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针对提升机电机轴承振动信号的非平稳特性和单一粒子群算法(PSO) 优化径向基函数(RBF)神经网络时存在网络收敛速度慢和适应度值易陷入局部最小的缺点,提出基于集合经验模态分解(EEMD)能量熵和模拟退火粒子群混合算法(SAPSO)优化RBF神经网络的提升机电机轴承故障诊断方法。基于EEMD求取振动信号各固有模态函数分量的能量熵,并使用相关性分析方法剔除虚假的分量,把筛选后的有效数据作为故障识别的特征向量;利用模拟退火(SA)算法具有局部概率突跳的特性,将SA算法和PSO算法相结合,在优化RBF诊断模型隐含层参数时以实现不同算法间的优劣互补。仿真结果表明,使用SAPSO算法优化后的RBF神经网络模型在提升机电机轴承故障诊断中能够加快网络收敛速度和提升故障识别精度。 相似文献
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为了改善传统滑模观测器(SMO)无传感器永磁同步电机(PMSM)高频抖振问题,提高无传感器PMSM观测性能,在传统SMO的基础上采用Sigmoid函数作为切换函数以减小抖振。同时,通过低通变截止滤波器和卡尔曼滤波器组合的级联滤波器进行滤波以去除高频信号,并降低测量噪声和测量误差,最后运用锁相环技术(PLL)提取电机转速信息和位置信息。采用MATLAB/Simulink仿真的手段来验证改进的SMO有效性和可行性。仿真结果表明,采用改进的SMO比传统SMO具有更高质量的观测信号,并且控制系统动态和静态性能较好。 相似文献
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加密技术的不断发展,通信安全在人们心目中有着更高的标准。为了能够更安全,更有效地保护数据,必须要尽快对于网络安全机制进行完善,也就是必须使得数据能够更好被加密。本文重点分析数据加密技术,从其特点,种类,算法,模型以及其如何应用等的方面进行研究,从而将数据加密技术的可靠性能予以证实。 相似文献