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1.
为了精确诊断出滚动轴承的故障,提出基于高斯函数的小波基构造方法.该方法采用叠加的高斯函数作为构造小波基函数的初始模型,使用该初始模型和滚动轴承振动信号进行数据拟合来确定小波基函数的各项系数.通过对6205滚动轴承的外圈、内圈、滚动体故障信号分析的结果表明:新构造的小波基能有效的抑制信号中的噪声成分,提取故障特征,实现精确的诊断滚动轴承的故障.在同样的分解条件下,新构造的小波基比高斯小波能更精确的诊断出滚动轴承的运行状态,具有较高的使用价值. 相似文献
2.
有限概率信息系指概率信息不完备,这种不完备表现为依据现有信息无法精确地计算出产品的可靠性指标.应用可靠性设计理论和灵敏度分析的直接微分方法,以额定压力为阈值建立了有限概率信息的液压管路的可靠性设计模型,推导出了液压管路可靠性和可靠性灵敏度的矩阵形式公式,提出了不完全概率信息的液压管路在液压波动冲击环境下的可靠性和可靠性微分灵敏度分析方法,仿真确定了液压管路的可靠性微分灵敏度,给出了各个基本随机参数的变化影响液压管路可靠性和可靠性灵敏度的变化规律和大小排序,计算得到了设计参数的改变对液压管路可靠性的影响数据,解决了液压波动冲击环境下液压管路的可靠性工程问题,通过计算机程序实现了对液压波动冲击环境下液压管路的可靠性微分灵敏度分析. 相似文献
3.
针对最小化完工时间的作业车间调度问题(JSP),提出改进麻雀搜索算法(ISSA).首先设计有效的编码转换方式,形成JSP离散决策空间与麻雀搜索算法(SSA)连续搜索空间的对应关系.然后,针对SSA在求解后期易陷入局部最优,利用量子计算、正余弦搜索和警戒者数量递减策略对SSA进行改进,同时引入多邻域搜索和高斯扰动策略以弥补SSA在求解离散问题时深度发掘能力不足的弊端.最后,进行FT、LA系列10个测试问题、6种算法和2个应用实例的对比实验.结果表明,ISSA在求解JSP时,能获得更好的最小值、平均值和寻优成功率,验证了ISSA求解JSP的有效性. 相似文献
4.
建立了以一维无限深势阱中极端相对论粒子为工质的不可逆量子斯特林热泵循环模型。考虑高低温热源之间的热漏,导出了循环的性能系数与无量纲泵热率的表达式。分析了循环性能与各性能参数之间的关系。研究发现,热泵的性能系数与无量纲泵热率都随粒子在状态1进处于激收态上的占有几度单调递减,性能系数与无量纲泵热率都是势阱宽度比的凸单调函数。无量纲泵热率关于性能系数的关系曲线为回原点的扭叶型,并确定了该不可逆量子斯特林热泵的最优运行区间。 相似文献
5.
随着物联网技术的飞速发展,射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)系统因具有非接触、快速识别等优点而成为了解决物联网问题的首选方案。RFID网络规划问题要考虑多个目标,被证明是多目标优化的问题。群体智能(Swarm Intelligence,SI)算法在解决多目标优化问题方面得到了广泛的关注。文中提出了一种改进型灰狼算法(Improved Grey Wolf Optimizer,IGWO),利用高斯变异算子和惯性常量策略来实现RFID网络规划。通过建立优化模型,在满足标签100%覆盖率、部署更少的阅读器、避免信号干扰、消耗更少的功率4个目标的基础上,将所提算法与粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、帝王蝶算法(Monarch Butterfly Algorithm,MMBO)进行了对比分析。实验结果表明,灰狼算法在RFID网络规划时表现更优异,在相同的实验环境下,相较于其他算法,IGWO的适应度值比GA提高了20.2%,比PSO提高了13.5%,比MMBO提高了9.66%;并且覆盖的标签数更多,可以更有效地求出最优化方案。 相似文献
6.
