一些管理建议和对策。 更多还原