2FSK调制解调的仿真分析

ASK,FSK,PSK作为理论发展最成熟的调制解调方式,对其研究仍然具有意义。文章主要对2FSK进行仿真分析,运用MATLAB实现2FSK的调制解调过程,并从误码率方面,与2ASK、2PSK等调制方式进行对比,讨论其调制效果。     

基于DSP Builder的数字调制平台设计与实现

本文使用DSP Builder进行了通信原理教学中数字调制算法的设计,基于DDS理论实现了2ASK、2FSK、2PSK的调制算法.并且利用HIL搭建了数字调制系统的硬件测试平台,将该平台应用于通信原理的实验教学中.     

基于动静态特征结合的改进模糊支持向量机行为识别

为了进一步提高行为识别的准确率,将视频中行为的动态特征和静态特征结合起来,应用一种改进的模糊支持向量机(FSVM)方法进行识别,该方法中采用一种新的隶属度确定方法,考虑了样本与类中心的距离以及样本与样本之间的紧密度关系;同时对支持向量机中靠近支持向量的难以识别的样本使用K近邻法识别.在KTH图像数据集上进行实验,将支持向量机与改进的模糊支持向量机两种识别方法进行比较,改进的模糊支持向量机在各类行为识别上取得了较高的识别率.     

基于DEMD和模糊熵的滚动轴承故障诊断方法研究

提出一种基于微分的经验模式分解(DEMD)模糊熵和支持向量机(SVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对信号进行基于微分的经验模式分解,得到若干具有物理意义的本征模函数(IMF)分量,再利用相关度准则对固有模式分量进行筛选,计算所选分量的模糊熵,组成故障特征向量,然后将其作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的状态。并将该方法与基于EMD模糊熵和SVM相结合的方法进行比较,实验结果表明该方法对机械故障信号能够更有效准确地进行识别分类。     

基于最小半径模糊支持向量机的森林火灾区域提取

为提高火灾识别精度,并解决支持向量机方法对噪声或异常样本敏感的问题,提出了一种基于最小半径模糊支持向量机的火灾区域提取方法进行森林火灾提取,更好地为火灾识别做好前期工作.提取火灾颜色、灰度平均值、标准差、相关系数特征作为样本;利用最小半径法求出样本数据的最小半径和球心,选用改进的S模糊隶属度模糊支持向量机对提取的特征进行训练,从而得到最优分类超平面;利用所得分类面对火灾图片上的火灾区域进行提取.实验结果表明,将模糊隶属度运用到训练样本集上,在精确度方面要比传统支持向量机算法有所提高,能够为更好地进行火灾图像识别打下良好的基础.     

基于层次模糊熵和改进支持向量机的轴承诊断方法研究

提出一种新的轴承故障特征提取方法——层次模糊熵(Hierarchical Fuzzy Entropy,HFE)。层次模糊熵包括层次分析和模糊熵计算。与多尺度模糊熵相比,层次模糊熵既分析信号的低频分量又分析信号的高频分量,因而能提取更全面、准确的故障信息。改进支持向量机(Improved support vector machine based binary tree,ISVMBT)相比其他多分类器具有识别率更高的优势,因此提出了一种基于层次模糊熵和改进支持向量机的轴承故障诊断方法。首先将HFE作为故障特征提取工具,然后将所得的特征向量输入到改进支持向量机进行模式识别。通过轴承故障诊断的工程应用,表明该方法可以有效提取轴承故障特征,实现轴承不同故障类型和故障程度的准确识别。     

基于Littlewood-Paley小波支持向量机的故障诊断

提出一种基于Littlewood-Paley小波支持向量机(LPWSVM)的旋转机械故障诊断模型。首先将故障信号EMD分解为平稳IMF分量,再选择表征故障调制特征的IMF分量并构造瞬时幅值Shannon熵作为故障特征矢量输入到LPWSVM中进行故障识别。EMD分解可自适应分离故障调制信号;瞬时幅值Shannon熵矢量的不同拉大了各类故障的互异性;Littlewood-Paley小波核是一种具有平移正交性的多维允许支持向量核函数,可以其正交性逼近二次可积空间上的任意函数,具有良好的非线性映射能力,因而LPWSVM在同等条件下比一般最小二乘支持向量机的学习精度和自适应识别能力要高,更适用于故障诊断等复杂模式识别问题。一个滚动轴承故障诊断实例说明该模型的有效性。     

