基于混合蛙跳算法优化神经网络的齿轮箱故障诊断研究

为提高齿轮箱故障诊断的准确性,探寻诊断复合故障的方法,利用混合蛙跳算法优化BP神经网络的参数,构建SFLA-BP算法模型,在一定程度上弥补BP神经网络算法的缺陷。对比发现,该诊断方法具有较高的稳定性和较强的诊断能力,表现出很好的适用性,特别是在诊断复合故障方面具有一定潜力。     

基于SFLA-BP模型和KPCA特征提取的行星齿轮箱故障诊断

混合蛙跳算法(SFLA)是将竞争进化策略和有限度随机搜索有机结合的群智能优化算法,已应用于各种优化问题。分析混合蛙跳算法用于全局优化问题的优势,并建立了基于混合蛙跳优化BP神经网络(SFLA-BP)算法模型,进行了仿真研究。以行星齿轮箱为工程实例,分析了行星齿轮故障信号传递路径复杂,相互耦合,呈现非线性的特性。应用核主元分析(KPCA)提取了时、频域敏感的特征参数,特征属性由27维压缩到9维,并建立了结构为9-14-4的神经网络故障诊断系统。充分利用混合蛙跳算法全局搜索的优势实现了行星齿轮不同磨损程度的故障诊断。诊断结果表明:SFLA-BP模型与BP神经网络相比,整体输出误差较小,诊断的准确率提高了12. 5%,对不同损伤程度的故障可以达到准确的识别效果。     

混合蛙跳脊波神经网络观测器电机故障诊断研究

针对牵引电机非线性、强耦合、时变的特点,提出一种基于混合蛙跳算法脊波神经网络观测器牵引电机故障诊断方法.该方法利用观测器生成残差,并通过对残差的分析实现故障检测与分离.首先将牵引电机模型分为线性函数部分和非线性函数部分,并利用脊波神经网络逼近这个非线性函数,然后在此基础上建立自适应观测器,并通过最优算法求出观测器反馈增益矩阵.为提高神经网络的收敛速度和逼近精度,利用混合蛙跳优化算法对神经网络参数进行优化.通过实验对混合蛙跳算法脊波神经网络观测器、RBF神经网络观测器以及BP神经网络观测器进行比较,结果表明,该方法的收敛速度较BP神经网络观测器提高了80.3％,故障诊断准确率提高41.5％.     

基于量子蛙跳算法和过程神经网络的抽油机故障诊断

提出了一种量子混合蛙跳算法,该算法采用量子位的Bloch球面坐标编码个体,利用量子位在Bloch球面上绕轴旋转的方法实施优化搜索,采用Hadamard门实现个体变异以避免早熟,增强解空间的遍历性,可以快速逼近全局最优解。对过程神经网络的网络结构、网络参数和展开项数统一编码,并利用该算法进行优化,把优化后的神经网络应用到抽油机故障诊断中,结果表明,用量子混合蛙跳算法优化的神经网络对抽油机进行故障诊断较传统BP算法更具准确性与快速性。     

基于蚁群算法和神经网络的数控机床故障诊断技术研究

为了克服BP神经网络收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点,在研究蚁群算法优化神经网络训练算法的基础上,以数控机床的进给伺服系统故障诊断为例,建立其故障诊断模型。利用训练后的蚁群神经网络对其进行故障诊断,并把BP神经网络和蚁群神经网络的训练和诊断结果相比较。实验结果表明:蚁群神经网络比BP神经网络的收敛速度快、运算效率高、识别能力强。这说明蚁群神经网络应用于数控机床的故障诊断中,可有效地提高故障诊断的准确度和效率,具有良好的应用效果。     

粒子群优化的神经网络在故障诊断中的应用

为提高齿轮箱故障诊断性能，建立了以齿轮箱振动信号的时频域特征为输入，以齿轮箱的主要故障形式为输出的神经网络。采用粒子群优化算法代替反向传播算法来训练神经网络的权重和阈值，利用训练后的神经网络对齿轮箱进行了故障诊断，并比较了基于粒子群优化算法与BP算法的诊断结果。结论是基于粒子群优化算法神经网络具有较好训练性能，收敛速度快，迭代步数少，诊断精度高，具有良好的故障识别率。     

模拟退火粒子群算法在汽车故障诊断中的应用

将基于模拟退火改进粒子群优化（SAPSO）算法和误差反向传播（BP）算法相结合构成的SAPSO-BP算法用于训练神经网络,该算法能够有效克服BP和PSO算法独立训练神经网络的缺陷。并应用于汽车发动机异响智能故障诊断。诊断结果表明,SAPSO-BP混合算法的收敛速度快于BP及PSO-BP算法。并且具有较高的诊断准确率。     

基于遗传算法优化神经网络的技术研究

为克服传统BP算法的收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络智能诊断技术:采用基于实数编码的遗传算法优化神经网络权值和阈值,代替了原BP网络随机设定的初始权值和阈值,然后再用BP算法对网络进行精确搜索。实验仿真结果表明,用此法优化过的神经网络的训练步数明显减少,诊断准确率达91.7%,泛化能力也得到提高。     

基于PSO混合算法优化BP网络在钢轨磨损量预测中的应用

提出基于PSO混合算法对BP网络进行优化,改善了BP网络权阈值求解所面临的局部极值与收敛速度慢的问题.通过赫兹模拟试验方法,在JD-1轮轨模拟试验机上获得BP神经网络训练数据,运用基于PSO混合算法优化BP网络对钢轨磨损量进行拟合.结果表明:基于PSO混合算法优化BP网络对钢轨磨损量数据能够进行极好的拟合,为钢轨磨损量预测提供一种更有效的数据分析途径.     

