遗传算法特征选取中的几种适应度函数构造新方法及其应用

针对遗传算法特征选取技术,提出4种适应度函数构造方法,即,基于改进的距离判据、基于平均值方差比、基于Fisher判别准则以及基于最近邻分类法的适应度函数,并通过仿真实例对方法进行了验证。最后,将新方法应用于转子故障诊断,结果表明:笔者提出的遗传算法特征选择的4种适应度函数的正确有效性。     

涡轮叶片密集点云数据与CAD模型配准方法

针对密集点云数据与CAD模型的配准问题,提出了一种基于简化模型曲率计算的配准方法。该方法通过计算简化模型和CAD模型各点的曲率提取出两模型上某一对应的特征面,根据特征面求出三组对应点对并计算坐标变换矩阵;把得到的变换矩阵应用于简化前的原始点云模型实现模型的预配准;最后通过奇异值分解和最近点迭代相结合的算法实现精确配准。实例表明,该方法实现了密集点云数据与CAD模型的配准,并在保证配准精度的前提下提高了配准的速度,从而验证了方法的有效性和实用性。     

水中致癌芳香胺的固相萃取-气质分析方法研究

采用固相萃取-气相色谱质谱法分析了水中24种致癌芳香胺的含量,结果表明,该方法的检出限低于0.36 μg/L。固相萃取的优化条件为：选用Envi-chromp固相萃取小柱,水样pH 8~10,二氯甲烷洗脱2次。绝大多数芳香胺的空白水样加标回收率在88.8%~111.8%之间,标准偏差为6.8%~9.9%。对浙江省13个饮用水源地的地表水进行检测,均未检出24种致癌芳香胺。降解实验表明,大多数芳香胺化合物在水中能稳定存在14 d以上。     

高效液相色谱-电感耦合等离子体质谱联用测定牡蛎中的有机锡

采用微波辅助萃取结合高效液相色谱 电感耦合等离子体质谱（HPLC-ICP-MS）法测定牡蛎样品中的有机锡。用含有1.0 mol/L冰醋酸和0.5 mol/L醋酸钠的甲醇溶液作为萃取溶剂,在微波功率60 W条件下萃取牡蛎样品20 min,样品经过滤后采用HPLC-ICP-MS法进行分析检测。在优化的条件下,二丁基锡、三丁基锡和三苯基锡3种有机锡的加标回收率分别为104%、99.3%和113%,检出限分别为0.33、0.22、0.48 ng/g。并采用CE 477贻贝标准物质进行方法验证,该方法的测定值与标准值符合。     

基于迭代的集总经验模式分解算法的齿轮箱故障特征提取

针对集总经验模式分解方法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)在实际应用中存在的盲目添加白噪声的问题,提出了一种迭代的集总经验模式分解方法(Iterative Ensemble Empirical Mode Decomposition,IEEMD).首先介绍了IEEMD...     

北五味子的超临界萃取及产物的HPLC-APCI-MS/MS分析

优化超临界流体萃取北五味子中木脂素类成分的提取工艺,对萃取物中所含有效成分的归属进行分析鉴定.以五味子总木脂素为评价指标,采用正交实验法和不同影响因素系统考察法对CO2 -SFE萃取北五味子中木脂素类成分提取工艺进行优化,利用液相色谱-大气压化学电离质谱联用法(HPLC-APCI-MS/MS)分析鉴定产物结构.确定了最...     

复杂机械结构非线性运行特征分析

提出一种适用于工程实测ICP振动加速度计信号的积分方法,该方法可由振动加速度信号得到较精确的振动速度和位移信号,实现了基于振动信号的相空间分析,有效识别了复杂机械结构的非线性时域运行特征.为了解复杂机械结构的非线性频域运行特征,还提出一种基于神经网络辨识模型的频域分析方法,该方法可用于大型振动筛的非线性运行特征分析.     

基于CAD技术实现工业零部件图像直线特征提取

针对工业零部件序列图像量测与重建中的线特征提取问题,提出了一种以CAD设计数据为引导,高精度检测图像中直线的数学模型.以三维计算机辅助设计(CAD)数据为基础,通过求解CAD三维直角坐标系与图像坐标系间的参数转换关系,将物方线特征投影至图像上,得到图像线特征初值范围.利用自适应最小二乘模板匹配提取出边缘点序列,对生成的...     

改进的抗全仿射尺度不变特征变换图像匹配算法

针对现有匹配算法难以解决图像发生仿射变换特别是发生大视角变换时的有效匹配问题,本文对匹配稳定性较好的尺度不变特征变换(SIFT)算法进行了深入研究和改进.借鉴其模拟和归一化相结合的思想对相机光轴的经度角和纬度角进行模拟并采用SIFT算法进行匹配.结果显示,提出的算法不仅保留了SIFT原有的对仿射变换的抵抗能力,而且对视...     

齿轮泵压力信号的负熵基ICA特征提取和故障诊断

齿轮泵动态压力信号蕴含了丰富的状态信息,是齿轮泵的关键性能参数之一;负熵是随机变量独立性的自然测度,反映了机械信号信息的动态变化特征。为了进行基于齿轮泵动态压力信号的故障诊断,在引入经验模态分解技术的基础上,提出了齿轮泵压力信号的负熵基ICA特征提取方法,并进而联合最小二乘支持向量机,探讨了基于ICA和LS-SVM的齿轮泵特征提取和故障诊断方法;理论和试验研究表明,基于负熵的ICA特征提取和故障诊断方法是有效的。