基于最大熵的磨削状态判别方法

根据声发射磨削状态检测技术,基于最大熵理论,提出一种利用少样本进行磨削深度识别的方法。该项研究对于实现高精度曲线磨削提供了理论方法。通过磨削试验,证明了所提方法的有效性。     

基于最大熵的磨削状态判别方法

针对磨削进给量反馈控制速度要求以及均方差计算样本数大的问题,基于最大熵理论,提出了一种利用少样本进行磨削状态判别的方法.在磨削试验基础上,研究了不同样本数对于磨削状态概率分布估计的均方差,给出了磨削状态识别合理的样本数,验证了最大熵方法的有效性.     

近红外光谱仪中调制器的误差分析

调制器的误差会引起调制波频率和形状的变化，从而影响近红外光谱仪器检测信号的强度。就此分析了调制器各种常见的源误差(如调制盘偏心误差、调制盘的轴心偏离狭缝中心的误差、直流电动机的轴向晃动误差、直流电动机的稳定性误差、调制盘齿形误差等)对调制波的影响，并从理论上阐述了调制波的变频和变形误差对检测信号的影响。     

基于最大熵准则的加工过程神经网络建模

传统BP算法收敛速度慢、产生局部极小点的原因之一是该算法采用的是均方误差准则。为了改进BP算法的不足,提出基于最大熵准则的BP算法,并应用于加工过程的神经网络建模。仿真表明：基于最大熵准则的BP神经网络建模,其辨识精度优于一般BP算法神经网络建模。     

基于支持向量机的摩擦学系统状态判别方法研究

传统的摩擦学系统状态的判别采用逐步判别分析法,该方法以油液监测历史数据为依据,通过从不同的油液监测方法中获取信息,构造出状态分类判别数学模型来进行状态判别,具有建模样本量大,建模时间长,对建模人员要求较高的缺点。通过引入支持向量机分类方法,缩短了对摩擦学系统进行状态判别的时间,提高了分类效率,最后通过实例说明了该方法的有效性、实用性和良好的推广应用前景。     

基于近红外光谱粉壳蛋蛋黄颜色的定性判别研究

研究提出了一种采用近红外光谱对粉壳蛋蛋黄颜色的定性判别方法。试验时共采集了90个粉壳鸡蛋的近红外光谱数据,其中校正集63个鸡蛋,预测集27个鸡蛋,通过罗氏比色扇测得90个鸡蛋蛋黄颜色的数字量,将蛋黄颜色数字量≥8设定为1,蛋黄颜色数字量<8设定为0,采用偏最小二乘判别的方法进行分析,通过交互均方根误差先大致确定主成分数目,然后根据主成分数再进一步进行判别分析,最终结果表明：对初始光谱数据进行一阶求导后,当主成分数为3时,无损判别预测的正确率可达78.26%。     

一种数控切削机床运行能耗状态在线判别方法

机床运行能耗状态由一系列的能耗状态节点和能耗过程构成。针对至今仍存在一些关键状态节点无法判别等问题,提出了一种数控机床运行能耗状态在线判别方法。该方法基于数控机床运行能耗状态和状态节点的系统分析,并综合机床功率信息和数控系统通信信息,提出关键节点状态与过程状态在线判别方法,解决了切削加工开始、完成等关键节点和精加工状态判别等难题,从而实现了数控机床全部运行能耗状态的在线判别。在FANUC数控机床上进行的案例研究验证了该方法的有效性和实用性。     

全矢最大熵倒谱方法及其应用研究

传统的倒频谱技术处理信号提取特征是基于单通道数据以及其本身计算需要经过两次傅里叶变换的局限性,获得的频谱特征不足以完全反映设备运行状态,同时还会造成谱线泄露严重,分辨率低等问题,基于此,提出一种新的思路:将全矢谱,最大熵谱与倒频谱理论相结合提出全矢最大熵倒谱新方法,新方法以全矢谱为基础,对全矢最大熵功率谱进行傅里叶变化得到。给出基本理论及计算公式,并通过实验处理故障信号与常规倒频谱进行对比。结果验证了新方法的有效性,且相比传统倒频谱具有更高的分辨率。     

基于最大熵原理的平面研抛工艺参数优化

提高光学零件研抛加工精度的关键是优选工艺参数。对此提出一种基于最大熵原理的平面研抛工艺参数优化方法。建立了工件研抛信息熵的数学表达式并给出了相关的物理解释,并对定偏心平面研抛工艺参数优选进行了数值模拟计算。研究结果表明,在定偏心平面研抛中,选择工件与研抛盘同方向等速转动可以使工件表面材料去除均匀,选择较大的偏心率可以提高加工效率,同时应实时修整研抛盘以减小研抛盘磨损对工件加工精度的影响。     

基于熵权与模糊集的产品可装配性综合评价方法

将产品的可装配性评价指标分成产品级、装配暖和零件级3层；从信息论的观点出发，利用指标评价值的变异程度来获取各评价指标的熵权，形成基于熵权与模糊集的综合评价方法，对产品的可装配性进行评价。评价方法不仅能给出最优评价结果，还能提供各评价指标的客观熵权，设计者可以据此有针对性地进行设计修改，从而达到提高零件、装配体直至整个产品可装配性的目标。最后以实例验证说明该方法是一个合理可行且具有工程实际意义的方法。     

基于近红外光谱的茶叶成分检测仪的软件研制

本文介绍了滤光片型近红外光谱茶叶成分分析系统的应用软件研制.软件具有光谱采集、数字信号处理、光谱预处理、模型定标、样品预测和系统自检等功能,并集成了对连续光谱的遗传算法、变量标准化及去势处理算法,以确定检测对象主成分的特征波长,为仪器的光源和分光系统的设计提供依据,以增强仪器的可扩展性及检测精度.采用多元线性回归建立了茶多酚、氨基酸、水分、咖啡碱等四种成分的定量分析模型,实现了基于近红外光谱技术的茶叶主要成分的快速无损检测.     

