诊断柴油机故障的Fuzzy聚类分析模型

首先运用基于传递闭包的模糊等价矩阵法对原始数据进行简单分类,然后再用模糊ISODATA法进行精确分类求出最优分类矩阵和聚类中心,并依此来判断待检验样本的故障类型。实践证明,这种方法能够有效地诊断柴油机的故障。     

基于核的多故障分类器及其应用

提出了一种基于核的多类别模式识别算法(简称核子空间法， KSPM)，依据此算法建立了多故障分类器.该方法的主要思想是：将原输入空间中的数据经一个非线性映射，映射到一个高维的特征空间(或核空间)，突出各类样本之间的特征差异，利用线性子空间模式识别思路进行分类.经核矩阵特征分解，可以形成各类别对应的特征子空间，然后分别计算待分类模式与各类特征子空间的距离实现模式分类.多故障分类器应用于液压泵故障诊断结果表明，该故障分类器可实现多故障的识别和诊断，并且具有算法简单和故障分类能力强的优点.     

基于模糊聚类分析和模糊模式识别的煤层底板突水区域预测

借助于模糊理论与技术可以较客观地实现煤层底板突水预测中模糊信息与模糊关系的正确表达与处理,综合考虑突水影响因素,提出了采用模糊聚类分析与模糊模式识别相结合的预测方法。首先采用模糊聚类分析对底板突水的样本集合进行分类,建立不同程度的模糊模式,然后对待测样本进行模糊模式识别,以此来预测待测样本的底板突水危险程度。此方法克服了模糊聚类单一分析方法的不确定性,提高了预测结果的准确程度。     

旋转机械模糊故障诊断方法研究

以模糊诊断原理为基础,提出了一种旋转机械故障诊断系统,利用模糊隶属度原则,确定模糊待检规则集与模糊故障标准规则集之间的距离,以实现对各类旋转机械典型故障的准确分离和正确诊断,实验证明该系统具有良好的性能。     

用模糊聚类分析方法确定煤层注水的难易程度

本文应用模糊聚类分析方法,以已注水煤层的地质及物理力学性质的信息量为样本,进行了注水难易程度的分类,建立了预报待注水煤层注水难易程度的识别模式,并应用实例对模糊聚类方法进行了分析。     

基于最近邻数据描述法的机械故障诊断技术研究

针对机械智能诊断中缺少故障样本的问题,提出了单分类方法-最近邻数据描述法。在机械故障诊断中,这种方法仅依靠正常运行时的数据信号,不需要故障数据就可以监测机器的运行状态。实验结果表明,在缺少故障样本的情况下,该方法具有理想的分类能力。     

SOM神经网络在复合材料损伤监测中的应用

总结研究了自组织特征映射(SOM)神经网络的结构及学习算法,提出了利用SOM神经网络对输入样本的"聚类"作用及MATLAB神经网络工具箱来实现对故障模式的分类,通过U矩阵图对其分类结果进行仿真与分析的新方法。结果表明:该网络对复合材料损伤监测的诊断故障能够准确识别和分类,与一般可视化界面相比,此方法可视化界面更简单直观,故障识别率高,应用于材料无损检测是有效可行的。     

基于支持向量机的矿用电机故障诊断

提出一种基于电流信号频谱分析和支持向量机(SVM)的矿用感应电机早期故障诊断方法。对定子电流采样后,经FFT变换后提取故障特征量作为支持向量机的输入,基于1对1算法和混合矩阵组合策略构造了多故障SVM分类,对不同类型的故障进行诊断和分类。实验结果表明,该方法能够有效解决电机故障诊断中小样本集、非线性、高维数时的故障分类问题,提高电机故障诊断的准确性。     

基于熵权模糊综合评价的矿井突水水源判别方法

介绍了熵权模糊综合评判方法的基本原理,通过实例分析,逐步建立了单因素和模糊综合评判矩阵,利用熵权法确定了各指标对评价结果的贡献系数,通过模糊综合评判模型实现了待判水样突水水源的准确判别。结果表明:定量化的模糊判别方法可有效解决模糊水源层的识别问题。     

基于模糊模式识别的煤与瓦斯突出区域预测

借助于成熟的模糊理论与技术可以较客观地实现突出预测中不精确信息与不精确关系的正确表达与处理，综合考虑突出影响因素，提出了煤与瓦斯突出区域预测的模糊模式识别新方法.首先采用模糊聚类分析对煤与瓦斯突出的样本集合进行分类，建立不同程度的模糊模式.然后对待预测样本进行模糊模式识别，根据择近原则，哪一种模式与预测样本最接近，待预测样本即属于哪一种突出类型.此方法克服了模糊聚类单一分析方法的不确定性，实现了多指标定量化的预测，提高了预测效果的准确程度.通过实例验证，证明了预测的可靠性.     