基于ICA和SVM的滚动轴承声发射故障诊断技术

以滚动轴承为研究对象,提出了应用独立分量分析(ICA)和支持向量机(SVM)相结合进行滚动轴承故障诊断的方法.首先,对声发射信号(AE)进行自相关预处理,突出声发射信号的非高斯成分,使AE信号较好地满足独立分量分析的前提条件.然后,应用独立分量快速算法分离故障轴承的声发射信号,提取其状态特征向量,利用支持向量机的模式识别和非线性回归功能来完成滚动轴承故障的识别.试验结果表明,利用独立分量分析方法提取的故障状态特征向量与支持向量机相结合可以有效、准确地识别滚动轴承的故障模式,为滚动轴承故障诊断提供了一种新型的方法.     

基于DTCNN-SVM的工业循环水系统供水泵故障诊断EI北大核心CSCD

工业循环水系统供水泵的工作状态是影响工业过程安全生产的重要因素,为及时准确地识别供水泵的工作状态,提出一种基于深度迁移卷积神经网络和支持向量机(deep transfer convolutional neural network-support vector machine,DTCNN-SVM)的故障诊断方法。将与工作状态强相关的振动信号进行信号-图像预处理,实现振动时序信号的二维灰度图化;在此基础上,采用融合迁移学习与残差神经网络的深度迁移卷积神经网络模型提取振动信号灰度图特征,并基于模糊不一致性度量对深度学习特征进行约简;采用支持向量机法建立供水泵故障诊断模型。试验结果表明,所提方法在少量样本数据和模型参数下能有效识别供水泵工作状态。     

基于模糊聚类和模糊支持向量机的湿法炼锌净化除钴过程建模

提出了一种基于模糊C-均值(FCM)聚类和模糊支持向量机(SVM)方法相结合的湿法炼锌净化除钴过程建模方法。该方法针对样本空间影响支持向量机泛化性能和样本数量影响计算复杂度的问题,首先采用模糊聚类将学习样本分类,然后在各个类的样本空间内采用模糊支持向量机进行训练,并对各支持向量机模型的输出加权作为过程模型的输出。以净化除钴过程生产数据进行实验验证的结果表明,该方法明显减少了模型的训练时间,模型具有精度高、泛化性能好等特点,可以用于净化过程的优化控制。     

Improved fuzzy ranking procedure for decision making in product design

In this paper, we present a method for ranking any number of normal fuzzy numbers using trapezoidal fuzzy numbers as a general form, where rectangular and triangular fuzzy numbers are particular cases of such a form. This general form is supported by 29 cases, which is enough to consider all the possible situations between two normal fuzzy numbers, such as trapezoidal, triangular, or rectangular. The ranking procedure is performed using four ordering criteria into a pseudo-order preference model considering the type of the fuzzy preference relation. Two examples are given to illustrate and validate the applicability and practicality of this fuzzy ranking method. A comparison and an analysis of the proposed method is presented to demonstrate its usefulness and its contribution to the improvement of the decision making processes as a result of its management of vague or imprecise information, and whether or not that information should be allowed to be entered into such processes.     

不完备模糊信息系统

以不完备模糊信息系统为研究对象，建立了其中的模糊相容关系及模糊粗糙上、下近似集。在此基础上，探讨了论域上的模糊覆盖问题并提出了覆盖的3种运算形式；定义了2种新的模糊粗糙熵以讨论不完备模糊信息系统中的不确定性因素，证明了不确定因素的变化与度量强度之间的重要关系；建立了一种度量部分模糊知识依赖的新方法，获得了一些新的定理结果证明。     

Linear defuzzified output of fuzzy controllers via mixed fuzzy logic operators

Abstract

The linear defuzzified output of a fuzzy controller with two fuzzy variable inputs and one output is discussed in this paper. Arbitrary amounts of triangular fuzzy numbers are employed to fuzzify the linguistic variables in fuzzy control rules. We show that the defuzzified output is exactly equivalent to a linear function of the inputs to the fuzzy controller by using three mixed fuzzy logic operators to evaluate the control rules.     

