基于改进证据理论的多传感器信息融合故障诊断

针对传感器信号不确定会产生冲突证据的问题,提出了一种基于改进证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法。提出了基于遗传神经网络的原始证据生成方法,利用遗传算法优化神经网络参数,提高网络训练速度;定义了向量空间和方向相似度,利用分类准则函数区分冲突证据和相似证据,通过可信度修正冲突证据,降低了因不确定性产生的冲突对合成结果的影响。通过齿轮泵故障实验验证了改进方法的有效性,改进方法的诊断正确率明显高于单一传感器的诊断正确率,并通过设置适当的阈值提高了方法的灵活性和适用性。     

基于改进证据理论的齿轮泵故障诊断方法研究

针对齿轮泵早期故障信号的不确定性,提出了一种基于改进证据理论的故障诊断方法。首先改进了证据理论,提出了基于特征参数灰色关联分析的基本概率赋值函数生成方法,解决了证据理论在故障诊断中原始证据生成问题;其次,定义了证据之间的夹角余弦,利用冲突证据判据对原始证据进行冲突性检验,对于冲突证据通过可信度进行局部修正,保留可信证据。最后对修正后的证据进行融合。多传感器振动特征融合实验结果验证了改进方法具有较高的诊断正确性。     

基于多传感器信息融合的故障诊断方法研究及应用

针对传感器采集的信息具有不确定性和冲突性的特点,提出一种基于证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法。利用冲突证据判据判断相似性证据和冲突证据,保留相似性证据,通过相似度对冲突证据进行有针对性地修正,这种判断和修正方式可以降低传感器证据信息的不确定性,并减弱冲突信息对诊断结果的影响。结合神经网络建立特征空间到证据空间的映射,有效利用网络输出结果构建原始证据,最后将修正后的证据进行D-S(Dempster-Shafer)合成。通过齿轮泵早期故障试验,与传统频域分析、神经网络和其他证据合成方法对比,所提方法具有较高的诊断精度,从而验证新融合方法的有效性。     

基于改进证据理论及多神经网络融合的故障分类

证据理论在合成高度冲突的证据时,得到的结果往往有悖常理。几种代表性的改进方法虽然能较好地解决此问题,但收敛速度较慢,并且利用这些改进方法组合一致证据时发散,从而限制证据理论在故障诊断领域的应用。鉴于此,提出一种基于证据可信度的证据合成新方法,并结合神经网络,提出基于改进证据理论的多神经网络融合故障分类方法。以齿轮为研究对象,将齿轮原始特征参数空间划分为多个子空间,建立各子空间对应的神经网络诊断模型,将各子神经网络的输出作为证据体,以所提出的改进证据合成方法对各证据体进行组合实现故障模式的分类识别。将所提方法与传统证据理论方法、其他代表性改进方法以及传统神经网络方法的分类结果进行对比,验证改进证据合成方法融合分类的有效性。     

基于神经网络与D-S证据理论的故障诊断

在集成神经网络故障诊断的基础上,引入证据理论,提出将神经网络(NN)与D-S证据理论结合的故障诊断方法(NN-DS诊断方法).多个征兆域分别用神经网络进行局部诊断,从每一个网络都可以得到各自的诊断结果,再用D-S证据理论对这些诊断结果进行全局融合,得到综合诊断结果.算例分析表明了该方法的正确性.     

基于神经网络与D-S证据理论的故障诊断

在集成神经网络故障诊断的基础上,引入证据理论,提出将神经网络(NN)与D-S证据理论结合的故障诊断方法(NN-DS诊断方法).多个征兆域分别用神经网络进行局部诊断,从每一个网络都可以得到各自的诊断结果,再用D-S证据理论对这些诊断结果进行全局融合,得到综合诊断结果.算例分析表明了该方法的正确性.     

神经网络与 D-S 证据理论融合的液压系统故障诊断方法

针对液压驱动火箭炮随动系统故障类型的多样性以及故障信息不确定性等问题,提出了证据理论与神经网络综合集成的故障诊断方法。为克服单一神经网络自身的缺点,在普通节点处建立2个改进神经网络模型来简化网络结构,分别以铁谱数据和压力、流量、温度特征参数作为输入向量进行初始故障诊断,并将诊断结果作为证据理论的基本概率分配,从而实现了赋值的客观化。然后,利用 D-S 证据理论对2个改进神经网络的初始诊断结果进行融合。实验结果表明：该方法避免了神经网络识别时的误诊,提高了液压驱动的火箭炮随动系统故障诊断的准确性。     

