基于孤立森林算法的挤压机流数据异常检测

挤压机流数据异常检测是一个典型的多维时间序列流数据异常检测问题。在工业环境中,挤压机流数据不仅存在概念漂移问题,还存在噪声问题。为了检测出挤压机在运行中可能存在的设备状态异常,提出一种基于孤立森林算法的挤压机流数据异常检测方法。针对数据集中存在噪声无法正确反映设备状态的问题,算法抽取数据的序列特征用来表示设备在某一时间段的状态,避免了噪声数据对异常检测效果的影响。同时,在半空间孤立森林(HS-Trees)算法的基础上做进一步改进,解决原算法中存在的结果反馈延迟问题,使其能更好地适应流数据应用场景。实验显示,该算法不仅可以实时地检测出挤压机在运行中存在的状态异常,还具有较高的准确性。     

直流无刷电机中齿槽转矩的能量分析

齿槽转矩是齿槽类无刷永磁电机的固有指标,在定子绕组断电状态下,由永磁体的永磁场与定子铁芯的齿槽结构相互作用形成电磁力,进而在圆周方向产生周期性的固定转矩。本文从能量守恒的角度出发,根据齿槽转矩的产生机理推导出齿槽转矩与电磁结构的公式关系,以3对极和6对极两款直流无刷电机为例,利用二维有限元法分析了齿槽转矩在圆周方向的能量分布,研究表明,相同槽数的电机在一个周期内符合能量守恒定律,极对数的不同会造成齿槽转矩不同,通过选择合理的方法能够有效的利用齿槽转矩达到电机断电制动的效果。     

电磁感应式机器人按摩头结构优化及安全力调控

基于电磁感应原理及中医按摩手法设计了一种可用于按摩机器人的新型电磁式叩击按摩头,具有便携通用的特点。通过模型分析,建立电磁力、弹簧负载力、人体阻力之间的数学关系,得出按摩头动态特性影响因素。采用正交试验法,对电路和磁路的影响因素进行敏感度求解分析,获得电磁力度计算结果。选择线圈匝数、线圈电流以及动铁芯到轭铁的距离这3个因素,将每个因素分为3个水平,组合得到9组试验方案。仿真实验结果显示,线圈电流是设计的按摩头模型电磁力的主要影响因素,因此可先确定2个次要因素的参数,实现按摩头结构优化,最后通过调节线圈电流进行按摩力度调控。