全矢—模糊核聚类在旋转机械故障诊断中的应用

针对传统旋转机械单通道故障诊断的信息不完整以及经典模糊聚类算法中的不足,结合全矢谱技术、密度函数法和模糊核聚类法,提出一种新的旋转机械故障识别方法。该方法首先应用全矢谱技术为特征提取工具,然后以密度函数法求得模糊核聚类的初始聚类中心,最后再用模糊核聚类法建立分类器进行故障识别。实验结果表明,该方法能准确、有效地对旋转机械的工作状态和故障类型进行分类,提高故障诊断的准确率。     

大气污染区域划分中的F-PFS聚类法

本文利用F-PFS聚类法对大气污染区域进行划分,该方法克服了普通模糊聚类法的一些不足,在进行聚类的同时,得到最佳分类数。     

大气污染区域划分中的F-PFS聚类法

本文利用F-PFS聚类法对大气污染区域进行划分,该方法克服了普通模糊聚类法的一些不足,在进行聚类的同时,得到最佳分类数.     

大气污染区域划分中的F-PFS聚类法

本文利用F－PFS聚类法对大气污染区域进行划人，该方法克服了普通模糊聚类法的一些不足，在进行聚类的同时，得到最佳分类数。     

基于模糊聚类和模糊识别的循环水泄漏检测与定位研究

提出了一种基于模糊聚类和模糊识别的循环水泄漏检测与定位方法,该方法通过气相色谱仪对循环水进行分析,运用模糊聚类方法建立循环水泄漏点标准谱图库,采用模糊识别确定待分析样本与标准谱图库中样本的关联程度,以此报告待分析样本的泄漏点位置。实例分析表明,使用该方法能够准确地对炼油厂循环水泄漏点进行检测与定位。     

基于ITD模糊熵和GG聚类的滚动轴承故障诊断

提出了一种本征时间尺度分解模糊熵和GG模糊聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先,将滚动轴承的振动信号进行ITD分解,得到若干个固有旋转分量和一个趋势项。然后,将PR分量分别与原始信号进行相关性分析,筛选出前3个含主要特征信息的PR分量,并将筛选的PR分量的模糊熵作为特征向量。最后,将特征向量输入到GG分类器中进行聚类识别。通过模糊熵、样本熵和近似熵对比,实验结果表明模糊熵能更好的表征故障信号的特征信息;通过GG聚类、GK 聚类和FCM聚类对比,实验结果表明GG聚类效果明显优于FCM、GK的聚类效果。因此,实验证明了基于ITD模糊熵和GG聚类的滚动轴承故障诊断方法的有效性和优越性。     

基于模糊神经网络的规则学习

运用模糊神经网络 ,分别采取两种学习方法来对模糊控制器的规则样本进行学习优化 ,结果表明 ,运用聚类的思想 ,将模糊集合重新分组 ,先粗学后细学的方法比直接学习更先进 ,不仅能大大降低网络的复杂性 ,而且收敛速度更快 ,不易陷入局部极小。因此大大缩短了学习的时间。     

基于FCM自适应模糊聚类的温度测点优化

在数控机床热误差建模中,温度测点的选择与优化是一个难点。针对传统的FCM模糊聚类方法对数控机床温度测点优化需要人为事先确定聚类数目,提出了一种FCM自适应模糊聚类测点优化方法。该方法在FCM聚类算法的基础上,建立了聚类数自适应函数,并自动给出最佳聚类数。通过对一台立式铣床进行实验验证,结果表明:FCM自适应模糊聚类方法自动将机床的温度测点由13个减少到6个。结合多元回归分析,建立了关键测温点的热误差模型,所建立的热误差模型精度较高,热误差由50μm减小到10μm以下,验证了该方法的有效性。     

汽轮机故障诊断的粒子群优化加权模糊聚类法

针对模糊C-均值算法在汽轮机故障诊断中的不足,提出了粒子群优化加权模糊聚类分析的方法.首先,采用基于样本相似度的特征加权方法对样本特征及样本进行加权,以适应各种复杂分布的样本;然后,利用粒子群算法优化加权模糊聚类的特征权值和聚类目标函数,并依据聚类有效性指标自适应确定最佳聚类数及聚类结果.试验结果表明,该方法具有收敛速度快和全局收敛的特点,有效降低了汽轮机故障诊断的误分类率,诊断结果可靠.     

基于混合蜻蜓优化多核模糊聚类和特征子集选取的在线齿轮故障识别

对模糊C-均值聚类算法改进及在齿轮故障高效、可靠识别中的应用进行研究,提出了一种新的计及模糊聚类和特征选取的在线齿轮故障识别方法—基于混合蜻蜓优化多核模糊聚类和特征子集选取的在线齿轮故障识别算法.设计多核函数和贪婪聚类中心初始化策略,以克服模糊聚类算法对初始值敏感、高维复杂数据聚类鲁棒性差的缺陷;提出特征子集选取机制,...     