神经网络与D-S证据理论融合的液压系统故障诊断方法（英文）

针对液压驱动火箭炮随动系统故障类型的多样性以及故障信息不确定性等问题,提出了证据理论与神经网络综合集成的故障诊断方法。为克服单一神经网络自身的缺点,在普通节点处建立2个改进神经网络模型来简化网络结构,分别以铁谱数据和压力、流量、温度特征参数作为输入向量进行初始故障诊断,并将诊断结果作为证据理论的基本概率分配,从而实现了赋值的客观化。然后,利用D-S证据理论对2个改进神经网络的初始诊断结果进行融合。实验结果表明:该方法避免了神经网络识别时的误诊,提高了液压驱动的火箭炮随动系统故障诊断的准确性。     

基于D-S理论和BP网络的驾驶行为识别技术研究

提出了BP神经网络与D-S证据理论相结合的驾驶行为识别、预测方法;将汽车行驶过程中人-车-路的信息作为BP神经网络的输入,利用BP神经网络对驾驶行为进行初步识别,并将BP神经网络输出的结果归一化处理后作为D-S证据理论的基本概率分布;利用证据距离理论对证据进行证据冲突处理,通过D-S证据组合理论对输入信息进行综合分析处理,决策识别出当前的驾驶行为;利用MATLAB语言编写了仿真测试程序,仿真结果表明该方法能够准确的识别出当前的驾驶行为。     

基于证据理论的齿轮故障诊断

针对传统方法在齿轮故障诊断中可靠性不高的问题,提出了基于证据理论的混合诊断算法.根据齿轮故障特征向量,采用两个并行的BP神经网络进行局部故障诊断,获得彼此独立的证据.再用证据理论对各证据进行融合,最终实现对齿轮的故障诊断.实例结果表明,该方法可充分利用各种故障的冗余和互补信息,有效地提高诊断的可信度.     

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。     

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。     

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PKI技术的PMI的研究与实现

身份认证和权限管理是网络安全的两个核心内容。研发了一个基于公共密钥基础设施技术的权限管理基础设施系统。提出了一个基于属性证书和条件化的基于角色的访问控制、进行权限管理的权限管理基础设施访问控制模型,提供了属性证书的两种提交方式,即“推”模式和“拉”模式,并在此模型的基础上给出了该系统的实现,最后给出了该系统的一个应用实例。实践证明,该系统提供了一个较好的解决方案和实现,基本上能够满足大型应用(上百万用户)的用户需求。     

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。     

基于合作博弈的再制造产品回收差别化定价研究

运用博弈论的思想研究了再制造的产品回收定价问题,建立了质量不同的回收产品差别化定价的数学模型,对合作博弈下不同质量回收产品的最优价格进行了求解,并对该模型进行了实例验证。结果表明最优回收价格下系统的总体利润最大。     

基于Backstepping方法的轮式移动机器人轨迹跟踪研究

根据机器人的运动学模型,对具有非完整特性的移动机器人轨迹跟踪控制进行了研究.采用基于积分backstepping时变状态反馈方法,引入一种新的虚拟反馈量,设计机器人轨迹跟踪控制算法,并且利用Lyapunov方法证明系统的全局稳定性.仿真结果证明了该方法的有效性.     

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。     

基于ANSYS的O形圈活动量对密封性能影响探究

以某飞机某部位作动筒渗漏和密封圈扭转断裂的故障为切入点,利用有限元分析软件ANSYS建立O形橡胶密封圈(简称O形圈)的二维轴对称模型,对装配阶段和静压阶段下不同配合间隙、沟槽深度、沟槽宽度、圆柱度和偏载对密封性能的影响进行分析。结果表明：在一定范围内,配合间隙、沟槽深度、沟槽宽度对密封性能影响较大,而圆柱度和偏载对密封性能影响较小;在允许的范围内,较小的配合间隙、合适的沟槽深度和宽度能够得到优异的密封性能。该作动筒的O形圈发生渗漏和扭转断裂的原因为密封槽宽度偏大,综合考虑,对密封槽宽度进行改进能够有效提升O形圈的密封性能。     

基于JIT的多目标总装准时物料配送方法研究

针对机械产品总装过程中的准时物料配送问题,从优化目标、约束条件及影响因素三方面考虑,提出以物料运输成本、物料运输时间、线旁库存三者综合为优化目标的多目标准时物料配送模型。给出优化目标的计算方法,并设计了混合粒子群算法,给出了使用此算法求解模型的具体实现过程。最终求解得到物料配送单用于指导配送,使决策者能够根据实际情况选择优化的偏好值。通过一个总装车间准时物料配送问题的实例验证了此模型和算法的有效性。