规则库自提取和简化的模糊系统

介绍了一种新的规则自提取和简化的模糊模型算法，该算法由3个步骤组成：首先，通过构造一个模糊软划分判别准则对输入输出空间进行模糊划分，得到最佳分类数，从而得到了最佳的规则数；其次，根据最佳规则数和神经网络来构造初始的模糊模型；第三，通过运用模糊相似分析法，可以得到计算2个模糊集相似度的方程，从而根据事先确定的阈值来合并相似的模糊集。这样就得到了一个既满足对精度的要求又简单且具有可解释性的模糊系统。最后，用该算法对我国全要素生产力进行了模糊规则的提取。     

正则半群上模糊同余的模糊核

模糊核迹方法是研究正则半群上模糊同余的重要手段，模糊核作为一个方法的组成部分成为重要的讨论对象。目的在于研究正则半群的模糊子集满足什么条件构成模糊同余的模糊核：引入一般半群上的模糊等价关系浸满一个模糊子集的概念，证明了正则半群上每个模糊同余浸满它的模糊核，给出了正则半群的模糊子集是某个模糊同余的模糊核的充要条件。     

Global sensitivity analysis for fuzzy inputs based on the decomposition of fuzzy output entropy

To analyse the component of fuzzy output entropy, a decomposition method of fuzzy output entropy is first presented. After the decomposition of fuzzy output entropy, the total fuzzy output entropy can be expressed as the sum of the component fuzzy entropy contributed by fuzzy inputs. Based on the decomposition of fuzzy output entropy, a new global sensitivity analysis model is established for measuring the effects of uncertainties of fuzzy inputs on the output. The global sensitivity analysis model can not only tell the importance of fuzzy inputs but also simultaneously reflect the structural composition of the response function to a certain degree. Several examples illustrate the validity of the proposed global sensitivity analysis, which is a significant reference in engineering design and optimization of structural systems.     

基于模糊因子法的模糊桁架结构动力特性分析

研究了模糊桁架结构动力特性的分析方法,在结构的物理和几何参数同时为模糊变量的情况下,利用模糊因子建立了结构的刚度矩阵和质量矩阵;从结构振动的瑞利商表达式出发,利用区间运算法则推导出结构模糊特征值的表达式。通过算例考察了结构各参数的模糊性对其动力特性模糊性的影响,并获得了一些有意义的结论。该法对模糊结构进行一次动力分析便可求得动力特性,且可充分地反映任一模糊参数对结构模糊动力特性的影响。     

一类多输入模糊双线性系统的输出反馈容错控制

本文针对一类多输入模糊双线性系统,在系统的状态不完全可测的情况下,提出一种模糊容错控制方法.首先,我们设计模糊检测观测器检测系统是否发生故障.再基于检测观测器,设计模糊控制器保证未发生故障的系统渐近稳定.然后,在系统发生故障的情况下,设计自适应模糊诊断观测器对故障进行估计,给出故障诊断的算法.最后,根据估计出的故障,进行故障调节,设计容错控制器.基于Lyapunov稳定性理论,证明所设计的容错控制器可以保证系统在发生故障的情况下,仍能保证故障系统的渐进稳定性.仿真证明了所提控制算法的有效性.     

由规则并算子构造的泛模糊逼近器的充要条件

通过引进规则并算子的概念,本文给出31个规则并算子;证明了三角模是规则并算子;给出由规则并算子构造的控制器是泛模糊逼近器的充要条件。     

Effect of pore diffusion on the rate of methanation reaction in a heterogeneous catalyst

Abstract

A theoretical analysis is presented to describe the rate data in terms of fundamental reaction steps involved in the overall methanation kinetics. A model involving reaction inhibition (by adsorbed CO) was used in combination with the physical properties of the catalysts to determine the ranges of temperature and partial pressure of CO where pore diffusion significantly influences the observed methanation rate.