基于萤火虫优化BP神经网络的数控机床故障诊断

为了提高数控机床故障预测的能力,针对BP神经网络在数控机床故障预测中出现的收敛速度慢和训练容易陷入局部极值问题,提出了一种基于萤火虫算法优化BP神经网络的数据机床故障诊断算法。文章详细介绍了常见的数控机床故障类型和分类,在萤火虫优化算法和BP神经网络的基础上,建立了萤火虫算法优化BP神经网络的数控机床故障诊断模型,并提出了基于该模型的算法。该模型和算法采用萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,优化后的BP神经网络能对测试集进行更好的预测。实验结果表明,萤火虫算法优化BP神经网络的预测误差明显小于GRNN和PNN算法。该模型和算法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成数控机床故障诊断研究。     

转子轴花键的铣削

介绍了利用大径定心的花键轴花键的实用加工方法。     

基于ASP的VPDM系统研究

分析了虚拟企业对虚拟产品数据管理（VPDM）的需求，结合ASP模式的先进实施理念，提出了基于ASP模式的VPDM系统概念；分析了VPDM与传统PDM之间的区别；并基于B／W／D三段式结构，阐述了基于ASP模式的VPDM体系结构；最后讨论实现该系统的方法和一些关键技术。     

管路液力冲击的解析研究

分析阀门开闭引起管路液力冲击的机理,计算换向阀换向时管路实际压力冲击突变值及换向阀阀芯所受液动力并进行实验验证。     

基于MATLAB仿真的SVPWM技术研究

为了给交流异步电机伺服系统提供必要的设计数据,根据SVPWM的基本原理和实现算法,基于MATLAB/Simulink平台搭建了SVPWM仿真模型,将该模型应用到异步电机的矢量控制系统中进行了仿真。结果表明,SVPWM控制方式提高了整个系统运行的稳定性和可靠性。     

滚子表面缺陷分析

采用金相分析以及扫描电镜、能谱分析等试验方法对滚子表面缺陷进行了分析.结果表明:滚子表面的麻坑(黑点)缺陷是腐蚀坑,主要是由于热处理炉保护气氛不纯,滚子在高温状态下产生表面腐蚀而形成.     

基于B/S结构在线监控研究应用

简述了DCOM、ActiveX等组件模型,结合ASP技术在Internet/Intranet环境下实现了基于Browser/Server结构锅炉在线监控.该系统在DCOM技术基础上通过ADO编程实现数据传输和访问,结合ASP和ActiveX控件技术实现动态发布和在线监测.     

基于插值法的计量泵流量控制算法研究

针对目前国产计量泵实际流量显示不直观、计量精度低等问题,分别用分段插值、拉格朗日插值、牛顿插值、三次样条插值4种算法,对不同压力下多种型号的计量泵实际流量和频率之间的关系进行了理论研究,并用线性回归分析法对所得计算结果进行了分析。分析结果表明,分段插值算法所得标准误差最小,残差图中的离散性最明显,置信区间最小,更真实的反映了实际流量和频率的关系,可大大提高计量泵的计量精度,适合用作计量泵控制器流量控制算法。     

单片机应用系统研究——轮式移动机器人控制系统设计与研究

机器人的移动方式有很多种,但大致就分为两种:车轮式和足步式两种.本文从轮式移动机器人(WMR)的体系结构出发,重点设计了机器人移动控制系统的硬件、软件平台.首先,通过对非完整轮式移动结构和直流伺服电机模型的分析,建立了移动机器人的控制系统模型.其次,设计了基于AVR微控制器(AT90S8515)的移动控制系统,其中主要包括PWM功率驱动、测速单元和串行通讯模块等;对机器人速度、位置控制采用模糊PID算法,较好地克服了移动机器人模型的不确定性、转速位置控制要求的多变和环境改变等因素的影响.程序使用ICCAVR C语言编写,在AVR SUDIO调试软件中用ICE200仿真.     

电火花成形机床微细加工相关探索

首先简要介绍了电火花微细加工目前的发展状况。并概括地分析了商品电火花成形机用于微细加工所具有的一些特殊优势。最后通过微轴的加工实例来证实其进行实用微细加工的可行性。     

基于时间序列电流偏差因子的电源-电弧系统稳定性研究

运用偏微分近似理论,在考虑焊接外电路动态全负载情况下,对电源-电弧系统稳定性进行了模型刻画,得出系统稳定系数的数学解析式,依此定性并量化分析了系统稳定性的基本条件和最优条件。在此基础上,采用电流偏差相对转换方法,获得了动态电流偏差因子的时间序列解析表达式,进而通过偏差衰减时间方式来量化分析系统的稳定性。实验的电压与电流波形分析结果与动态电流偏差因子量化结果一致。