基于最大熵有序加权平均法的门座起重机结构可靠度优化分配

介绍了最大熵有序加权平均分配方法在门座起重机结构中的应用,有效地解决了传统方法的缺点,无需事先的可靠度预计。结果表明,该方法既准确有效,且能得到最佳的失效率分配结果,从而实现门座起重机结构的可靠度最优分配,为其合理设计提供重要依据。     

基于小波熵的微弱信号检测方法研究

在科学技术研究领域中,经常会遇到非平稳、低能量、瞬时变化的微弱信号检测问题,然而,微弱的有用信号往往被环境噪声所湮没,最大程度地提取有用信息一直是弱信号检测中的一个难题。尤其对短时低能量的瞬变信号,采用传统信号处理方法提取其位置信息难以奏效。小波分析的方法为弱信号检测技术开辟了一条新途径,但小波变换对弱信号进行特征提取的关键在于确定小波系数的阈值。为此,在软阈值基础上引入反映信号能量分布特性的小波熵概念,利用信号在不同分解尺度上具有不同的小波熵,能够自适应地确定高频系数分量的阈值。仿真分析表明,基于小波熵分析的方法能够在强噪声环境中对微弱信号准确定位,实现低能量的瞬变信号有效提取。     

New method of fault diagnosis of rotating machinery based on distance of information entropy

This paper introduces the basic conception of information fusion and some fusion diagnosis methods commonly used nowadays in rotating machinery. From the thought of the information fusion, a new quantitative feature index monitoring and diagnosing the vibration fault of rotating machinery, which is called distance of information entropy, is put forward on the basis of the singular spectrum entropy in time domain, power spectrum entropy in frequency domain, wavelet energy spectrum entropy, and wavelet space feature entropy in time-frequency domain. The mathematic deduction suggests that the conception of distance of information entropy is accordant with the maximum subordination principle in the fuzzy theory. Through calculation it has been proved that this method can effectively distinguish different fault types. Then, the accuracy of rotor fault diagnosis can be improved through the curve chart of the distance of information entropy at multi-speed.     

基于CPLD的累次双向差动触发器型数字鉴相方法

为实现高精度数字鉴相,通过对多种鉴相方法的分析,提出了一种新的累次双向差动触发器型数字鉴相方法,等倍增加了原计数脉冲时间间隔,从而有效提高了测量精度;基于复杂可编程逻辑器件（CPLD）,设计了累次双向差动触发器型数字鉴相的实现电路。试验结果表明,利用该方法能够得到高精度测量值。     

基于微分熵与RQA的电能质量扰动分析

基于非线性混沌和相空间重构理论,将电能质量扰动信号序列重构到高维相空间,进行递归图(RP)分析。采用微分熵法对电能质量信号进行相空间重构,避免分别求取嵌入维数和延迟时间的不一致性;引入递归定量分析(RQA)进行扰动的定量分析,克服传统特征提取方法对过程平稳的严格要求。利用能够表征信号发散程度的RQA参数-确定率(DET)和分层率(LAM)组成电能扰动信号识别的特征向量,根据不同电能质量扰动信号各自的分布情况,来区分不同的电能质量扰动信号。通过对6种电能质量扰动信号进行实验分析,结果表明:该方法不仅能够很直观地识别电能质量扰动信号,还能利用RQA的特征量对信号进行具体的定量分析,为电能质量扰动分析提供了高效、直观的方法。     

基于CEEMD-排列熵的循环策略信号提取方法

针对EEMD阈值降噪处理方法时效性差且噪声难以准确估计问题,提出了基于CEEMD-排列熵的循环策略信号提取方法.原始信号经CEEMD处理,对信号叠加相反白噪声抑制白噪声引起重构误差的同时简化了计算方法,对分解得到的本征模态分量通过计算排列熵确定噪声分量和信号分量,考虑到信号中噪声先验知识未知,在奇异值分解的基础上,建立...     

基于熵函数与离差最大化的客观赋权法研究

针对大型机械设备安全评价中评价指标客观权重随加权方法的选择而变化的问题,提出一种基于熵和评价对象离差最大化的客观综合赋权模型。该模型将不同客观赋权法得到的权重向量视为指标真实客观权重向量的离散随机变量,将权重系数定义为权重系数的概率函数的随机变量,考虑不同客观加权方法得到的权向量的不确定性和实际目标权向量的一致性要求,基于熵函数获取权系数的约束方程;针对权重与对象评价值的关系,将评价对象离差的最大化作为上述权重系数约束函数的补充,构建客观综合赋权模型,使获取的指标客观权重仅与其携带的原始信息相关,极大的提高了大型机械设备安全评价的客观性。算例验证了该模型的合理性和有效性。     

基于熵权法与改进TOPSIS法的企业文化落地测评体系研究

为解决企业文化落地评价难以准确量化、客观评价的问题。提出了基于熵权法与TOPSIS法的企业文化落地测评体系及评价方法。首先,从企业文化全生命周期发展的角度定义了企业文化落地的基本过程,构建了企业文化落地的评价指标体系;其次,应用熵权法对专家的经验打分进行了修正,确定了更加客观、准确的指标权重;对传统的TOPSIS进行了改进,简化了TOPSIS法综合评价的计算过程。最后,通过其县级供电公司企业文化落地评价的实例验证了本体系及计算方法的可信度及实用性。