为解决太赫兹(Terahertz,THz)图像内泊松高斯混合噪声导致芳纶纤维蜂窝材料脱粘缺陷轮廓检测精度低的问题,基于Anscombe变换与小波阈值法构建了THz图像降噪模型。高斯噪声方差为降噪模型的必要参数,但实际THz图像噪声分布未知,且噪声与纹理在高频混叠,给方差准确估计提出了挑战。为此,首先以样件纹理几何形状为先验信息,构造Benzene-ring算子去除THz图像纹理,使其小波域高频分量中仅含有噪声;然后提出改进的Logistic混沌映射提高样本集的多样性,以训练Elman神经网络准确建立高频分量与高斯噪声方差间映射关系;最后依据噪声方差估计值,基于Anscombe变换将泊松高斯混合噪声转化为高斯噪声,并利用小波阈值法与Anscombe逆变换得到了最终THz降噪图像。仿真与试验结果表明,所提出的方法降噪效果最佳并有效提高缺陷轮廓检测精度,相比于高斯滤波、小波阈值以及非局部均值法,平均梯度指标分别提升12%、33%、9%,缺陷面积绝对误差分别降低234 mm2、304 mm2、263 mm2。 相似文献
7.
目前盾构隧道开挖对邻近管线影响的理论研究一般基于Winkler地基模型和Pasternak地基模型,较少考虑精度更高的Kerr地基模型及管线侧向土体影响对管线变形的约束作用. 将管线简化成Euler-Bernoulli梁搁置在Kerr地基模型上,利用差分法得到盾构隧道引起上覆管线竖向位移半解析解,在此基础上进一步推导考虑管线侧向土体影响的Kerr地基模型差分解. 通过与已有工程案例和离心机数据对比,验证Kerr地基模型相比于其他地基模型的优越性,也验证了考虑管线侧向土体影响的Kerr地基模型计算结果更加符合实测数据. 参数分析表明, 随着隧道开挖地层损失率和土体弹性模量的增大,管线的竖向位移和弯矩均增大;随着管线与隧道夹角的增大,管线的竖向位移和弯矩均减小. 相似文献
8.
针对现有异常检测方法忽视异常事件发生概率小而造成虚警这个问题,基于高斯过程回归(GPR)的框架,将GPR核函数非参数化所具有的灵活性与深度神经网络的结构特性相结合,并将卷积神经网络封装在GPR的核函数中,以同时实现异常检测任务中特征提取和检测两个步骤。在测试阶段,相对于训练样本集的后验概率的对数似然较小的被判定为异常。方法在一个模拟数据集和一个完全真实的数据集上进行了实验验证,实验结果证明所提出的方法在两个数据集上分别达到了83.9%的帧级AUC和34.4%的帧级AUC,在性能上达到了现有技术发展水平。 相似文献
9.
10.
由于存在大量服从高斯分布的样本数据,采用高斯混合模型(Gaussian Mixture Models,GMM)对这些样本数据进行聚类分析,可以得到比较准确的聚类结果.通常采用EM算法(Expectation Maximization Algorithm)对GMM的参数进行迭代式估计.但传统EM算法存在两点不足:对初始聚类中心的取值比较敏感;迭代式参数估计的迭代终止条件是相邻两次估计参数的距离小于给定的阈值,这不能保证算法收敛于参数的最优值.为了弥补上述不足,提出采用密度峰值聚类(Density Peaks Clustering,DPC)来初始化EM算法,以提高算法的鲁棒性,采用相对熵作为EM算法的迭代终止条件,实现对GMM算法参数值的优化选取.在人工数据集及UCI数据集上的对比实验表明,所提算法不但提高了EM算法的鲁棒性,而且其聚类结果优于传统算法.尤其在服从高斯分布的数据集上的实验结果显示,所提算法大幅提高了聚类精度. 相似文献