多传感器数据融合技术的现状及展望

阐述了多传感器数据融合的原理，对数据融合算法的研究动态进行了评述，指出了数据融合技术存在的问题，对今后的发展趋势进行了展望。     

C/S模式下应用C及VBScript语言实现WinCC组态加密

综合运用ANSI-C和VBScrit语言编制加密程序,实现了执行动作的授权化、组态环境和运行环境的分离以及运行环境的安全退出等功能.设置WinCC组态参数,实现了工程脚本的加密、Windows热键的屏蔽以及运行窗口关闭等常规按钮的消隐.     

幅值域无量纲指标对液压泵故障敏感性的实验研究

有效地提取故障特征向量,找到故障敏感因子是进行液压泵故障诊断的关键。采集轴向柱塞泵松靴、滑靴磨损、斜盘磨损以及中心弹簧失效等故障情况下的端盖振动信号,通过包络解调得到各故障的包络信号,在此基础上利用幅值域无量纲特征指标对每种故障进行敏感性分析,找到了各故障的无量纲敏感因子。为液压泵的故障诊断提供了可靠的敏感特征信息,增加了故障特征信息的完备性,对提高故障诊断系统的故障确诊率具有重要的意义。     

电液比例阀CAT系统中的恒压降控制方法

将压差反馈闭环控制方法成功地应用于比例阀性能测试试验台上,得到了某电液比例方向阀稳态流量特性测试的实测结果.该方法解决了电液比例方向阀稳态流量特性测试中保持阀压降恒定的问题.     

图像平滑的快速算法

根据权矩阵的结构特点，提出了矩形窗口加权平滑的快速算法，充分利用相邻窗口相同运算的中间结果，显著减少了窗口运算的乘法和加法次数，提出了中值滤波的快速算法，利用已滤波的上一窗口和左一窗口的排序信息，缩短了排序过程，大幅度地减少了比较运算次数。     

小信号检测中间歇混沌运动的机理􀀁

讨论了小劝的受迫Ｄｕｆｆｉｎｇ振子在非平衡相变临界点附近的行动，推导出振子发生相奕的相位条件，得出在该临界点附近相奕对小信号敏感的结论，推导出系统发生间歇混沌现象的频差条件，该临界点附近的微小左是产生间歇混沌的原因，这是与切分岔概念不同的产生间歇混沌的又一机理。     

基于改进LFQPSO优化MRVM的轴向柱塞泵故障诊断

针对传统粒子群优化算法以准确率或误判率作为适应度函数耗时长和轴向柱塞泵故障机制较为复杂的问题,提出一种基于改进适应度函数的Lévy飞行量子粒子群优化(QPSO)多分类相关向量机(MRVM)的轴向柱塞泵概率性智能软状态判别方法。为了克服人为设定核参数不精确、效率低等缺点,采用基于Lévy飞行的QPSO搜索MRVM的最优核参数;为了缩短寻优时间,将样本间余弦相似度作为寻优算法的适应度函数,并利用UCI机器学习标准数据集进行仿真来验证改进后优化方法的有效性及优越性;采集柱塞泵不同故障状态的数据,提取时频域和时域特征,输入到优化后的MRVM中,进行训练及测试。实验结果表明：所提方法可以有效提高故障诊断的准确率及诊断效率,同时能够实现软分类,即以概率形式输出诊断结果,能够为设备检修及维护提供可靠且符合实际的故障信息。     

自适应多尺度形态差值滤波及其在液压泵故障诊断中的应用

针对工业现场的实测液压泵故障信号易受强背景噪声污染的问题,利用一种自适应多尺度形态差值滤波(Adaptive Multi-scale Morphological Difference Filter, AMMDF)的方法。该方法把信号故障特征频率处的能量和低频段总能量的比值作为评价各个尺度滤波效果的指标,并以此作为权值来对经过各个尺度形态变换后的信号根据滤波效果进行加权融合,从而实现自适应滤波。通过对仿真信号和液压泵实测故障振动信号的实验验证,表明AMMDF较单尺度的形态闭算子有更好的滤波能力,它既具有信号细节保留能力又有较强的抑噪能力,为液压泵故障诊断提供了一种有效的工具。     

基于变分模态分解与支持向量数据描述结合的液压泵性能退化评估方法

针对液压泵性能退化过程定量评估,提出了变分模态分解(VMD)和支持向量数据描述(SVDD)相结合的综合评估方法。利用VMD方法将信号分解成一系列不同频率成分的BIMF分量,并用SVDD方法对异常点进行剔除;使用SVDD方法对正常状态样本进行训练得到超球体模型,并计算各样本到球心的距离;再将各样本到球心的距离转化为隶属度,作为性能退化指标。通过对轴向柱塞泵滑靴磨损和松靴故障实验数据分析,验证了该性能退化评估方法的有效性。     

PLC在玻璃钢型材拉拨机组上的应用

根据拉拨机组的生产工艺要求，本文介绍了ＰＬＣ控制系统的组成、控制原理及系统中一些技术问题的处理方法。对玻璃钢拉拨机械的国产化具有重要意义。