粗糙集理论在柴油机故障诊断中的应用

以柴油机故障诊断为背景,研究了基于粗糙集理论的参数优化在故障诊断中的应用.首先采用小波包能量谱方法提取振动信号的特征参数,并用粗糙集理论对其进行属性约简,最后用RBF神经网络对各类故障进行辨识,结果表明:利用粗糙集约简后,通过减少神经网络的输入节点数,简化网络的结构,提高了诊断的准确率及效率.     

小电流选线装置的分析

针对消弧线圈使用中出现的问题,以太原供电分公司为例,分别对以5次谐波法、残流增量法为原理的选线装置,从原理、实际应用情况等方面进行了详细的分析、比较,并提出了改进建议。     

基于粗糙集和神经网络的柴油机故障诊断

介绍了粗糙集理论的核心内容和ROSETTA软件的特点,给出了基于粗糙集理论的柴油机缸盖振动信号的故障诊断系统。以某型号大功率柴油机为例,首先将提取的缸盖振动信号经过小波包消噪和时域、频域分析,构造出用于故障诊断的特征值,然后应用ROSETTA软件约简特征属性,最后通过神经网络进行故障模式分类。通过对比ROSETTA软件处理前后神经网络的输出结果,表明粗糙集理论能优化特征属性,有效地减少神经网络的输入节点数,提高故障分类的准确率。     

虚拟现实技术在非遗文化传承中的设计研究

目的 探讨虚拟现实技术在非遗文化传承中的设计原则与方法,进一步发挥技术的作用,提升非遗文化传承的效率。方法 针对非遗传承中的问题与困境,利用虚拟现实技术加以突破,重视对非遗内容的精心打造,以更强的互动性和体验性来充分展现非物质文化遗产之精髓,促进非物质文化遗产的传承。结论 虚拟现实技术在非遗文化传承中的意义不容小觑,但是具体的设计过程中,还应该以用户体验和用户接受度为标准加以实施。     

基于小波分析的超精密数控加工过程误差控制策略

虽然传统的几何建模、特征建模提供了完备的零件几何信息、非几何信息（如公差、表面粗糙度、材料等）的表达方法,但它不能表达数控加工的过程误差的相互关系.本文分析了影响数控加工的误差因素,并描述了消除阶梯影响因素数据处理的方法和应用小波变换进行数控插补加工的计算方法.采用信号处理的方法来考察数控技术,将其插补制造所产生的特有的结果--阶梯效应理解为表面轮廓曲线的阶梯函数,将数控设备理解为滤波器组,建立了基于小波分析的插补制造模型.