基于模糊理论的汽车ABS故障诊断研究

介绍了基于模糊理论的故障诊断方法,以日产天籁轿车ABS故障诊断为例,在建立了其液压系统故障树模型的基础上,建立其模糊方程,进行模糊矩阵计算,运用故障树分析软件进行仿真实验,验证其模糊诊断的正确性,为提高汽车ABS制动系统的可靠性提供了参考,为其维修、维护提供了依据。     

Fuzzy聚类分析在故障诊断模型中相关参数的探讨

首先介绍了模糊聚类分析在机械故障诊断中的广泛应用,提出了一种最佳故障诊断数学模型,并对相关参数的确定和数据处理进行了深入的探讨,对聚类分析算法的改进进行了初步的研究,给出了一些有益的结论和改进方法。     

基于模糊模式识别的采动区建筑物损害等级预测

为掌握煤矿采动区建筑物损害程度,采用模糊模式识别方法对采动区建筑物损害等级进行预测。首先对30个已知采动区建筑物损害数据进行预处理,根据研究区域井下开采情况、地质条件及建筑物结构等因素,采用模糊聚类方法生成包含4个标准模型的模型库。然后对8个测试样本与标准模型库进行测试,计算样本数据与各个标准模型的贴近度,根据择近原则判断各样本所对应的标准模型。通过计算,8个测试样本预测结果与实测值完全相同,预测结果准确可靠。研究表明使用模糊模式识别方法预测建筑物损害等级是可行的,研究成果为预测矿山采动区建筑物损害等级提供了一种新的方法。     

灰关联分析及其在变频调速系统故障诊断中的应用

针对变频调速系统的复杂灰特性以及不确定性问题,提出了基于灰关联理论故障诊断方法。灰关联理论具有"小样本、贫信息、不确定性"问题处理能力强、计算复杂度低等优点。通过对振动故障试验数据的研究,确定了故障信号的四种信息熵特征组成的灰色关联参考故障矩阵,并建立了相应的灰色关联度计算模型,成功地将灰关联理论应用于电机的故障诊断。仿真实例研究结果表明,灰关联故障诊断方法计算简单、诊断结果与定性分析结论一致,便于形成知识库中的规则,对工程实践具有理论指导作用,且对样本数量及其分布规律没有特殊要求,有较大实用价值。     

基于动态模糊矩阵的柴油机故障诊断

以模糊理论为基础,结合柴油机现场实际运行过程中的大量数据。依据专家经验知识,分析了故障与征兆之间的模糊关系,形成了模糊故障诊断规则,提出了基于动态模糊诊断矩阵的故障诊断方法,建立了柴油机模糊故障诊断模型,应用结果表明了它的有效性。     

GPS/SINS组合导航系统中模糊自适应卡尔曼滤波算法研究

针对卡尔曼滤波对噪声模型不能动态估计的缺点,引入了模糊卡尔曼滤波算法,通过滤波残差控制量测噪声协方差阵R的加权因子,为了更精确控制R矩阵的变化,使用了2个模糊控制器对速度位置分别进行控制,改善滤波性能,最后通过仿真验证了该算法较常规卡尔曼滤波算法有更好的性能。     

AN ESTIMATION OF FUZZY RELIABILITY OF DISTINCT ELEMENT METHOD IN PREDICTION OF SURFACE SUBSIDENCE DUE TO COAL MINING

The quantitative evaluation of errors involved in a particular numerical modelling is of prime importance for the effectiveness and reliability of the method. Errors in Distinct Element Modelling are generated mainly through three resources as simplification of physical model, determination of parameters and boundary conditions. A measure of errors which represent the degree of numerical solution ‘close to true value‘ is proposed through fuzzy probability in this paper. The main objective of this paper is to estimate the reliability of Distinct Element Method in rock engineering practice by varying the parameters and boundary conditions. The accumulation laws of standard errors induced by improper determination of parameters and boundary conditions are discussed in delails. Furthermore, numerical experiments are given to illustrate the estimation of fuzzy reliability. Example shows that fuzzy reliability falls between 75%-98% when the relative standard errors of input data is under 10 %.     

旋转机械故障诊断模糊专家系统的开发及应用

论述了专家系统的模糊化过程,提出将模糊规则进行拆分,运用数据库来组织知识,用专家打分结果与经验数据统计来综合确定模糊关系矩阵值,有效地处理旋转机械振动故障征兆的不确定性问题,并用Java编程来实现系统的诊断推理。最后以一实例验证了系统的可靠性。     

改进的模糊多类支持向量机算法在瓦斯预警中的应用

煤与瓦斯危险性的准确预测一直是矿山安全领域的关键技术难题和重大研究课题。支持向量机是在瓦斯预警中广泛使用的一种技术,以统计学习理论和支持向量机为基础,通过研究基于模糊支持向量机的多类分类方法,对原算法进行改进,采用模糊多类支持向量机,并构造模糊隶属函数,同时使用序列最小最优化算法进行求解,以期提高算法的精度和速度。