求解模糊控制表的方法

在模糊控制装置中,往往采取用查表的方法取代模糊推理语句以及进行模糊决策,这将极大地减轻软件制作的工作量。本文介绍的是一种求解模糊控制表的方法。     

基于遗传算法的作业车间模糊调度问题的研究

在研究作业车间模糊调度问题的基础上，建立了两种作业车间模糊调度模型。对于只考虑模糊加工时间的问题，以最小完工时间作为优化目标；对于同时考虑模糊加工时间和模糊交货期的问题，以平均满意度最大作为优化目标。模糊加工时间用三角模糊数和梯形模糊数来表示，模糊交货期用梯形模糊数和六点模糊数来表示，给出了两种模糊数比较方法。应用遗传算法来求解最优调度顺序，并对遗传算法编码、初始种群的产生办法、解码、交叉及变异方法等方面做了研究。最后，给出了仿真实验结果和结论。     

产品质量的模糊稳健性研究及模糊稳健优化设计方法

为解决具有模糊信息时的稳健设计问题，对产品设计质量的模糊特性进行分析，提出了产品质量的模糊目标概念。基于可控因素和噪声因素对模糊目标稳健性影响分析，提出了产品质量模糊稳健性的概念，并给出了模糊稳健设计准则。对模糊稳健设计准则的数学特性和工程意义进行了探讨，进而提出了产品质量模糊稳健优化设计建模方法。设计实例和理论分析表明，产品质量的模糊稳健设计原理，比传统稳健设计方法更接近于工程实际，具有广阔的应用前景。     

可变机器约束的模糊作业车间调度问题研究

在车间实际加工中,工件的加工时间和交货期是一个模糊数,而且工件的某道工序有多台机器可供选择。针对这类作业的车间调度,提出了以极大化最小客户满意度为指标的可变机器约束的模糊作业车间调度模型,并给出了算法设计。应用遗传算法在适应度函数处理中引入模糊数处理方法,解决作业车间模糊调度问题,实现调度优化。仿真实验结果表明了该调度方法的有效性,为可变机器约束的模糊作业车间调度提供了一种实现途径。     

CAPP中的模糊决策方法研究

针对CAPP中的诸多模糊信息和模糊因素,根据模糊一致矩阵和灰色系统理论,提出了一种通用的模糊综合评判方法,给出了详细的评判步骤,并用此方法对加工工艺中的三种装夹设计方法进行了评判。     

基于模糊理论的产品成本估算模型的研究

分析了新产品和已有产品在功能结构上的相似性，根据已有产品的信息建立了产品成本样本库，引入模糊系统理论中贴近度和隶属函数等概念，结合基于专家知识经验创建产品特征模糊集合，提出了适用于不同设计阶段的成本估算模型。通过模糊映射机制挖掘产品后继设计阶段的产品功能结构的详细信息，探讨了减少成本估算误差的措施。介绍实现成本估算模型的框架流程，以齿轮减速箱为例进行了说明．     

基于信息熵的结构广义可靠度与模糊安全系数

基于信息熵研究了模糊可靠性意义下的可靠度和模糊安全系数及它们之间的关系，在模糊应力-模糊强度和随机应力-模糊强度两种干涉模型中，分别探讨了隶属函数为正态型和非正态型情况下模糊安全系数的确定问题，揭示了模糊安全系数与模糊可靠度之间的关系，并以实例给予说明。     

基于模糊预测控制的燃料电池温度控制系统的研究

PEMFC的温度控制系统表现为多输入多输出、耦合、时滞、时变性、非线性、不确定性、信息量少等特点,采用传统的控制方法通常不能得到比较好的控制效果。因此,文章从控制和建模的角度出发,选择了一种基于模糊模型的预测控制算法对PEMFC的温度进行控制,并且通过仿真试验得出了比较满意的控制效果。     

模糊控制在气动伺服连续轨迹控制中的应用

针对气动伺服连续轨迹控制的复杂性 ,本文在实验的基础上 ,建立了基于速度控制的模糊控制器 ,较好的处理了系统的非线性问题 ,取得了令人满意的实验结果。     

一种基于偏移率的模糊推理算法研究

针对模糊神经网络学习算法计算量过大的问题,在预测模型设计中,提出了一种基于偏移率的模糊推理算法.此模糊推理算法与现有的模糊推理方法相比,有较少的计算量,且满足其模糊凸性和正规性.