EMD遗传神经网络方法

针对BP(back propagation)神经网络搜索速度慢、容易陷入局部最小的缺陷,提出了经验模态分解(EMD)遗传神经网络方法,首先用对带噪的信号进行分解,得到信号的各阶本征模函数分量,每个本征模函数分量对应着一个能量不同的频段,即一种故障特征,将各频段能量的特征向量作为优化神经网络的输入样本;其次用遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化.利用EMD遗传神经网络方法对滚动轴承多类故障信号进行分析,可提高故障识别能力.     

伪证据识别在机械故障诊断中的研究

针对多传感器信息在故障诊断中可能存在伪证据,造成证据间剧烈冲突使经典证据理论合成规则失效的问题,利用Dempster-Shafer合成规则中一致证据的聚焦性,提出一种新的伪证据识别方法,构造出新证据取代原来的伪证据进行证据合成,削弱了伪证据的不良影响。在构建的基于多传感器信息融合的故障诊断识别框架中,运用改进的证据合成方法对发动机的故障进行诊断,将此诊断结论与其他证据理论的诊断结论进行了比较。结果表明,该方法可有效提高机械故障诊断的准确率,验证了此方法的可靠性和优越性。     

小波神经网络在双吸式离心水泵轴承故障诊断中的应用

提出了采用小波包的方法对供暖双吸式离心水泵轴承振动信号进行去噪和提取表征相应轴承故障的频带能量,并采用BP神经网络进行训练和故障识别,通过MATLAB进行了仿真,经试验验证该方法能够有效地识别出轴承故障。     

智能PID空调控制

针对计量室一类的要求精密温、湿度环境控制的问题，介绍了利用微机来进行智能PID精密空调控制的方法及其系统的硬件和软件设计，并给出了运行结果。     

微型计算机在自动控制中的应用——从软件观点

微型计算机成本比较低但仍有很高的性能,应用范围广,再加上在计算机控制结构上的惊人变化,将来是大有希望的。此外,用于自动控制的微型计算机一般是针对专门应用和某个特定任务,因此,不需要小型计算机的硬件和软件的灵活性和通用性。     

一种实现显示电路数据传输的实用方法

采用调制解调原理实现显示电路的数据传输，详细介绍了其电路的构成及原理。     

基于小波包的轴承信号降噪和特征提取的研究

为有效识别轴承故障特征,以轴承内圈故障的信号为例,采用在非平稳信号消噪和以频带能量分布作为故障特征方面有着广泛应用的小波包进行Mat-lab仿真,获得小波包降噪后的信号和作为内圈故障特征的频带能量分布。通过分析频带能量,其结果与实际故障相一致,得出小波包在轴承故障特征提取方面有着一定的优越性。     

使用微型计算机的位置控制系统

本文讨论如何使作为位置执行元件的数字电机的周期最小。这包含两方面的意思,一是利用微型计算机作为可编程序控制器来控制电机的加速能力;二是支援子程序的发展,这涉及到所要求的位置和电机的局限性之间的相互影响。